本發(fā)明實(shí)施例主要涉及利用輪胎軌跡的檢測來檢測潮濕路面。

背景技術(shù)：

行駛面上的降水會(huì)引發(fā)車輛出現(xiàn)多種不同問題。例如，道路上的水減少了車輛輪胎和道路表面之間的摩擦系數(shù)，從而產(chǎn)生車輛穩(wěn)定性問題。檢測行駛道路上的降水通常由主車輛利用某個(gè)感測操作感測道路上的降水來確定，例如檢測車輪打滑，這個(gè)操作發(fā)生在降水已經(jīng)影響到車輛運(yùn)行的時(shí)候。因此，車輛必須監(jiān)測其自身的相對(duì)于干燥路面運(yùn)行狀況的運(yùn)行狀況(例如，車輪打滑)，用于確定是否存在降水。因此，這樣的系統(tǒng)可能要等到這樣的狀況發(fā)生，或者可能要向車輛發(fā)出激勵(lì)來確定是否存在該狀況(例如，當(dāng)降水存在時(shí)，使從動(dòng)輪生成突然加速，而造成車輪打滑)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

實(shí)施例的優(yōu)點(diǎn)是使用基于視覺的成像裝置檢測道路上的水，該成像裝置根據(jù)潮濕路面上行駛的車輛的輪胎軌跡識(shí)別降水。本文所述的技術(shù)不需要來自車輛或駕駛員的指令以開始確定是否存在降水。相反，當(dāng)輪胎在道路的表面上旋轉(zhuǎn)時(shí)，根據(jù)對(duì)由輪胎將水排向兩側(cè)而立即形成的輪胎軌跡進(jìn)行監(jiān)測來確定降水。當(dāng)車輛輪胎沿著路面旋轉(zhuǎn)時(shí)，該技術(shù)優(yōu)選地捕獲包括留在道面上水中的輪胎軌跡的圖像。該技術(shù)利用了被捕獲場景的偏振圖像并應(yīng)用了邊緣濾波技術(shù)來識(shí)別線邊緣。偏振圖像被定向以識(shí)別由輪胎軌跡生成的圖像中的垂直邊緣。濾波器在濾波器響應(yīng)圖中生成沿著邊緣的大波峰。如果有軌跡存在，那么濾波器響應(yīng)會(huì)有大波峰，而如果沒有軌跡存在，則會(huì)有相對(duì)平坦的波峰響應(yīng)。使用具有所識(shí)別的分離閾值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練分類器，然后將訓(xùn)練后的分類器應(yīng)用在車輛中，用于根據(jù)路面的主動(dòng)監(jiān)測對(duì)道路上水進(jìn)行在線檢測。

本發(fā)明實(shí)施例設(shè)想了一種確定道路的潮濕表面狀況的方法。通過主車輛的圖像捕獲裝置捕獲路面的圖像。圖像捕獲裝置安裝在主車輛的一側(cè)并且沿向下方向捕獲圖像。通過處理器識(shí)別所捕獲圖像中的目標(biāo)區(qū)域。目標(biāo)區(qū)域是主車輛的輪胎的后方區(qū)域。目標(biāo)區(qū)域表示當(dāng)路面潮濕時(shí)由輪胎生成的輪胎軌跡出現(xiàn)的位置。根據(jù)識(shí)別由輪胎生成的輪胎軌跡，確定水是否存在于目標(biāo)區(qū)域中。根據(jù)目標(biāo)區(qū)域中水的識(shí)別，生成潮濕路面信號(hào)。

附圖說明

圖1是由照相機(jī)捕獲的潮濕表面上的車輛場景的示例性透視圖。

圖2示出了潮濕路面檢測系統(tǒng)的框圖。

圖3是具有環(huán)繞視圖范圍的車輛環(huán)繞的示例性透視圖。

圖4示出了用于檢測潮濕路面的方法的流程圖。

圖5示出了由圖像捕獲裝置捕獲的圖像。

圖6示出了示例性偏振圖像。

圖7示出了對(duì)于潮濕路面的示例性濾波器響應(yīng)。

圖8示出了對(duì)于干燥路面的示例性濾波器響應(yīng)。

圖9示出了表征潮濕路面上和干燥路面上的采樣數(shù)據(jù)的示例性特征空間。

具體實(shí)施方式

如圖1所示，車輛10沿著車輛道路12行駛。當(dāng)輪胎在車輛道路12的潮濕表面上旋轉(zhuǎn)時(shí)，如所示設(shè)置在車輛道路12上形式為水的降水19常常被車輪14和安裝在車輪14輪緣18上的輪胎16移位。通常有利的是，知道車輛何時(shí)將沿著潮濕車輛道路12行駛，這樣可以避免或至少減少由水造成的問題(例如由進(jìn)入外部進(jìn)風(fēng)口的水引起的牽引力損失或發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化)。

車輛道路12上的降水19可以導(dǎo)致在潮濕路面上行駛時(shí)牽引力的下降。設(shè)置在車輛道路12上的降水19降低了車輛輪胎和車輛道路12之間的摩擦系數(shù)。結(jié)果，車輛輪胎和車輛道路12之間的牽引力也降低。牽引力的損失可以通過各種緩解技術(shù)來緩解，這些技術(shù)包括但不限于警告駕駛員將車輛速度降低到有利于環(huán)境狀況的速度；使用非常低的制動(dòng)力開始自動(dòng)應(yīng)用車輛制動(dòng)器，以使制動(dòng)部件的制動(dòng)表面上形成的降水減到最少；當(dāng)檢測到降水時(shí)停用或限制巡航控制功能的激活；或者通知駕駛員與前車保持更大的剎車距離。應(yīng)當(dāng)理解的是，除了其中存在檢測潮濕路面狀況需求的汽車之外，本文所描述的實(shí)施例還可以應(yīng)用于其他類型的系統(tǒng)。除了可以利用該系統(tǒng)的汽車之外的車輛的實(shí)例包括但不限于軌道系統(tǒng)、飛機(jī)、越野運(yùn)動(dòng)車、機(jī)器人車輛、摩托車、自行車、農(nóng)場設(shè)備和建筑設(shè)備。

圖2示出了潮濕路面檢測系統(tǒng)的框圖。多個(gè)基于車輛的圖像捕獲裝置20安裝在車輛上，用于捕獲車輛周圍的圖像。該多個(gè)基于車輛的圖像捕獲裝置20可以安裝在車輛的前部、后部和兩側(cè)。圖3示出了用于檢測車輛周圍的物體的示例性360度環(huán)繞視圖范圍。每個(gè)基于圖像的捕獲裝置協(xié)同用于檢測和識(shí)別車輛兩側(cè)的物體?；趫D像的捕獲裝置20包括但不限于前視圖攝像機(jī)22，其安裝到車輛的前部，用于捕獲車輛前方和部分地兩側(cè)的圖像。駕駛員側(cè)照相機(jī)24拍攝車輛的駕駛員側(cè)的圖像。乘客側(cè)照相機(jī)26拍攝車輛的乘客側(cè)的圖像。向后攝像機(jī)28拍攝車輛后方和兩側(cè)的圖像。

再次參照?qǐng)D2，處理器30處理由圖像捕獲裝置20捕獲的圖像。處理器30分析圖像和數(shù)據(jù)，以當(dāng)車輛輪胎沿著道路旋轉(zhuǎn)時(shí),根據(jù)立刻留在潮濕路面上的輪胎軌跡來確定路面上是否存在水。一旦處理器30識(shí)別到車輛10的車輪，處理器30就識(shí)別目標(biāo)區(qū)域并立刻分析車輪后面的區(qū)域，如果道路上存在水，那么輪胎軌道將可能出現(xiàn)在這個(gè)區(qū)域中。處理器30可以是現(xiàn)有系統(tǒng)(例如牽引控制系統(tǒng)或其他系統(tǒng))的一部分，或者可以是專門用于分析來自圖像捕獲裝置22的數(shù)據(jù)的獨(dú)立處理器。

處理器30可以聯(lián)接到一個(gè)或多個(gè)輸出裝置，例如控制器32，用于在目標(biāo)區(qū)域中發(fā)現(xiàn)水的情況下，發(fā)起或啟動(dòng)控制動(dòng)作?？梢詥?dòng)一個(gè)或多個(gè)對(duì)策，用于減少水可能對(duì)車輛運(yùn)行造成的影響。

控制器32可以是車輛子系統(tǒng)的一部分，或者可以用于使車輛子系統(tǒng)能夠處理水的影響。例如，根據(jù)道路是潮濕的確定，控制器32可以啟用電動(dòng)或電液制動(dòng)系統(tǒng)34等，該系統(tǒng)具有制動(dòng)策略，以備在發(fā)生牽引損失的情況下使用。一旦車輛進(jìn)入水中，除了準(zhǔn)備制動(dòng)策略之外，制動(dòng)系統(tǒng)可以無需通知駕駛員而自主地施加輕的制動(dòng)力，以除去車輛制動(dòng)器中的水。除去車輪和制動(dòng)器中的積水使駕駛員手動(dòng)施加制動(dòng)時(shí)，車輛制動(dòng)致動(dòng)器和車輪的制動(dòng)表面之間的摩擦系數(shù)維持在期望值。

控制器32可以控制牽引控制系統(tǒng)36，該系統(tǒng)將功率分別分配給每個(gè)相應(yīng)的車輪，用于當(dāng)檢測到路面上有水時(shí)通過相應(yīng)的車輪減少車輪打滑。

控制器32可以控制巡航控制系統(tǒng)38，當(dāng)檢測到路面上有水時(shí)，該系統(tǒng)可以停用巡航控制或限制巡航控制的激活。

控制器32可以控制駕駛員信息系統(tǒng)40，用于向車輛的駕駛員提供關(guān)于在車輛道路上檢測到的水的警告。由控制器32致動(dòng)的這種警告可以警告駕駛員將要接近路面上的水，并且可以建議駕駛員將車速降低到有利于當(dāng)前環(huán)境狀況的速度，或者控制器32可以啟動(dòng)警告以與主車輛前方的車輛維持安全駕駛距離。應(yīng)當(dāng)理解的是，如本文所述，控制器32可以包括一個(gè)或多個(gè)控制器，其控制各個(gè)功能或者可以控制功能的組合。

控制器32還可以控制自動(dòng)打開和關(guān)閉空氣擋板42的致動(dòng)，以防止水進(jìn)入車輛的發(fā)動(dòng)機(jī)。在這種狀況下，當(dāng)檢測到水存在于車輛前方的路面上時(shí)，控制器32自動(dòng)致動(dòng)空氣擋板42的關(guān)閉，并且當(dāng)確定水不再存在時(shí)，控制器32可以重新打開空氣擋板。

控制器32還可以控制無線通信裝置44的致動(dòng)，用于利用車對(duì)車或車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施通信系統(tǒng)自主地將潮濕路面狀況傳送到其他車輛。

控制器還可以向車輛駕駛員提供潮濕路面信號(hào)以防止使用自動(dòng)特征，自動(dòng)特征包括但不限于自適應(yīng)巡航控制、車道跟隨、車道變更、回避/輔助轉(zhuǎn)向操縱、自動(dòng)緊急制動(dòng)等等。

本文所描述的技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于，不需要來自車輛或駕駛員的用于啟動(dòng)確定是否存在水的指令。也就是說，現(xiàn)有技術(shù)需要車輛發(fā)出相當(dāng)大的指令，無論是通過制動(dòng)操縱，還是增加加速度，轉(zhuǎn)向操縱，以便用于地表水檢測。根據(jù)響應(yīng)(例如，車輪打滑、打呵欠)，這樣的技術(shù)確定當(dāng)前車輛是否正在水上行駛。相比之下，本文所描述的技術(shù)不需要駕駛員發(fā)出用于確定道路上的水的指令。

圖4示出了用于檢測道路的潮濕表面的方法的流程圖。在步驟50中，獲得與車輛的車輪并置的區(qū)域的圖像。對(duì)圖像進(jìn)行分析以獲得場景信息，其中可以分析場景中的各種特性，以確定圖像中是否存在水。圖5示出了由圖像捕獲裝置捕獲的圖像，該裝置安裝在車輛的側(cè)面?？梢蕴幚韴D像，以便捕獲俯視圖(即，在行駛道路上俯視)。相應(yīng)的圖像捕獲裝置使用的透鏡可以采用捕獲寬視場(例如，180度)的魚眼透鏡。還可以應(yīng)用圖像處理以改變相機(jī)的姿勢，使得在圖像中觀察到的姿勢指向下方。例如，如果采用了來自相應(yīng)的側(cè)照相機(jī)中的其中一個(gè)的圖像，那么圖像中的相應(yīng)位置，盡管不是照相機(jī)姿態(tài)的焦點(diǎn)，可以被用來生成虛擬姿勢，該虛擬姿勢渲染場景，就好像直接向下觀看捕獲車輪14、路面12和水19的照相機(jī)。為了改變姿勢，可以與所捕獲的圖像一起使用虛擬相機(jī)模型，使得虛擬姿勢被用來重新定向圖像，從而生成虛擬圖像，就好像照相機(jī)被重新定向并面向不同的方向(例如，直接面向下)。重新定向圖像以生成虛擬圖像包括識(shí)別虛擬姿勢并將虛擬圖像上的每個(gè)虛擬點(diǎn)映射到真實(shí)圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。本文所使用的術(shù)語“姿勢”是指由照相機(jī)坐標(biāo)和照相機(jī)Z軸的定向所限定的照相機(jī)位置的照相機(jī)觀察角度(無論是真實(shí)照相機(jī)還是虛擬照相機(jī))。本文所使用的術(shù)語“虛擬照相機(jī)”是指除了具有模擬的照相機(jī)姿勢之外還具有模擬的照相機(jī)模型參數(shù)和模擬的成像表面的模擬照相機(jī)。本文所描述的由處理器執(zhí)行的照相機(jī)建模是指使用虛擬照相機(jī)建模獲得作為場景的合成圖像的虛擬圖像是。

再次參照?qǐng)D4，在步驟51中，識(shí)別真實(shí)圖像或虛擬圖像的目標(biāo)區(qū)域。這個(gè)技術(shù)定位目標(biāo)區(qū)域，其識(shí)別相對(duì)于如果輪胎行駛通過路面上的水而預(yù)期的輪胎軌跡的位置的相應(yīng)區(qū)域。如果車輛正在向前移動(dòng)方向上行進(jìn)，由車輪留下的輪胎軌跡的目標(biāo)區(qū)域從輪胎直接向后延伸。再次參照?qǐng)D5，由49標(biāo)識(shí)的示例性區(qū)域表示圖像中的目標(biāo)區(qū)域。

再次參照?qǐng)D4，在步驟52中，極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換被應(yīng)用到圖像。極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將目標(biāo)區(qū)域的原始區(qū)域轉(zhuǎn)換為偏振圖像。極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換利用極坐標(biāo)系，其是二維坐標(biāo)系，其中平面上的每個(gè)點(diǎn)由距離參考點(diǎn)的距離以及與相應(yīng)參考方向的夾角確定。通常，參考點(diǎn)被稱為極，其在圖5中示為元素60。參考方向通常被稱為極軸。距離極的距離在本文中稱為半徑。利用半徑和夾角將目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像素映射到偏振圖像。

圖6示出了示例性偏振圖像。y軸表示從極到每個(gè)像素的半徑(r)。x軸表示相對(duì)于參考方向的角的度數(shù)(θ)。圖像極轉(zhuǎn)換用于識(shí)別由于輪胎在道路表面上的水上旋轉(zhuǎn)而生成的輪胎軌跡的邊緣。根據(jù)車速和水深，輪胎軌跡的邊緣可以不必嚴(yán)格平行于車輛側(cè)線。由此，輪胎軌跡的邊緣和車輛側(cè)線(始于輪胎-道路接觸點(diǎn))之間可以形成小的夾角。由于夾角可能難以實(shí)時(shí)捕獲，所以輪胎-道路接觸點(diǎn)可以被認(rèn)為是極/參考點(diǎn)。因此，可以從極/參考點(diǎn)開始執(zhí)行極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，從車輛側(cè)線稍偏離其他方向的邊緣將被標(biāo)準(zhǔn)化為偏振圖像中的垂直方向。如圖6所示，垂直條紋表示輪胎軌跡的邊緣。

再次參照?qǐng)D4，在步驟53中，執(zhí)行輪胎軌跡邊緣檢測分析以確定在目標(biāo)區(qū)域中是否存在水。可以采用濾波器(例如Gabor濾波器)來執(zhí)行邊緣檢測。Gabor濾波器是常用于邊緣檢測的一類特殊的帶通濾波器。這里使用的2D#Gabor濾波器基本上是由正弦平面波調(diào)制的高斯核函數(shù)?？梢酝ㄟ^限定濾波器的參數(shù)(例如定向、比例和調(diào)制頻率)來對(duì)濾波器進(jìn)行定制設(shè)置。這樣，Gabor濾波器是定向敏感濾波器。本文中，Gabor濾波器的定向限定在垂直方向上。當(dāng)濾波器在偏振圖像上滑動(dòng)時(shí)，濾波器在圖像位置處給出強(qiáng)響應(yīng)，這些圖像位置具有同一方向的結(jié)構(gòu)。因此，它有助于檢測偏振圖像中的垂直邊緣線。所識(shí)別的邊緣有助于確定輪胎軌跡中的邊緣。邊緣檢測強(qiáng)調(diào)了所捕獲的由輪胎軌跡的邊緣生成的圖像內(nèi)的紋理的線性運(yùn)動(dòng)。紋理由其中存在邊緣的圖像中許多不連續(xù)的短垂直線表示。相比之下，如果表面是干燥表面或是覆雪表面，那么干燥或覆雪表面的紋理沒有線性運(yùn)動(dòng)圖案。應(yīng)當(dāng)理解的是，在不脫離本發(fā)明范圍的情況下，除了用于識(shí)別圖像中的輪胎軌跡的邊緣的Gabor濾波之外，還可以使用其他類型的濾波。

圖7示出了潮濕表面上的偏振圖像的濾光器響應(yīng)。濾波器響應(yīng)表示為三維圖，其x軸為角度(θ)，y軸為半徑(r)和z軸為濾波器響應(yīng)。如圖所示，在濾波器響應(yīng)中，存在于水軌跡和飛濺水之間的邊緣與如圖8所示的干燥表面的濾波器響應(yīng)相比具有較大的波峰。如圖8所示的示例性圖，干燥表面上的濾波器響應(yīng)基本上是平坦的(例如，零點(diǎn)附近只有小波峰)。相比之下，圖7所示的濾波器響應(yīng)包括沿著邊緣(例如，脊)延伸的大波峰62。如圖所示，存在多個(gè)波峰，它們表示其中水在相應(yīng)方向上保持靠近軌跡的輪胎軌跡之間的邊緣，以及其中水沿各個(gè)方向飛濺在空氣中的輪胎軌跡之外的邊緣。應(yīng)當(dāng)理解的是，雖然采用了Gabor濾波器，但也可以采用其他類型的濾波器，包括但不限于Sobel濾波器或LM濾波器。還應(yīng)當(dāng)理解的是，與其中水飛濺在空氣中的區(qū)域相比，偏振圖像中的其中輪胎軌跡存在于路面中的區(qū)域?qū)⒕哂懈档年幱啊?/p>

再次參照?qǐng)D4，在步驟54中，應(yīng)用特征分析來分析偏振圖像的濾波器響應(yīng)，以努力提取那些能夠很好區(qū)分不同路面的突出特征。如圖7所示，如果有水軌跡存在，那么在每個(gè)相應(yīng)的半徑水平處，可以在與相關(guān)半徑水平相關(guān)聯(lián)的水軌跡邊緣線周圍檢測到大波峰。與干燥表面或覆雪表面相比，來自所有半徑水平的波峰值的平均值應(yīng)當(dāng)大得多。此外，與干表面上所有像素的濾波器響應(yīng)值相比，含水表面上所有像素的濾波器響應(yīng)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差應(yīng)當(dāng)更大。應(yīng)當(dāng)理解的是，首先采用特征提取和特征計(jì)算來訓(xùn)練分類器，以構(gòu)建圖案數(shù)據(jù)庫。特征提取包括從各種圖像中提取特征以生成圖案數(shù)據(jù)庫。在每個(gè)半徑處，執(zhí)行掃描(例如，0-20度)并且計(jì)算波峰響應(yīng)的平均值。一旦圖案數(shù)據(jù)庫被訓(xùn)練，將在線實(shí)現(xiàn)圖案數(shù)據(jù)庫或比較器(例如，分離閾值)，其與車輛中的處理器一起用于來自實(shí)時(shí)圖像的所計(jì)算的特征值。將所計(jì)算的特征值在特征空間方面與分離閾值進(jìn)行比較，以確定所捕獲的圖像中是否存在水。用于波峰濾波器響應(yīng)的平均值的特征值計(jì)算的示例如下：

用于圖像的所有像素的濾波器響應(yīng)值的方差的特征值計(jì)算的示例如下：

其中N是半徑水平的總數(shù)，M是度水平的總數(shù)，I_ρiθj是半徑水平i和度水平j(luò)處的像素的濾波器響應(yīng)值，μ_ROI是偏振圖像的所有像素的濾波器響應(yīng)值的平均值。應(yīng)當(dāng)理解的是，統(tǒng)計(jì)分析僅僅是特征分析的一個(gè)示例，并且可以在不脫離本發(fā)明范圍的情況下應(yīng)用其他技術(shù)。

圖9示出了表征潮濕和干燥路面上的采樣數(shù)據(jù)的示例性特征空間。x軸表示第一特征，例如波峰濾波器響應(yīng)的平均值，y軸表示圖像的所有像素的濾波器響應(yīng)的方差。符號(hào)“x”表示存在水，而符號(hào)“o”表示理想的干燥表面。每個(gè)特征都在特征空間中繪制出來。在訓(xùn)練后的分類器中，在特征空間中識(shí)別分離閾值以區(qū)分由輪胎軌跡中的邊緣識(shí)別的水和理想的干燥表面。

再次參照?qǐng)D4，在步驟55中，根據(jù)特征分析來確定是否檢測到水面特征。如果確定檢測到水面特征，那么流程進(jìn)入步驟56；否則，流程進(jìn)入步驟57。

在步驟56中，響應(yīng)于確定檢測到水面特征，設(shè)置潮濕表面指示器標(biāo)志，以指示在目標(biāo)區(qū)域中存在水。信號(hào)被傳送到控制器，該控制器中可以致動(dòng)如前所述的各種車輛操作，包括但不限于制動(dòng)控制、牽引控制、轉(zhuǎn)向控制、速度控制、駕駛員警告、空氣擋板控制和車對(duì)車通信。

如果在步驟55中確定在目標(biāo)區(qū)域中不存在水，那么流程進(jìn)入步驟57，其中可以采用其他額外的技術(shù)來驗(yàn)證是否存在水。

雖然已經(jīng)詳細(xì)描述了本發(fā)明的某些實(shí)施例，但是本發(fā)明所涉及領(lǐng)域的技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到用于實(shí)施由所附權(quán)利要求限定的本發(fā)明的各種替代設(shè)計(jì)、濾波過程和實(shí)施例。