[发明专利]偏心率地图

说明书

本公开提供了“偏心率地图”。一种计算系统可以基于根据视频数据流递归地计算红‑绿‑蓝(RGB)偏心率ε_k来确定图像序列中的移动对象。可以基于所述确定的移动对象来操作车辆。可以由包括在所述车辆或交通基础设施系统中的彩色视频传感器获取所述视频数据流。

技术领域

本公开总体上涉及车辆传感器。

背景技术

车辆可以被配备成以自主模式和乘员驾驶模式两个模式操作。车辆可以配备有计算装置、网络、传感器和控制器以获取关于车辆环境的信息并基于该信息来操作车辆。车辆的安全和舒适操作可以取决于获取关于车辆环境的准确且及时的信息。车辆传感器可以提供关于在车辆环境中要行驶的路线和要避开的对象的数据。车辆的安全且有效的操作可以取决于当在道路上操作车辆时获取关于车辆环境中的路线和对象的准确且及时的信息。

发明内容

车辆可以被配备成以自主模式和乘员驾驶模式两个模式操作。就半自主或完全自主模式而言，是指其中车辆可以由计算装置进行导引的操作模式，所述计算装置作为具有传感器和控制器的车辆信息系统的一部分。所述车辆可以被乘坐或未被乘坐，但在任一情况下，可以在没有乘员辅助的情况下驾驶车辆。出于本公开的目的，自主模式被定义为其中车辆推进(例如，经由包括内燃发动机和/或电动马达的动力传动系统)、制动和转向中的每一者由一个或多个车辆计算机控制的模式；在半自主模式中，一个或多个车辆计算机控制车辆推进、制动和转向中的一者或两者。在非自主车辆中，这些都不由计算机控制。

车辆中的计算装置可以被编程为获取关于车辆的外部环境的数据并且使用该数据来确定将用于以自主和半自主模式操作车辆的轨迹，例如，其中计算装置可以基于关于道路车道和交通的传感器数据来确定车辆路径，并且可以以目标车辆速度沿着路径操作车辆，同时保持与其他车辆的最小距离并且避开行人、骑自行车者等。基于传感器数据，计算装置可以确定包括车辆附近的车辆和行人的移动对象，并基于移动对象操作车辆。例如，计算装置可以检测和识别车辆附近的移动对象，并且可以基于在多个时段对移动对象的检测和识别来确定移动对象的速度(包括速率和方向)。因此，计算装置在分析传感器(例如，图像、数据)以及识别和确定移动对象的轨迹方面具有改善的准确性。

本文公开一种方法，所述方法包括：基于根据视频数据流确定偏心率ε_k来确定图像序列中的一个或多个移动对象以及基于移动对象来操作车辆。可以基于根据方程μ_k＝(1-α)μ_k-1+αx_k递归地更新均值μ_k来确定偏心率ε_k，其中α是以经验确定的常数，其根据方程W＝[α α(1-α)^k-1 α(1-α)^k-2 ... α(1-α)^k-K+1 ...]而将减小的权重分配给较旧的数据点x_k。可以根据近似值基于递归地更新的均值μ_k和递归地更新的方差来确定偏心率ε_k。可以基于根据方程递归地更新图像序列的像素的方差来确定偏心率ε_k。可以通过比较偏心率ε_k与以经验确定的常数的α倍来确定移动对象。

移动对象可以包括手势、行人和车辆。可以基于利用以经验确定的最小面积和最大面积确定前景像素的连接区域来确定视频数据流中的移动对象。可以由包括在所述车辆或交通基础设施系统中的彩色视频传感器获取所述视频数据流。可以基于根据视频数据流确定两个或更多个偏心率ε_k图像来确定图像序列中的移动对象。可以基于获取了视频数据流的彩色摄像机的位置来确定将移动对象投影到认知地图上。认知地图的确定可以是基于车辆的位置、地图数据、车辆传感器数据和移动对象。车辆的操作可以是基于路径多项式，该路径多项式基于认知地图。彩色摄像机可以包括在车辆中。