本發(fā)明屬于智能汽車技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于道路邊沿旁邊的靜止目標(biāo)確定道路邊沿的裝置和方法。

背景技術(shù)：

自動(dòng)駕駛（包含輔助駕駛）是智能汽車發(fā)展的重要方向，并且越來越多的車輛中開始應(yīng)用自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)駕駛功能。通常地，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能需要隨時(shí)地確定車輛的可行駛區(qū)域，在確定可行駛區(qū)域的過程中，一個(gè)重要的方面是需要確定出當(dāng)前行駛道路的道路邊沿。

目前，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中通常是通過圖像傳感器（例如安裝在車輛上的攝像頭）所采集的包括車道線的圖像來確定道路邊沿的，其中，道路邊沿是基于實(shí)時(shí)采集的圖像中的車道線的圖像處理來確定的。這種確定道路邊沿的技術(shù)存在以下問題的至少一方面：

第一方面，必須依賴于車道的車道線，對(duì)于車道線模糊、車道線部分缺失或者車道線完全不存在的道路，是難以確定道路邊沿的，或者確定的道路邊沿是較大地偏離真實(shí)道路邊沿；

第二方面，這種確定道路邊沿的技術(shù)是基于圖像傳感器來實(shí)現(xiàn)的，然而在實(shí)際應(yīng)用中，圖像傳感器在近距離圖像和遠(yuǎn)距離圖像上所承載的信息量有所差異。一般地，就圖像上兩個(gè)像素點(diǎn)之間代表的實(shí)際物理距離來說，圖像傳感器鏡頭中心點(diǎn)附近距離比鏡頭邊界區(qū)更小，這樣，容易帶來對(duì)遠(yuǎn)距離的車道線識(shí)別能力差的問題，也即，遠(yuǎn)距離（相對(duì)于車輛）的道路邊沿的確定或檢測(cè)是不準(zhǔn)確的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題的至少一方面或者其他技術(shù)問題本發(fā)明提供以下技術(shù)方案。

按照本發(fā)明的一方面，提供一種確定道路邊沿的裝置，其包括：

安裝在車輛上的雷達(dá)探測(cè)器，其至少能夠檢測(cè)車輛所在道路的道路邊沿旁邊的靜止目標(biāo)；和

處理部件，其被配置為：接收所述雷達(dá)探測(cè)器所檢測(cè)的靜止目標(biāo)并提取出相對(duì)道路大致規(guī)則排列的靜止目標(biāo)的排列信息，從而基于所述排列信息獲得道路邊沿信息。

按照本發(fā)明的又一方面，提供一種確定道路邊沿的方法，其特征在于，包括步驟：

（a）檢測(cè)車輛所在道路的道路邊沿旁邊的靜止目標(biāo)；以及

（b）提取出相對(duì)道路大致規(guī)則排列的靜止目標(biāo)的排列信息，以及基于所述排列信息獲得道路邊沿信息。

按照本發(fā)明的還一方面，提供一種車輛，設(shè)置有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，所述自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中設(shè)置有上述任一所述的確定道路邊沿的裝置。

根據(jù)以下描述和附圖本發(fā)明的以上特征和操作將變得更加顯而易見。

附圖說明

從結(jié)合附圖的以下詳細(xì)說明中，將會(huì)使本發(fā)明的上述和其他目的及優(yōu)點(diǎn)更加完整清楚，其中，相同或相似的要素采用相同的標(biāo)號(hào)表示。

圖1是按照本發(fā)明一實(shí)施例的確定道路邊沿的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2是圖1所示實(shí)施例的裝置在確定道路邊沿時(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景示意圖。

圖3是按照本發(fā)明一實(shí)施例的確定道路邊沿的方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

現(xiàn)在將參照附圖更加完全地描述本發(fā)明，附圖中示出了本發(fā)明的示例性實(shí)施例。但是，本發(fā)明可按照很多不同的形式實(shí)現(xiàn)，并且不應(yīng)該被理解為限制于這里闡述的實(shí)施例。相反，提供這些實(shí)施例使得本公開變得徹底和完整，并將本發(fā)明的構(gòu)思完全傳遞給本領(lǐng)域技術(shù)人員。附圖中，相同的標(biāo)號(hào)指代相同的元件或部件，因此，將省略對(duì)它們的描述。

附圖中所示的一些方框圖是功能實(shí)體，不一定必須與物理或邏輯上獨(dú)立的實(shí)體相對(duì)應(yīng)?？梢圆捎密浖问絹韺?shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體，或者在一個(gè)或多個(gè)硬件模塊或集成電路中實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體，或者在不同網(wǎng)絡(luò)和/或處理器裝置和/或微控制器裝置中實(shí)現(xiàn)這些功能實(shí)體。

圖1所示為按照本發(fā)明一實(shí)施例的確定道路邊沿的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，圖2所示為圖1所示實(shí)施例的裝置在確定道路邊沿時(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景示意圖。以下結(jié)合圖1和圖2對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的裝置及其工作原理進(jìn)行示例說明。

如圖1所示，確定道路邊沿的裝置（以下簡(jiǎn)稱為“確定裝置”）是被安裝在車輛100上，車輛100的具體類型不是限制性的，相對(duì)于該確定裝置，車輛100是該確定裝置的宿主車輛。該確定裝置可以應(yīng)用于車輛100所安裝的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)上。

以圖2為示例說明，車輛100是在道路900上行駛，道路900具有相應(yīng)的道路邊沿901a和901b，其中，901a為左道路邊沿，901b為右道路邊沿，在該應(yīng)用場(chǎng)景中，道路邊沿901a和901b中并沒有通過車道線明確地標(biāo)識(shí)出來，或者在該示例的一段道路900中并不存在相應(yīng)的車道線來標(biāo)識(shí)道路邊沿。道路900的兩旁存在各種靜止（相對(duì)道路靜止）物體，其是確定裝置檢測(cè)的目標(biāo)，因此，也稱為“靜止目標(biāo)”；示例地，道路900的左道路邊沿901a旁邊的靜止目標(biāo)被示出，例如，樹801、電線桿802、隔離敦803（其中示出三個(gè)隔離敦803a、803b和803c）等，應(yīng)當(dāng)理解，道路邊沿旁邊的靜止目標(biāo)并不限于以上實(shí)施例的物體種類，例如還可以是柵欄、指示牌立桿等，

確定裝置主要地包括安裝在車輛100上的雷達(dá)探測(cè)器110，其至少能夠檢測(cè)車輛100所在道路900的道路兩旁中的至少一旁的靜止目標(biāo)。在一實(shí)施例中，雷達(dá)探測(cè)器110為毫米波雷達(dá)，其安裝在車輛100的前端，能夠在道路平面上以90°探測(cè)角度范圍檢測(cè)前方的各種物體，包括例如如圖2所示的道路邊沿901a旁邊的靜止目標(biāo)。雷達(dá)探測(cè)器110在探測(cè)時(shí)發(fā)射一定波長(zhǎng)的電磁波并接收來自前方物體的反射，因此，可以檢測(cè)到各種物體的位置，特別是對(duì)于遠(yuǎn)距離（例如40米以上）的物體，與近距離物體一樣可以被相對(duì)準(zhǔn)確地檢測(cè)（相對(duì)于圖像傳感器120來說），因此，其相對(duì)圖像傳感器120具有較佳的遠(yuǎn)距離檢測(cè)特性。

需要指出的是，確定裝置中可以預(yù)先定義車輛坐標(biāo)體系，即xy坐標(biāo)體系，其中，以車輛100的質(zhì)心為圓點(diǎn)o，x軸定義為車輛100的前方垂直方向，x坐標(biāo)定義為相對(duì)車輛的質(zhì)心的距離在垂直方向上的偏差，y軸定義為車輛100的水平方向，y坐標(biāo)定義為相對(duì)所述車輛的質(zhì)心的距離在水平方向上的偏差。雷達(dá)探測(cè)器110在檢測(cè)出各種物體（包括靜止物體）時(shí)，某一物體的坐標(biāo)（x，y）被基本確定，其中，x坐標(biāo)表示在車輛坐標(biāo)體系下該物體與車輛100的質(zhì)心的距離在垂直方向上的偏差（即x軸上的偏差），y坐標(biāo)表示車輛坐標(biāo)體系下該物體與車輛100的質(zhì)心的距離在水平方向上的偏差（即y軸上的偏差）。

其中，毫米波雷達(dá)被配置能夠基于多普勒效應(yīng)和宿主車輛的車速?gòu)臋z測(cè)的各種物體中確定靜止目標(biāo)，也即相對(duì)道路邊沿901靜止不動(dòng)的物體。因此，毫米波雷達(dá)能夠基本實(shí)時(shí)地輸出靜止目標(biāo)的相關(guān)信息（例如，在車輛坐標(biāo)體系下的坐標(biāo)）。

雷達(dá)探測(cè)器110使用毫米波雷達(dá)時(shí)具有相對(duì)成本低且能準(zhǔn)確檢測(cè)遠(yuǎn)距離（例如40米以上）的靜止目標(biāo)的優(yōu)點(diǎn)，但是，應(yīng)當(dāng)理解，雷達(dá)探測(cè)器110并不限于為毫米波雷達(dá)，例如其還可以為激光雷達(dá)，激光雷達(dá)相對(duì)更為準(zhǔn)確地檢測(cè)各種靜止目標(biāo)（包括遠(yuǎn)距離的靜止目標(biāo)），但是，成本相對(duì)昂貴，對(duì)后續(xù)處理部件130的數(shù)據(jù)處理能力要求更高。

繼續(xù)如圖1所示，確定裝置還包括處理部件130，其被也設(shè)置車輛100上，具體其可以通過車輛100上的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的處理裝置來實(shí)現(xiàn)，也可以相對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)獨(dú)立設(shè)置處理器來實(shí)現(xiàn)。處理部件130可以處理其中存儲(chǔ)的算法代碼、并執(zhí)行來自自動(dòng)駕駛系統(tǒng)或車輛的指令，處理部件130具體硬件實(shí)現(xiàn)方式已知的，在此不再詳述。

處理部件130主要可以對(duì)雷達(dá)探測(cè)器110傳輸過來的靜止目標(biāo)相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理來獲得道路邊沿曲線，其被配置為：接收雷達(dá)探測(cè)器110所檢測(cè)的靜止目標(biāo)并提取出相對(duì)道路大致規(guī)則排列的靜止目標(biāo)的排列信息，從而基于該排列信息獲得道路邊沿信息。其中，道路邊沿信息具體可以表現(xiàn)為道路邊沿曲線信息。以下以獲取圖2所示的左道路邊沿901a的道路邊沿曲線示例說明處理部件130的具體工作原理。

在一實(shí)施例中，雷達(dá)探測(cè)器110在一次掃描檢測(cè)后傳輸過來的靜止目標(biāo)數(shù)量可能可以達(dá)到幾十個(gè)這個(gè)數(shù)量級(jí)，因此，在處理部件130中設(shè)置有相應(yīng)的篩選單元131，其從能夠從雷達(dá)探測(cè)器110傳輸過來的眾多靜止目標(biāo)中的篩選出至少三個(gè)以上靜止目標(biāo)作為參照目標(biāo)。如圖2所示，從可以從諸多靜止目標(biāo)中篩選出相對(duì)道路900具有大致規(guī)則排列的樹木901、電線桿902、隔離敦903作為左道路邊沿901a的參照目標(biāo)，對(duì)于不是相對(duì)左道路邊沿901a不規(guī)則排列的其他樹木、電性桿等靜止目標(biāo)，可以不選擇作為參照目標(biāo)或被過濾。

申請(qǐng)人注意到，由于道路900的兩旁一般會(huì)具有相對(duì)道路900大致規(guī)則排列的物體，例如樹木901和電線桿902等；在確定某一靜止目標(biāo)是否相對(duì)道路900大致規(guī)則排列時(shí)，可以基于車輛100的當(dāng)前的橫擺角速度（例如可以從車輛100的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等部件中采集獲?。﹣淼玫筋A(yù)測(cè)行駛軌跡，該預(yù)測(cè)行駛軌跡與當(dāng)前的道路曲線是大致對(duì)應(yīng)的，因此，可以大致基于靜止目標(biāo)是否相對(duì)預(yù)測(cè)行駛軌跡大致規(guī)則排列來確定其靜止目標(biāo)是否相對(duì)道路900大致規(guī)則排列，從而可以篩選出相應(yīng)靜止目標(biāo)作為的參照目標(biāo)。應(yīng)當(dāng)理解的，“大致規(guī)則排列”中“大致”反映道路900的兩旁的靜止目標(biāo)并不一定是嚴(yán)格按照某一規(guī)律相對(duì)道路整齊排列的，例如，在相對(duì)道路的排列整齊度上存在數(shù)米數(shù)量級(jí)上的公差等。

如圖2所示，左道路邊沿901a旁邊的規(guī)則排列的樹木801、電線桿802、隔離墩803等被篩選單元131確定為是相對(duì)預(yù)測(cè)行駛軌跡是大致規(guī)則排列的，因此，將它們中的至少三個(gè)作為參照目標(biāo)，例如，選擇三個(gè)以上樹木801作為參照目標(biāo)、或者選擇隔離墩803a、803b和803c作為參照目標(biāo)、或者選擇多個(gè)樹木801和一個(gè)電線桿802和一個(gè)隔離墩803a作為參照目標(biāo)。參照目標(biāo)的數(shù)量越多，后續(xù)越有利于準(zhǔn)確得到道路邊沿曲線。

在一實(shí)施例中，處理部件130中設(shè)置有目標(biāo)曲線擬合單元132，其被配置為至少將三個(gè)或三個(gè)以上參照目標(biāo)在車輛坐標(biāo)體系下進(jìn)行曲線擬合以得到相應(yīng)的參照目標(biāo)排列曲線。具體地，需要得到的參照目標(biāo)排列曲線預(yù)先地以二次函數(shù)來定義，即以下函數(shù)關(guān)系式（1）：

y=c2×x²+c1×x+c0’（1）

其中，x為自變量，其對(duì)應(yīng)為在車輛坐標(biāo)體系下的x坐標(biāo)，該x坐標(biāo)定義為相對(duì)所述車輛的質(zhì)心的距離在垂直方向上的偏差；y為因變量，其對(duì)應(yīng)為在車輛坐標(biāo)體系下的y坐標(biāo)，該y坐標(biāo)定義為相對(duì)所述車輛的質(zhì)心的距離在水平方向上的偏差；c2為二次項(xiàng)系數(shù)，c1為一次項(xiàng)系數(shù)，c0’為常數(shù)項(xiàng)。

進(jìn)一步，將多個(gè)參照目標(biāo)的坐標(biāo)代入二次函數(shù)關(guān)系式（1），計(jì)算出二次函數(shù)關(guān)系式（1）中的二次項(xiàng)系數(shù)c2、一次項(xiàng)系數(shù)c1和常數(shù)項(xiàng)c0’的值，從而得到了關(guān)系式（1），也即確定了參照目標(biāo)排列曲線。

在又一實(shí)施例中，也可以還可以基于所述車輛的當(dāng)前橫擺角速度來計(jì)算出當(dāng)前車輛的轉(zhuǎn)彎半徑，從而計(jì)算得出關(guān)系式（1）中的二次項(xiàng)系數(shù)c2，此時(shí)二次函數(shù)關(guān)系式（1）降為一次函數(shù)關(guān)系式，基于多多個(gè)參照目標(biāo)的坐標(biāo)，進(jìn)一步可以計(jì)算出一次項(xiàng)系數(shù)c1和常數(shù)項(xiàng)c0’的值，從而得到了關(guān)系式（1），也即確定了參照目標(biāo)排列曲線。

在一實(shí)施例中，處理部件130中設(shè)置有道路邊沿估計(jì)單元133，其用于基于參照目標(biāo)排列曲線估算得到道路邊沿曲線。在一實(shí)施例中，所述道路邊沿估計(jì)單元133通過以下方式得到相應(yīng)的道路邊沿曲線：從二次函數(shù)關(guān)系式（1）得到以下二次函數(shù)關(guān)系式（2）作為道路邊沿曲線：

y=c2×x²+c1×x+c0（2）

其中，c0為常數(shù)項(xiàng)，c0=c0’+d，d為道路邊沿相對(duì)其旁邊大致規(guī)則排列的靜止目標(biāo)的距離常數(shù)，例如，預(yù)先地估計(jì)出左道路邊沿901a旁邊對(duì)應(yīng)的靜止目標(biāo)（樹木801、電線桿802、隔離敦803等）相對(duì)左道路邊沿901a的距離常數(shù)d，一般地，樹木801、電線桿802、隔離敦803相對(duì)道路邊沿901的距離分別存在相應(yīng)的規(guī)范規(guī)定，可以基于這些規(guī)定值來估算得到距離常數(shù)d（具體例如0.5m）

這樣，二次函數(shù)關(guān)系式（2）被確定，也即確定了道路邊沿曲線。

需要說明的是，盡管以上示例是以二次函數(shù)關(guān)系式來確定參照目標(biāo)排列曲線和道路邊沿曲線，應(yīng)當(dāng)理解，還可以基于更高次的函數(shù)關(guān)系式（例如三次函數(shù)關(guān)系式、四次函數(shù)關(guān)系式）來確定參照目標(biāo)排列曲線和道路邊沿曲線，當(dāng)然，函數(shù)關(guān)系式次數(shù)越高，所需要的參照目標(biāo)的個(gè)數(shù)也越多。

以上實(shí)施例的確定裝置可以基于道路兩旁的靜止目標(biāo)來確定道路邊沿信息，完全不依賴于車道線來實(shí)現(xiàn)，也因此，非常適合應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化道路（例如車道線模糊、車道線消失或缺失的道路）中獲取道路邊沿信息；并且，也不依賴于圖像傳感器來實(shí)現(xiàn)，因此，擺脫遠(yuǎn)距離道路無法準(zhǔn)確地獲取相應(yīng)的道路邊沿信息的問題，遠(yuǎn)距離也可以相對(duì)準(zhǔn)確地獲得道路邊沿信息。

以上實(shí)施例的確定裝置可以應(yīng)用于具有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的車輛100中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)基于確定裝置提供的道路邊沿曲線，不但可以給出近端的可行駛區(qū)域，而且可以給出相對(duì)準(zhǔn)確的遠(yuǎn)端可行駛區(qū)域，其中，基于道路邊沿曲線來確定可行駛區(qū)域的算法并不是限制性的。

繼續(xù)如圖1所示，在又一實(shí)施例中，確定裝置中還可以設(shè)置圖像傳感器120，其例如可以安裝在車輛內(nèi)部的大致后視鏡位置處，圖像傳感器120具體可以為攝像頭等，其可以實(shí)時(shí)地獲取道路900的車道線901（如果存在車道線901的情況下）的車道線圖像信息，當(dāng)然，在實(shí)際應(yīng)用中，圖像傳感器120所獲取的圖像信息并不限于車道線圖像信息，例如還包括前方車輛、行人、障礙物等等圖像信息。

在又一實(shí)施例中，確定裝置中的處理部件130還接收上述車道線圖像信息，并且，還基于車道線圖像信息實(shí)時(shí)計(jì)算得到道路900的道路邊沿曲線；基于車道線圖像信息來進(jìn)行圖像處理并計(jì)算得到道路邊沿曲線是本領(lǐng)域公知的，在此不再詳述。因此，處理部件130可能可以得到兩種機(jī)理分別獲得的兩條道路邊沿曲線，處理部件130可以在不同場(chǎng)景下基于兩條道路邊沿曲線來確定道路900的道路邊沿曲線。

示例地，在一種場(chǎng)景下，道路900的車道線存在并且道路900旁存在相對(duì)道路900大致規(guī)則排列的靜止目標(biāo)，基于上述兩種機(jī)理或者兩條道路邊沿曲線，對(duì)于近距離道路，其道路邊沿曲線可以采用基于車道線圖像信息計(jì)算得到的道路邊沿曲線，對(duì)于遠(yuǎn)距離道路，其道路邊沿曲線采用基于所述靜止目標(biāo)計(jì)算得到道路邊沿曲線，這樣，克服了基于車道線圖像信息計(jì)算得到的道路邊沿曲線在遠(yuǎn)距離段不準(zhǔn)確的問題。

示例地，在又一場(chǎng)景下，道路900的車道線存在部分路段缺失或不清楚、道路900旁存在相對(duì)道路900大致規(guī)則排列的靜止目標(biāo)，對(duì)于在所述道路的車道線缺失或不清晰的路段，其道路邊沿曲線可以采用基于所述靜止目標(biāo)計(jì)算得到道路邊沿曲線。從而克服基于圖像傳感器120在某些路段不能獲得或不能準(zhǔn)確獲得道路邊沿曲線的問題。

圖3所示為按照本發(fā)明一實(shí)施例的確定道路邊沿的方法的流程圖。結(jié)合圖1至圖3，示例說明本發(fā)明實(shí)施例的確定道路邊沿的方法。

首先，步驟s310，檢測(cè)車輛所在道路的道路邊沿旁邊的靜止目標(biāo)。

該步驟s310可以在諸如毫米波雷達(dá)的雷達(dá)探測(cè)器110中實(shí)現(xiàn)。通過雷達(dá)探測(cè)器110檢測(cè)車輛100所在道路900的道路兩旁中的至少一旁（例如左道路邊沿901a一側(cè)）的靜止目標(biāo)，特別是對(duì)于遠(yuǎn)距離（例如40米以上等）的物體，與近距離物體一樣可以被相對(duì)準(zhǔn)確地檢測(cè)。毫米波雷達(dá)被配置能夠基于多普勒效應(yīng)從檢測(cè)的各種物體中確定靜止目標(biāo)，也即相對(duì)道路邊沿901靜止不動(dòng)的物體，例如包括樹801、電線桿802、隔離敦803。因此，毫米波雷達(dá)能夠基本實(shí)時(shí)地輸出靜止目標(biāo)的相關(guān)信息（例如，在車輛坐標(biāo)體系下的坐標(biāo)）。

進(jìn)一步，步驟s320，從靜止目標(biāo)中的篩選出參照目標(biāo)。

該步驟s320主要的處理部件130中的篩選單元131中實(shí)現(xiàn)，該步驟中，從雷達(dá)探測(cè)器110傳輸過來的眾多靜止目標(biāo)中的篩選出至少三個(gè)以上靜止目標(biāo)作為參照目標(biāo)。篩選的原則是以該靜止目標(biāo)是否相對(duì)道路900大致規(guī)定排列，具體地，道路900可以以預(yù)測(cè)行駛軌跡來對(duì)應(yīng)，該預(yù)測(cè)行駛軌跡可以基于車輛100的當(dāng)前的橫擺角速度（例如可以從車輛100的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)等部件中采集獲取）來得到，基于左道路邊沿901a旁邊的規(guī)則排列的樹木801、電線桿802、隔離墩803等被確定為是相對(duì)預(yù)測(cè)行駛軌跡是大致規(guī)則排列的，從而將其篩選為參照目標(biāo)。參照目標(biāo)的數(shù)量越多，后續(xù)越有利于準(zhǔn)確得到道路邊沿曲線。

進(jìn)一步，步驟s330，對(duì)參照目標(biāo)進(jìn)行曲線擬合得到參照目標(biāo)排列曲線。

該步驟s330主要在處理部件130的目標(biāo)曲線擬合單元132中實(shí)現(xiàn)。在一實(shí)施例中，需要得到的參照目標(biāo)排列曲線預(yù)先地以二次函數(shù)來定義，即以下函數(shù)關(guān)系式（1）：

y=c2×x²+c1×x+c0’（1）

其中，x為自變量，其對(duì)應(yīng)為在車輛坐標(biāo)體系下的x坐標(biāo)，該x坐標(biāo)定義為相對(duì)所述車輛的質(zhì)心的距離在垂直方向上的偏差；y為因變量，其對(duì)應(yīng)為在車輛坐標(biāo)體系下的y坐標(biāo)，該y坐標(biāo)定義為相對(duì)所述車輛的質(zhì)心的距離在水平方向上的偏差；c2為二次項(xiàng)系數(shù)，c1為一次項(xiàng)系數(shù)，c0’為常數(shù)項(xiàng)。

進(jìn)一步，將多個(gè)參照目標(biāo)的坐標(biāo)（例如樹木801、電線桿802、隔離墩803在車輛坐標(biāo)體現(xiàn)下的坐標(biāo)）代入二次函數(shù)關(guān)系式（1），計(jì)算出二次函數(shù)關(guān)系式（1）中的二次項(xiàng)系數(shù)c2、一次項(xiàng)系數(shù)c1和常數(shù)項(xiàng)c0’的值，從而得到了關(guān)系式（1），也即確定了參照目標(biāo)排列曲線。

在又一實(shí)施例中，也可以還可以基于所述車輛的當(dāng)前橫擺角速度來計(jì)算出當(dāng)前車輛的轉(zhuǎn)彎半徑，從而計(jì)算得出關(guān)系式（1）中的二次項(xiàng)系數(shù)c2，此時(shí)二次函數(shù)關(guān)系式（1）降為一次函數(shù)關(guān)系式，基于多多個(gè)參照目標(biāo)的坐標(biāo)，進(jìn)一步可以計(jì)算出一次項(xiàng)系數(shù)c1和常數(shù)項(xiàng)c0’的值，從而得到了關(guān)系式（1），也即確定了參照目標(biāo)排列曲線。

進(jìn)一步，步驟s340，基于參照目標(biāo)排列曲線估算得到道路邊沿曲線。

該步驟s330主要在處理部件130的道路邊沿估計(jì)單元133中實(shí)現(xiàn)。在一實(shí)施例中，通過以下方式得到相應(yīng)的道路邊沿曲線：從二次函數(shù)關(guān)系式（1）得到以下二次函數(shù)關(guān)系式（2）作為道路邊沿曲線：

y=c2×x²+c1×x+c0（2）

其中，c0為常數(shù)項(xiàng)，c0=c0’+d，d為道路邊沿相對(duì)其旁邊大致規(guī)則排列的靜止目標(biāo)的距離常數(shù)，例如，預(yù)先地估計(jì)出左道路邊沿901a旁邊對(duì)應(yīng)的靜止目標(biāo)（樹木801、電線桿802、隔離敦803等）相對(duì)左道路邊沿901a的距離常數(shù)d，一般地，樹木801、電線桿802、隔離敦803相對(duì)道路邊沿901的距離分別存在相應(yīng)的規(guī)范規(guī)定，可以基于這些規(guī)定值來估算得到距離常數(shù)d（具體例如0.5m）

這樣，二次函數(shù)關(guān)系式（2）被確定，也即確定了道路邊沿曲線。

以上圖3所示實(shí)施例的確定道路邊沿的方法既不依賴于車道線、也不依賴于圖像傳感器來實(shí)現(xiàn)，非常適合應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化道路（例如車道線模糊、車道線消失或缺失的道路）中獲取道路邊沿信息，并且遠(yuǎn)距離也可以相對(duì)準(zhǔn)確地獲得道路邊沿信息。

在本文中，術(shù)語(yǔ)“近距離”和“遠(yuǎn)距離”二者是分別大致基于雷達(dá)探測(cè)器的有效探測(cè)距離和圖像傳感器的有效探測(cè)距離來對(duì)應(yīng)的，一般地，雷達(dá)探測(cè)器的有效探測(cè)距離相對(duì)圖像傳感器的有效探測(cè)距離更遠(yuǎn)；因此，將小于或等于圖像傳感器的有效探測(cè)距離的距離范圍定義為“近距離”，將超出圖像傳感器的有效探測(cè)距離的距離范圍定義為本申請(qǐng)的“遠(yuǎn)距離”。需要理解是，“近距離”與“遠(yuǎn)距離”之間并不是基于固定的距離值來劃分，例如，不同型號(hào)的圖像傳感器的有效探測(cè)距離可能也不同，還例如有，隨著圖像傳感器技術(shù)的發(fā)展，在本申請(qǐng)日之后新涌現(xiàn)的圖像傳感器的有效探測(cè)距離也可能更遠(yuǎn)。

以上例子主要說明了本發(fā)明的確定道路邊沿的裝置和方法。盡管只對(duì)其中一些本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行了描述，但是本領(lǐng)域普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)了解，本發(fā)明可以在不偏離其主旨與范圍內(nèi)以許多其他的形式實(shí)施。因此，所展示的例子與實(shí)施方式被視為示意性的而非限制性的，在不脫離如所附各權(quán)利要求所定義的本發(fā)明精神及范圍的情況下，本發(fā)明可能涵蓋各種的修改與替換。