自适应巡航系统及车载设备的制造方法
【专利摘要】本发明提供了一种自适应巡航系统及车载设备。该系统包括：点云数据采集器，用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云；多维车辆备选区域确定装置，用于基于所述点云数据采集器输出的所述多个点云，确定所述前方道路场景中的地平面；根据预置的车辆尺寸，在所述地平面上生成多个多维区域；确定各个多维区域是否为多维车辆备选区域；测距装置，用于根据所述多维车辆备选区域确定装置确定出的所述多维车辆备选区域，检测所述机动车与所述多维车辆备选区域之间的距离；以及控制器，用于根据所述距离对所述机动车进行巡航控制。本发明实施例能够快速、准确地识别和定位前方道路场景中的车辆，并进行自适应巡航控制。
【专利说明】
自适应巡航系统及车载设备
技术领域
[0001]本发明涉及智能车辆环境感知技术领域，特别是一种自适应巡航系统及车载设备。【背景技术】
[0002]在汽车安全问题中，汽车相撞问题应该引起足够的重视。目前的汽车防碰撞技术集中于直线路线车辆追尾的碰撞预防研究中，其核心是对车辆安全间距的计算。
[0003]相关技术中，主要利用GPS进行车辆测距的方法，具体应用GPS信息获取车辆的经炜度、速度和航向等信息，以此来计算制动距离。但是目前的GPS方法存在两个问题，一个是定位精度问题，一般误差在10米的数量级，这对于车辆防撞精度不够;另一个是信息获取的完整性问题，例如，通过GPS仅能获取精度不高的本车速度，不仅在精度方面存在问题，而且对于其他车辆的信息则只能通过估计得到。因而，亟待解决这一问题。
【发明内容】
[0004]鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的自适应巡航系统及车载设备。
[0005]依据本发明的一方面，提供了一种自适应巡航系统，包括:
[0006]点云数据采集器，用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云；
[0007]多维车辆备选区域确定装置，用于基于所述点云数据采集器输出的所述多个点云，确定所述前方道路场景中的地平面;根据预置的车辆尺寸，在所述地平面上生成多个多维区域;将包含所述多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合，确定各个多维区域包含的一个或多个所述第二几何体;根据所述各个多维区域包含的一个或多个所述第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域；[〇〇〇8]测距装置，用于根据所述多维车辆备选区域确定装置确定出的所述多维车辆备选区域，检测所述机动车与所述多维车辆备选区域之间的距离；以及 [〇〇〇9]控制器，用于根据所述距离对所述机动车进行巡航控制。
[0010]可选地，所述控制器还用于:
[0011]判断所述距离是否小于设定的安全距离；
[0012]若是，则控制所述机动车进行减速或制动。
[0013]可选地，所述点云数据采集器包括下列至少之一:[〇〇14]激光雷达、双目相机。
[0015]可选地，当所述点云数据采集器为激光雷达时，所述激光雷达用于在所述机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云。
[0016]可选地，当所述点云数据采集器为双目相机时，所述双目相机用于在所述机动车行驶的过程中，摄取前方道路场景中多张图像，从所述多张图像中获取多个点云。
[0017]可选地，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0018]通过随机抽样一致性RANSAC算法，确定所述多个点云中属于所述前方道路场景中的地平面的点云，进而确定所述前方道路场景中的地平面。
[0019]可选地，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0020]根据预置的车辆尺寸，在所述地平面随机生成多个多维区域，其中，所述多维区域通过指定参数确定。
[0021]可选地，所述指定参数包括下列至少之一:[〇〇22]车辆中心的三维坐标、车辆尺寸、车辆在所述地平面上的朝向角度。
[0023]可选地，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0024]将包含所述多个点云的长方体按照固定间隔离散化，划分为指定数量的立方体的集合。
[0025]可选地，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0026]根据所述各个多维区域包含的一个或多个所述第二几何体，利用三维积分图计算所述各个多维区域包含的点云数量和/或点云平均高度；[〇〇27]根据所述各个多维区域包含的点云数量和/或点云平均高度，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域。
[0028] 可选地，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:[〇〇29]按照指定的权重对所述各个多维区域包含的点云数量和点云平均高度求和加权， 得到所述各个多维区域的综合评分值；
[0030]根据所述各个多维区域的综合评分值，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域。
[0031]可选地，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:[〇〇32]将所述各个多维区域的综合评分值从大到小进行排序；[〇〇33]选取排序靠前的指定数量的多维区域作为多维车辆备选区域。
[0034]依据本发明的另一方面，还提供了一种车载设备，包括上述任一个所述的自适应巡航系统。
[0035]本发明实施例提供了一种新型的自适应巡航系统，该系统包括点云数据采集器、 多维车辆备选区域确定装置、测距装置以及控制器，其中，点云数据采集器，用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云;多维车辆备选区域确定装置，用于基于点云数据采集器输出的所述多个点云，确定前方道路场景中的地平面;根据预置的车辆尺寸， 在地平面上生成多个多维区域;将包含多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合，确定各个多维区域包含的一个或多个第二几何体;根据各个多维区域包含的一个或多个第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域;测距装置，用于根据多维车辆备选区域确定装置确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离；以及控制器，用于根据该距离对机动车进行巡航控制。由此可见，本发明实施例利用车辆位于地平面附近的先验知识，同时利用已知车辆尺寸的模板，大幅减少了待搜索的多维区域的数目，提高了搜索效率，满足实际应用中实时性的要求。并且，由于各个第二几何体包含道路场景中的至少一个点云，本发明实施例基于各个多维区域包含的一个或多个第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域，确保了多维区域的召回率。同时， 基于确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离，根据该距离对机动车进行巡航控制，有效地提高了巡航系统的使用性和灵活性。
[0036]上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段， 而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的【具体实施方式】。
[0037]根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。【附图说明】
[0038]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
[0039]图1示出了根据本发明一实施例的自适应巡航系统的结构示意图；
[0040]图2示出了根据本发明一实施例的车载设备的结构示意图；以及 [0041 ]图3示出了根据本发明一实施例的机动车的功能分类示意图。【具体实施方式】[〇〇42]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。[〇〇43]为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种自适应巡航系统。图1示出了根据本发明一实施例的自适应巡航系统的结构示意图。如图1所示，该系统至少可以包括点云数据采集器110、多维车辆备选区域确定装置120、测距装置130以及控制器140。
[0044]现介绍本发明实施例的自适应巡航系统100的各组成或器件的功能以及各部分间的连接关系:
[0045]点云数据采集器110,用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云；[〇〇46]多维车辆备选区域确定装置120,与点云数据采集器110相耦合，用于基于点云数据采集器输出的多个点云，确定前方道路场景中的地平面;根据预置的车辆尺寸，在地平面上生成多个多维区域;将包含多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合，确定各个多维区域包含的一个或多个第二几何体;根据各个多维区域包含的一个或多个第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域；[〇〇47]测距装置130,与多维车辆备选区域确定装置120相耦合，用于根据多维车辆备选区域确定装置120确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离；以及[〇〇48]控制器140,与测距装置130相耦合，用于根据该距离对机动车进行巡航控制。
[0049]本发明实施例提及的多维区域可以是二维、三维区域等，本发明对此不作限制。
[0050]本发明实施例提供了一种新型的自适应巡航系统，该系统包括点云数据采集器、 多维车辆备选区域确定装置、测距装置以及控制器，其中，点云数据采集器，用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云;多维车辆备选区域确定装置，用于基于点云数据采集器输出的所述多个点云，确定前方道路场景中的地平面;根据预置的车辆尺寸， 在地平面上生成多个多维区域;将包含多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合，确定各个多维区域包含的一个或多个第二几何体;根据各个多维区域包含的一个或多个第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域;测距装置，用于根据多维车辆备选区域确定装置确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离；以及控制器，用于根据该距离对机动车进行巡航控制。由此可见，本发明实施例利用车辆位于地平面附近的先验知识，同时利用已知车辆尺寸的模板，大幅减少了待搜索的多维区域的数目，提高了搜索效率，满足实际应用中实时性的要求。并且，由于各个第二几何体包含道路场景中的至少一个点云，本发明实施例基于各个多维区域包含的一个或多个第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域，确保了多维区域的召回率。同时， 基于确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离，根据该距离对机动车进行巡航控制，有效地提高了巡航系统的使用性和灵活性。
[0051]在本发明的可选实施例中，上文提及的点云数据采集器110可以安装在机动车内， 以在机动车行驶的过程中，获取前方道路场景中的多个点云。点云数据采集器110可以是激光雷达，也可以是双目相机，还可以是激光雷达和双目相机的组合。
[0052]激光雷达是智能车辆获取外部信息的重要传感器之一，具有可靠性和实时性强， 精确性高等优点，因此被广泛地应用在智能车环境感知研究中。雷达具有多个激光传感器， 每个传感器测量离散数据点可表示为Pi (X，y，Z，s)，x，y，z分别表示三维物理距离，单位为米，s表示反射强度，为无量纲值。而点云数据则是大规模的离散测量点数据的集合{P1，P2， P3,...，PN}，它们为还原型测量对象的基本形状特征和结构细节提供了充足的信息。当点云数据采集器110为激光雷达时，激光雷达可以在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云，可以采集到点云的三维坐标(XYZ)和激光反射强度(Intensity)。[〇〇53]双目相机是将两个相机放置于同一平面对目标物体进行拍摄，得到许多组对应的物体图像对，由于相机与物体是符合三角测量原理的，同时采用对应点的视差来计算物体的立体信息，从而获得物体的三维点云数据。当点云数据采集器110为双目相机时，可以在机动车行驶的过程中，摄取前方道路场景中多张图像，从多张图像中获取多个点云，可以采集到点云的三维坐标(XYZ)和颜色信息(RGB)。[〇〇54]当点云数据采集器110为激光雷达和双目相机的组合时，可以获得点云的三维坐标(XYZ)、激光反射强度(Intensity)和颜色信息(RGB)。
[0055]在本发明的可选实施例中，多维车辆备选区域确定装置120在确定前方道路场景中的地平面时，可以通过RANSAC(RANdom Sample Consensus，随机抽样一致性)算法，确定多个点云中属于前方道路场景中的地平面的点云，进而确定出前方道路场景中的地平面。
[0056]RANSAC可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法，它有一定的概率得出一个合理的结果。RANSAC的基本假设是:
[0057](1)数据由“局内点”组成，例如:数据的分布可以用一些模型参数来解释；
[0058](2) “局外点”是不能适应该模型的数据；[〇〇59](3)除此之外的数据属于噪声。
[0060]局外点产生的原因有:噪声的极值，错误的测量方法，对数据的错误假设。RANSAC 也做了以下假设:给定一组(通常很小的)局内点，存在一个可以估计模型参数的过程，而该模型能够解释或者适用于局内点。
[0061]RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点，并用下述方法进行验证:
[0062]1)有一个模型适应于假设的局内点，即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出；
[0063]2)用1)中得到的模型去测试所有的其它数据，如果某个点适用于估计的模型，认为它也是局内点；
[0064]3)如果有足够多的点被归类为假设的局内点，那么估计的模型就足够合理；
[0065]4)然后，用所有假设的局内点去重新估计模型，因为它仅仅被初始的假设局内点估计过；
[0066]5)最后，通过估计局内点与模型的错误率来评估模型。
[0067]这个过程被重复执行固定的次数，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。[〇〇68]在本发明实施例中，输入的点云数据中有大量的点云属于地平面，通过RANSAC算法可以较为鲁棒地估计出地平面。地平面Ji=(a，b，c，d)T通过四维向量的参数化表示，其参考坐标系为以传感器为中心的观测坐标系。
[0069]在本发明的可选实施例中，多维车辆备选区域确定装置120根据预置的车辆尺寸， 在地平面上生成多个多维区域时，可以根据预置的车辆尺寸，在地平面随机生成多个多维区域，其中，多维区域通过指定参数确定。这里的指定参数可以是车辆中心的三维坐标、车辆尺寸、车辆在地平面上的朝向角度，等等，本发明不限于此。
[0070]具体地，在自然车道场景下，假设车辆均位于路面(S卩，地平面)附近(不考虑悬挂车辆等极端情况)，则根据已知的车型输入车辆的尺寸模板(长、宽、高)，在路面附近做轻微扰动，同时遍历车辆模板可能的朝向角度，即可以得到M个可能的多维区域，这些多维区域可以通过7个参数(x，y，z，l，w，h，0)来确定，其中(x，y，z)代表车辆中心的三维坐标；(1，w, h)为车辆的长、宽、高模板;0代表车辆在水平面上的朝向角度。
[0071]在本发明的可选实施例中，多维车辆备选区域确定装置120将包含多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合时，可以将包含多个点云的长方体按照固定间隔离散化，划分为指定数量的立方体的集合。具体地，将包含所有输入三维点云的长方体按照固定间隔离散化，划分为若干个小立方体的集合，则对于上文得到的M个多维区域，每个多维区域将对应为该区域内若干个小立方体的集合。这里，指定数量可以根据实际需求进行设置，例如，若需要划分更小的立方体则设置较大的指定数量。
[0072]在多维车辆备选区域确定装置120确定各个多维区域包含的一个或多个第二几何体后，由于各个第二几何体包含道路场景中的至少一个点云，因而可以进一步根据各个多维区域包含的一个或多个第二几何体来确定各个多维区域的特征，随后根据各个多维区域的特征来确定该多维区域是否为多维车辆备选区域。这里的多维区域的特征可以是多维区域内所包含的点云数量、点云平均高度、点云数目上下左右的比例等等，本发明不限于此。在本发明的可选实施例中，可以利用三维积分图来计算每个多维区域的特征，计算复杂度为0(1)，节约了计算量，可以快速计算大量多维区域的特征。
[0073]进一步地，多维车辆备选区域确定装置120可以根据多维区域内所包含的点云数量来确定该多维区域是否为多维车辆备选区域;或者根据多维区域内所包含的点云平均高度来确定该多维区域是否为多维车辆备选区域;或者结合多维区域内所包含的点云数量和点云平均高度来确定该多维区域是否为多维车辆备选区域。这里，可以按照指定的权重对各个多维区域包含的点云数量和点云平均高度求和加权，得到各个多维区域的综合评分值，随后根据各个多维区域的综合评分值，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域。
[0074]在本发明的可选实施例中，可以将各个多维区域的综合评分值从大到小进行排序，选取排序靠前的指定数量的多维区域作为多维车辆备选区域。[〇〇75]在本发明的可选实施例中，测距装置130可以根据多维车辆备选区域确定装置120 确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离，即，检测机动车与前方车辆的距离。控制器140判断该距离是否小于设定的安全距离，若是，则控制机动车进行减速或制动;反之，若否，则可以继续保持当前的行驶速度。[〇〇76] 可选地，在控制器140判断该距离小于设定的安全距离时，可以进一步获取机动车与前方车辆的行驶速度，判断机动车与前方车辆的行驶速度的速度差值是否小于设定的安全速度差值，若是，则报警并紧急制动;若否，则可以控制机动车进行减速或制动。[〇〇77]在本发明的可选实施例中，控制器140根据该距离对机动车进行巡航控制时，可以通过终端的行车记录仪获取实时行车视频信息，对识别出实时行车视频信息每一视频帧中的行车相关信息进行分析以确定相应的实时行车导航提示信息。
[0078]在一优选实施例中，识别出的行车相关信息包括前车和/或后车的行驶速度，基于前车和/或后车的行驶速度及与本车的距离(即，机动车与多维车辆备选区域之间的距离)， 计算前车和/或后车与本车的实际行驶距离;若前车和/或后车与本车的实际行驶距离小于预定的安全行驶距离阈值时，生成相应的行车导航提示信息。
[0079]例如，通过终端的行车记录仪获取实时行车视频信息，当识别出实时行车视频信息某一视频帧中的行车相关信息包括前车和/或后车的行驶速度时，基于前车和/或后车的行驶速度，如前车的行驶速度为50km/s，及与本车的距离为12m，通过预定算法计算前车与本车的实际行驶距离为1 〇m，预定的安全行驶距离阈值为20m，可判断前车与本车的实际行驶距离小于预定的安全行驶距离阈值，随后，生成相应的行车导航提示信息，如“注意前方行驶车辆，请减速慢行!”。
[0080]在本发明的可选实施例中，除了可以获取前车和/或后车的行驶速度、前车和/或后车与本车的距离之外，还可以获取行车路况标识信息、道路环境信息等信息。
[0081]本发明实施例提供的自适应巡航系统是一个实时系统，可以应用在机动车行驶的过程中，点云数据采集器110实时获取前方道路场景中的多个点云;多维车辆备选区域确定装置120能够实时确定各个多维区域是否为多维车辆备选区域，进而测距装置130能够实时根据多维车辆备选区域确定装置120确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离。随后，控制器140根据该距离对机动车进行巡航控制。例如，控制器 140判断该距离是否小于设定的安全距离，若是，则控制机动车进行减速或制动；反之，若否，则可以继续保持当前的行驶速度。可选地，在控制器140判断该距离小于设定的安全距离时，可以进一步获取机动车与前方车辆的行驶速度，判断机动车与前方车辆的行驶速度的速度差值是否小于设定的安全速度差值，若是，则报警并紧急制动;若否，则可以控制机动车进行减速或制动。
[0082]基于同一发明构思，如图2所示，本发明实施例还提供了一种车载设备200,包括上述任一个所述的自适应巡航系统100。
[0083]图3示出了机动车上包含的一些功能分类，如智能控制功能、基本控制功能、拓展功能、常用功能等，本发明实施例提供的车载设备200可以分类在拓展功能。当然此处仅是示意性的，并不对本发明构成限制。
[0084]根据上述任意一个优选实施例或多个优选实施例的组合，本发明实施例能够达到如下有益效果:
[0085]本发明实施例提供了一种新型的自适应巡航系统，该系统包括点云数据采集器、 多维车辆备选区域确定装置、测距装置以及控制器，其中，点云数据采集器，用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云;多维车辆备选区域确定装置，用于基于点云数据采集器输出的所述多个点云，确定前方道路场景中的地平面;根据预置的车辆尺寸， 在地平面上生成多个多维区域;将包含多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合，确定各个多维区域包含的一个或多个第二几何体;根据各个多维区域包含的一个或多个第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域;测距装置，用于根据多维车辆备选区域确定装置确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离；以及控制器，用于根据该距离对机动车进行巡航控制。由此可见，本发明实施例利用车辆位于地平面附近的先验知识，同时利用已知车辆尺寸的模板，大幅减少了待搜索的多维区域的数目，提高了搜索效率，满足实际应用中实时性的要求。并且，由于各个第二几何体包含道路场景中的至少一个点云，本发明实施例基于各个多维区域包含的一个或多个第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域，确保了多维区域的召回率。同时， 基于确定出的多维车辆备选区域，检测机动车与多维车辆备选区域之间的距离，根据该距离对机动车进行巡航控制，有效地提高了巡航系统的使用性和灵活性。
[0086]在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。[〇〇87]类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此， 遵循【具体实施方式】的权利要求书由此明确地并入该【具体实施方式】，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。[〇〇88]本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
[0089]此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
[0090]本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的自适应巡航系统及车载设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
[0091]应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中， 不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
[0092]至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
[0093]本发明实施例的一方面，提供了 A1、一种自适应巡航系统，包括:[〇〇94]点云数据采集器，用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云；
[0095]多维车辆备选区域确定装置，用于基于所述点云数据采集器输出的所述多个点云，确定所述前方道路场景中的地平面;根据预置的车辆尺寸，在所述地平面上生成多个多维区域;将包含所述多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合，确定各个多维区域包含的一个或多个所述第二几何体;根据所述各个多维区域包含的一个或多个所述第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域；
[0096]测距装置，用于根据所述多维车辆备选区域确定装置确定出的所述多维车辆备选区域，检测所述机动车与所述多维车辆备选区域之间的距离；以及[〇〇97]控制器，用于根据所述距离对所述机动车进行巡航控制。
[0098]A2、根据A1所述的系统，其中，所述控制器还用于:
[0099]判断所述距离是否小于设定的安全距离；
[0100]若是，则控制所述机动车进行减速或制动。[〇1〇1]A3、根据A1或A2所述的系统，其中，所述点云数据采集器包括下列至少之一:[〇1〇2]激光雷达、双目相机。[〇1〇3]A4、根据A3所述的系统，其中，当所述点云数据采集器为激光雷达时，所述激光雷达用于在所述机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云。
[0104]A5、根据A3所述的系统，其中，当所述点云数据采集器为双目相机时，所述双目相机用于在所述机动车行驶的过程中，摄取前方道路场景中多张图像，从所述多张图像中获取多个点云。
[0105]A6、根据A1-A5中任一项所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0106]通过随机抽样一致性RANSAC算法，确定所述多个点云中属于所述前方道路场景中的地平面的点云，进而确定所述前方道路场景中的地平面。
[0107]A7、根据A1-A6中任一项所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0108]根据预置的车辆尺寸，在所述地平面随机生成多个多维区域，其中，所述多维区域通过指定参数确定。
[0109]A8、根据A7所述的系统，其中，所述指定参数包括下列至少之一:
[0110]车辆中心的三维坐标、车辆尺寸、车辆在所述地平面上的朝向角度。
[0111]A9、根据A1-A8中任一项所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0112]将包含所述多个点云的长方体按照固定间隔离散化，划分为指定数量的立方体的集合。
[0113]A10、根据A1-A9中任一项所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0114]根据所述各个多维区域包含的一个或多个所述第二几何体，利用三维积分图计算所述各个多维区域包含的点云数量和/或点云平均高度；[〇115]根据所述各个多维区域包含的点云数量和/或点云平均高度，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域。
[0116] All、根据A10所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:[〇117]按照指定的权重对所述各个多维区域包含的点云数量和点云平均高度求和加权， 得到所述各个多维区域的综合评分值；
[0118]根据所述各个多维区域的综合评分值，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域。
[0119]A12、根据All所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用于:
[0120]将所述各个多维区域的综合评分值从大到小进行排序；[〇121]选取排序靠前的指定数量的多维区域作为多维车辆备选区域。
[0122]本发明实施例的另一方面，还提供了 B13、一种车载设备，包括A1-A12中任一项所述的自适应巡航系统。
【主权项】
1.一种自适应巡航系统，包括:点云数据采集器，用于在机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云；多维车辆备选区域确定装置，用于基于所述点云数据采集器输出的所述多个点云，确 定所述前方道路场景中的地平面;根据预置的车辆尺寸，在所述地平面上生成多个多维区 域;将包含所述多个点云的第一几何体划分为指定数量的第二几何体的集合，确定各个多 维区域包含的一个或多个所述第二几何体;根据所述各个多维区域包含的一个或多个所述 第二几何体，确定该多维区域是否为多维车辆备选区域；测距装置，用于根据所述多维车辆备选区域确定装置确定出的所述多维车辆备选区 域，检测所述机动车与所述多维车辆备选区域之间的距离；以及控制器，用于根据所述距离对所述机动车进行巡航控制。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器还用于:判断所述距离是否小于设定的安全距离；若是，则控制所述机动车进行减速或制动。3.根据权利要求1或2所述的系统，其中，所述点云数据采集器包括下列至少之一:激光雷达、双目相机。4.根据权利要求3所述的系统，其中，当所述点云数据采集器为激光雷达时，所述激光 雷达用于在所述机动车行驶的过程中，采集前方道路场景中的多个点云。5.根据权利要求3所述的系统，其中，当所述点云数据采集器为双目相机时，所述双目 相机用于在所述机动车行驶的过程中，摄取前方道路场景中多张图像，从所述多张图像中 获取多个点云。6.根据权利要求1-5中任一项所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用 于:通过随机抽样一致性RANSAC算法，确定所述多个点云中属于所述前方道路场景中的地 平面的点云，进而确定所述前方道路场景中的地平面。7.根据权利要求1-6中任一项所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用 于:根据预置的车辆尺寸，在所述地平面随机生成多个多维区域，其中，所述多维区域通过 指定参数确定。8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述指定参数包括下列至少之一:车辆中心的三维坐标、车辆尺寸、车辆在所述地平面上的朝向角度。9.根据权利要求1-8中任一项所述的系统，其中，所述多维车辆备选区域确定装置还用 于:将包含所述多个点云的长方体按照固定间隔离散化，划分为指定数量的立方体的集合。10.—种车载设备，包括权利要求1-9中任一项所述的自适应巡航系统。
【文档编号】B60Q9/00GK106080397SQ201610729887
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年8月25日
【发明人】张康, 陈强, 龙鹏, 董健, 韩玉刚
【申请人】北京奇虎科技有限公司, 奇智软件（北京）有限公司