(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーラーブラインド紫外光信号発生器、ソーラーブラインド紫外検出器および信号処理モジュールを含み、
ソーラーブラインド紫外光信号発生器が経路標識線として道路に設置され、
ソーラーブラインド紫外検出器がこの経路標識線を検出し、検出したソーラーブラインド紫外光信号発生器の信号を信号処理モジュールに送信し、
信号処理モジュールが経路線抽出アルゴリズムにより、リアルタイムで運転経路を取得し、経路情報を出力することを特徴とするソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項２】
前記ソーラーブラインド紫外光信号発生器が、異なる強度のソーラーブラインド紫外光信号を発生させることができ、
経路を表すために、複数のソーラーブラインド紫外光信号発生器が発生したソーラーブラインド紫外光信号の強度は、同一または異なることを特徴とする請求項１に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項３】
前記ソーラーブラインド紫外光信号発生器が、電源、ソーラーブラインド紫外光源および信号強度制御回路を含み、使用時、すべてのソーラーブラインド紫外光源の強度が、一致したままであることを特徴とする請求項２に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項４】
前記ソーラーブラインド紫外光信号発生器が、経路標識線として道路の中心線、路肩の線または複数の車線を別ける分割線を表し、
前記ソーラーブラインド紫外光信号発生器は、道路表面、道路構造物に敷設される、あるいは支持具又は懸架装置で特定の高さに架設されることにより取り付けられることを特徴とする請求項１に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項５】
前記ソーラーブラインド紫外検出器が、ソーラーブラインド紫外画像検出器、ソーラーブラインド紫外単一画素検出器アレイまたは両者の組み合わせを利用し、
ソーラーブラインド紫外単一画素検出器アレイが、複数のソーラーブラインド紫外単一画素検出器により周期的に配列されて構成されることを特徴とする請求項１に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項６】
前記信号処理モジュールがコアプロセッサを含み、
コアプロセッサがソーラーブラインド紫外検出器の出力に直接接続され、処理結果を直接出力することを特徴とする請求項１に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項７】
前記信号処理モジュールが、信号収集回路及び信号出力回路をさらに含み、
信号収集回路の入力が、ソーラーブラインド紫外検出器の出力に接続され、
信号収集回路の出力が、コアプロセッサに接続され、
コアプロセッサの出力が信号出力回路の入力に接続されることを特徴とする請求項６に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項８】
前記経路線抽出アルゴリズムは、ソーラーブラインド紫外検出器が検出したソーラーブラインド紫外光情報の座標を現実空間中の座標に投影し、数学的にソーラーブラインド紫外画像による経路情報を計算し、経路の詳細パラメータを取得する
ことを特徴とする請求項１、６、または７に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【請求項９】
経路線抽出アルゴリズムは、具体的には、
（１）ソーラーブラインド紫外検出器が検出したソーラーブラインド紫外光情報にバーチャル座標系を作成し、キャリブレーションによりバーチャル座標系と現実空間座標系との変換関係を取得し、
（２）検出したソーラーブラインド紫外光点を分類し、そして曲線近似の方式でバーチャル座標系においての経路線の数式を取得し、
（３）経路線の式の単調性、凹凸性及び曲率を検討し、バーチャル座標系において異なる区間の曲げ方向、傾度及び曲げ半径等のパラメータを算出し、最終に、２つの座標系の変換関係により実際の経路線の経路パラメータを取得する
ことを特徴とする請求項８に記載のソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動運転における経路検出技術に関し、具体的には、ソーラーブラインド紫外検出器によりソーラーブラインド紫外光信号で標識された道路情報を検出でき、検出した信号を処理し、道路経路詳細パラメータを取得するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テクノロジーの絶え間ない進歩に従い、飛行機や、汽車が既に自動運転の機能を実現したが、自動車にとって、その運転環境が比較的煩雑であるため、自動運転の発展が飛行機や、汽車に比べて非常に立ち後れている。現在、自動車自動運転技術が各自動車メーカーが競争して開発する技術となる。インターネット大物のグーグルでさえも自動車自動運転技術を研究していて、現在、既に試作車を開発してきた。
【０００３】
自動車が自動運転を実現する基礎は、周囲の運転環境を感知し、正確な経路情報を取得することである。従来、無人運転技術では、環境感知の方法が複数種、例えば、磁気信号探知、視覚探知、レーザ探知、マイクロ波探知、通信探知等がある。しかしながら、主流となる経路抽出方法は、磁気信号による道路ナビゲーション、可視光カメラにより視覚ナビゲーション、及びレーザレーダーによる環境復帰を含む。
【０００４】
日本では、１９９５年に、自動運転機能を持つ試験車が開発され、その経路情報の感知方法は、路面の中央に磁石ラインを埋設し、自動車に磁界検出センサが取り付けられ、磁石ラインを検出することにより運転経路を取得する。２０１４年に、ボルボは磁気ナビゲーションシステムを開発していて、無人運転を指導することに用いられることを公表した。道路に一定の距離で分布した磁石を敷設し、車に磁気センサを取り付け、リアルタイムで道路磁石アレイ信号を検出することにより、経路情報を検出して航路を修正する。磁気信号に基づく経路検出が環境干渉度が低いメリットを有するが、磁気センサが特定の距離の外の磁気信号を検出するとき、信号ノイズが極めて大きいため、経路情報を抽出できない。それとともに、多車線の経路検出の場合に、磁気信号の相互干渉により、経路情報が不明となる。したがって、磁気信号で道路ナビゲーションする時、経路検出距離が制限され、検出の道路環境が制限される。
【０００５】
可視光カメラで視覚ナビゲーションする経路検出とは、カメラを用いて車両周辺環境の二次元または三次元画像情報を取得し、画像解析識別技術により運転環境を感知する。実際運用では、この方式に基づく経路検出背景情報が煩雑であり、複雑な画像処理アルゴリズムが必要となり、かつ、夜や、厳しい気候（風成砂、濃霧、雨）、環境照明が複雑である場合、画像処理手段により正確な経路情報を取得し難い。例えば、１、光源に対向する経路を抽出する際、可視光カメラにより取得された画像が複雑な照明の影響のせいで、画像が過度飽和となる可能性があり、このとき、画像処理により経路を取得できない。２、夜の運転の場合に、可視光カメラによる経路が黒くなって、自動車または自体付きの照明を利用しても、その視野範囲も非常に有限である。３、経路が複雑である場合に、可視光カメラが撮影した画像に複数の道路があり、それとともに、道路の傍に樹木等も撮影されるため、多くの複雑なアルゴリズムを要し、長時間がかかって正確な結果を取得できる。以上により、可視光カメラによる経路検出はシリアルの複雑な画像処理を要するが、正確かどうかわからない経路結果を取得できる。このような方式で経路情報を取得するとき、リアルタイムで性が低く、信頼性が低い。
【０００６】
レーザ探知方式は、レーザレーダーにより車両周辺環境の二次元または三次元距離情報を取得し、距離解析識別技術により運転環境を感知する。高性能のレーザレーダーを用いて周辺特定範囲内の３Ｄ地形図を即時に、精確に作成して車載コンピュータ中枢に送信し、この方式により、通行人、車両及び遭った移動障碍を検出できる。この方式は、レーザ束を発射し、フィードバックした情報で測距や、環境再構成を行うが、広漠たる環境で用いられる場合に、環境再構成の結果に対して評価できなく、正確な経路を取得できない。レーザレーダーの経路検出は、使用環境が制限されることだけでなく、かつコストが高く、車載集積に不便である。
【０００７】
以上の単独に使用するナビゲーション方式のほか、経路抽出の信頼性を向上させるために、多くの無人運転車両が異なる探知方式で組み合わせ判断を行う。グーグルの無人車を例として、それが視覚探知、レーザ探知及び通信探知の方式を組み合わせた。無人車両のナビゲーション走行前、人為的に走行しようとする経路をカメラで記録し、その遠隔サーバに記憶する。経路追跡走行時、一方、視覚探知で現有の画像を処理し、現有の経路情報を解析し、同時に、この時に撮影した画像情報とサーバに記憶した画像情報を対比することで、この経路の真実情況を補助判断する。他方、三次元レーザスキャナーにより路上障害物と背景情報判断を行う。これによって、その無人運転のシステムが複雑であり、処理が時間がかかり、操作性が低いことがわかる。
【０００８】
複数のセンサの組み合わせに基づく経路抽出方式は、その感知システムが非常に複雑であり、集積し難く、コストが高く、実用性が劣っている。残念ながら、複数のセンサのデータを組み合わせても、複雑な気候条件を処理する時、グーグルの無人運転車両が経路抽出する時にも、問題が発生した。グーグル無人運転車両の体験者であるテクノロジーブログＲｅｃｏｄｅの記者のリーズ・カエンスの報道によれば、「グーグル無人運転自動車センサが雨天環境に問題が存在する。雪が降ると、問題がさらに深刻になった。濃霧環境では、マニュアル運転を選択する方が好ましい」となる。
【０００９】
自動車自動運転分野にとって、自動運転過程に正確な経路情報を取得することが疑問の余地なく極めて重要であり、経路検出エラーがあると、自動車運転方向をずれさせ、計り知れない損失となる。磁気信号、可視光情報、レーザ探知等による経路検出の方法は自動運転技術分野では、いずれも特定の欠陥が存在するため、簡単であり、信頼性がある経路検出方式を提供することが極めて重要となる。
【００１０】
可視光カメラが複雑な照明において影響を受ける原因は、経路線における反射、散乱等の情況の太陽光を撮影し、真実の経路情報をカバーした。同時に、可視光画像処理では、画像中の無用な背景情報等を除去する必要があり、こらは、撮影した経路線が背景情報により干渉され、経路の結果を迷わす可能性があるからである。磁気信号が特定の距離を超えて送信される時、信号雑音比が急速に増加し、それとともに、外部磁界及び人為汚染物干渉（例えば、磁石、鉱石等）を受けやすく、磁気信号の経路抽出方式により取得される経路情報量が少なく、かつ複雑な環境での使用が制限される。これによって、自動運転分野には、抗環境干渉性が強く、全天候で使用でき、経路に記載される情報量が多く、リアルタイム性が高く、かつ結果が正確である道路抽出方式が必要となる。
【００１１】
ソーラーブラインド紫外光信号とは、帯域が１９０〜２８５ｎｍの光信号である。太陽から放射されたこの光は、オゾン層により隔離される。そのため、仮に、地表でソーラーブラインド紫外光信号が検出されたら、この信号は間違いなく人工的な生成されたものである。経路の標識としてソーラーブラインド紫外光信号を用い、信号源の発生では、環境干渉を消去し、極めて強い抗環境干渉性を有する。ソーラーブラインド紫外検出器がこの帯域の光信号のみを検出し、取得した信号について、異なる場所、異なる背景情報の干渉を考慮せず、夜及び厳しい気候情況にも適用でき、全天候経路抽出のメリットを有する。ソーラーブラインド紫外光信号発生器の送信距離が遠く、ミリワットレベルの信号発生器でも１Ｋｍ〜３Ｋｍを送信でき、異なる視覚のソーラーブラインド紫外画像検出器を利用すると、検出した経路情報量が非常に豊富である。信号処理過程では、配置されたソーラーブラインド紫外光信号のみに対して処理し、経路の検出アルゴリズムがさらに簡単であり、経路抽出のリアルタイム性が高く、同時に経路抽出の結果がさらに精確である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明はソーラーブラインド紫外帯域の特徴を利用し、ソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システムを提供し、ソーラーブラインド紫外光信号の経路検出によれば、複雑な照明、天気等の影響を考慮せず、複雑な前景および背景を排除した。このようにして、信号処理モジュールの動作量を低減させ、少ない時間がかかる経路抽出方法を用い、リアルタイムで正確な経路情報を取得できる。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明が用いる技術方案は以下のとおりである。
【００１４】
ソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システムは、ソーラーブラインド紫外光信号発生器、ソーラーブラインド紫外検出器および信号処理モジュールを含み、ソーラーブラインド紫外光信号発生器が経路標識線として道路に設置され、ソーラーブラインド紫外検出器がこの経路標識線を検出し、検出したソーラーブラインド紫外光信号発生器の信号を信号処理モジュールに送信し、信号処理モジュールが経路線抽出アルゴリズムにより、リアルタイムで運転経路を取得し、経路情報を出力する。
【００１５】
前記ソーラーブラインド紫外光信号発生器が異なる強度のソーラーブラインド紫外光信号を発生でき、経路を標識するための複数のソーラーブラインド紫外光信号発生器が発生したソーラーブラインド紫外光信号強度が同一または異なる。
【００１６】
さらに、前記ソーラーブラインド紫外光信号発生器が給電電源、ソーラーブラインド紫外光信号灯および信号強度制御回路を含み、使用時、すべてのソーラーブラインド紫外光信号灯の強度が一致を保持する。前記信号強度制御回路が一定流量源変調回路を含むが、これらに限られない。
【００１７】
前記ソーラーブラインド紫外光信号発生器が経路標識線として道路中心線、道路辺線または多車線の車線分割線を標識し、その取付方法が道路表面、道路台石に敷設されることあるいはホルダまたは懸架装置で特定の高さに架設されることであり、道路照明に直接結合してもよい。
【００１８】
前記ソーラーブラインド紫外検出器がソーラーブラインド紫外画像検出器、ソーラーブラインド紫外シングルチューブ検出器アレイまたは両者の組み合わせを利用し、ソーラーブラインド紫外シングルチューブ検出器アレイが複数のソーラーブラインド紫外シングルチューブ検出器により周期的に配列されて構成される。
【００１９】
前記信号処理モジュールがコアプロセッサを含み、コアプロセッサがソーラーブラインド紫外検出器の出力に直接接続され、処理結果を直接出力する。
【００２０】
さらに、前記信号処理モジュールが信号収集回路及び信号出力回路をさらに含み、信号収集回路の入力がソーラーブラインド紫外検出器の出力に接続され、信号収集回路の出力がコアプロセッサに接続され、コアプロセッサの出力が信号出力回路の入力に接続される。
【００２１】
前記経路線抽出アルゴリズムは、ソーラーブラインド紫外検出器が検出したソーラーブラインド紫外光情報の座標を現実空間中の座標に映射し、数学方法でソーラーブラインド紫外画像標識の経路情報を検討し、経路の詳細パラメータを取得する。
【００２２】
さらに、経路線抽出の具体的な方法は、（１）ソーラーブラインド紫外検出器が検出したソーラーブラインド紫外光情報にバーチャル座標系（即ち、自ら確立した座標系であって、ソーラーブラインド紫外ビーコンが検出したソーラーブラインド紫外画像またはアレイにおける位置を位置決めすることに用いられる）を作成し、キャリブレーション（較正）により、バーチャル座標系と現実空間座標系（現実においてのソーラーブラインド紫外ビーコンが表示道路に置かれる位置を位置決めすることに用いられる）との変換関係を取得し、（２）検出したソーラーブラインド紫外光点を分類し、そして曲線近似の方式（カーブフィッテングの方式により）でバーチャル座標系においての経路線数学表現式を取得し、（３）経路線方程の単調性、凹凸性及び曲率を検討し、経路線がバーチャル座標系において異なるセクションのターン方向、傾度及びターン半径（曲率半径）等のパラメータを算出し、最終に、２つの座標系の変換関係により実際経路線の経路パラメータを取得する。
【００２３】
本発明のソーラーブラインド紫外検出器は検出したソーラーブラインド紫外光信号を電気信号に変換させる機能を有し、その数が１つ、２つまたは複数の検出器であり、ソーラーブラインド紫外検出器が異なる取付方式で特定の範囲内の経路標識に用いられるソーラーブラインド紫外光信号を検出できる。ソーラーブラインド紫外検出器がアナログ信号またはデジタル信号形態で出力され、アナログ信号が電流、電圧、アナログビデオ信号等であり、デジタル信号がソーラーブラインド紫外強度数値、デジタル画像情報等である。
【００２４】
技術方案における信号収集回路はソーラーブラインド紫外検出器が出力したアナログ信号をデジタル信号に変換させる機能を有し、同時に、ソーラーブラインド紫外検出器のデジタル信号に直接アクセスし、前処理を行うことができる。コアプロセッサがシングルチップ、ＡＲＭ、ＤＳＰ、ＳＯＣ、ＦＰＧＡ、ＰＣ等の処理ユニットであり、経路検出アルゴリズムを行う演算信号出力回路が検出した経路情報をナログ信号またはデジタル信号形態で出力できる。
【００２５】
本発明の有益な効果は、道路情報を取得する装置及び方法が簡単であり、信頼性があり、かつ検出結果が正確であり、信頼性がある。ソーラーブラインド紫外光帯域特徴を利用し、複雑な照明と道路背景情報の影響を回避し、この経路検出システムが極めて強い抗環境干渉性を有する。ソーラーブラインド紫外光帯域が厳しい天気と気候の影響を受けず、経路検出システムが全天候で動作できる。経路抽出算出では、ソーラーブラインド紫外情報のみを処理し、極めて短い時間で正確な道路情報を取得でき、良好なリアルタイム性を有する。このシステムがロボットナビゲーション、自動車自動運転等の分野に幅広く応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明にかかるソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出システムのブロック図である。
【図２】本発明における実施例１の経路検出シーンを示す図である。
【図３】経路検出の数学的模型である。
【図４】実施例２における自動車自動運転応用を示す図である。
【図５】本発明における実施例３の経路検出シーンを示す図である。
【図６】本発明における実施例３の経路検出数学的模型である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
背景技術の記載のとおり、従来の経路検出方法にはいずれも特定の欠陥が存在するため、経路の検出には、複雑な環境影響を克服して、経路検出が正確である方法が必要となる。
【００２８】
上記目的を実現するために、以下、図面および実施例をあわせて、本発明を詳細に説明する。以下の実施例はただ例として説明され、本発明が実施例の方案に限られなく、また、当業者が従来の技術の範囲内において簡単な変更を行って取得した技術方案がいずれも本発明の保護範囲内に含まれる。
【００２９】
＜実施例１＞
【００３０】
図１はソーラーブラインド紫外光信号に基づく経路検出のシステムブロック図であり、主にソーラーブラインド紫外帯域の特徴により、ソーラーブラインド紫外光信号発生器を経路の標識１とし、ソーラーブラインド紫外検出器２で経路情報を検出し、そして検出したソーラーブラインド紫外光信号を信号処理モジュール３に送信し、信号処理モジュール３で経路抽出アルゴリズムを行い、経路のオフセット方向、オフセット量変更及び経路曲率を取得できる。ソーラーブラインド紫外光信号発生器が異なる強度のソーラーブラインド紫外光信号を発生でき、複数の信号発生器が予め設定した方法と取付方式で経路を標識する。ソーラーブラインド紫外検出器２がソーラーブラインド紫外光信号発生器により標識される経路線を検出することに用いられる。信号処理モジュール３がアナログまたはデジタル信号形態のソーラーブラインド紫外光信号をアクセスして処理でき、出力経路検出の結果を算出できる。
【００３１】
図２を参照し、本実施例の経路検出システムは、経路の標識１とするソーラーブラインド紫外光信号灯セット、ソーラーブラインド紫外検出器２および画像処理モジュール３を含み、ソーラーブラインド紫外灯セットが一定の距離で道路中央に敷設されて経路標識線を形成する。ソーラーブラインド紫外検出器２が一定の高さと画角範囲で道路の一側または中心ゾーンに取り付けられ、ソーラーブラインド紫外検出器２は、取付位置が特定の数のソーラーブラインド紫外光信号灯を観察できるように要求され、取付ホルダで架設される。画像処理モジュール３とソーラーブラインド紫外検出器２が高い位置に架設され、画像収集、処理機能を有し、経路線情報算出結果を表示できる。
【００３２】
この実施例の具体的な動作ステップは以下のとおりである。
【００３３】
ソーラーブラインド紫外光信号灯セット４が１組のソーラーブラインド紫外光信号発生器として経路の標識１を構成し、水銀灯、ソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯またはその他のソーラーブラインド紫外光信号を発生できる素子を選択できる。本実施例では、ソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯を用い、各ソーラーブラインド紫外光信号強度が自動調整でき、経路検出にさらによく適用することを保証するために、青島杰生電気有限公司の深紫外ＬＥＤ（ＤＵＶ２６５−Ｓ−ＴＯ３９）を選択し、回路設計を行った。ソーラーブラインド紫外光信号発生器は給電電源、ＬＥＤ灯、一定流量源変調回路により構成される。実際応用の時、一定流量給電電流のレベルを調整してその信号強度を変更させる。すべての信号発生器が同じの電流レベルの一定流量給電で動作し、各紫外信号灯強度がよい一致性を有し、そして複数のソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯を一定の距離で経路中心に沿って敷設する。
【００３４】
ソーラーブラインド紫外検出器２が異なる画角の検出器を選択でき、ホルダにより道路中央に架設される。架設時に、ソーラーブラインド紫外光信号灯の間隔距離及び画像検出器の画角を考慮し、ソーラーブラインド紫外画像検出器の画角を調整し、画像検出器が予め設定した経路範囲内のソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯を検出できるようになる。本例を実施する時、江蘇紫峰光電有限公司の画角が３０°のソーラーブラインド紫外画像検出器を選択し、その架設高さがｈであり、検出距離範囲がｓ１〜ｓ２であり、画像検出器がアナログビデオ形態で出力する。
【００３５】
画像信号処理モジュール３が信号収集回路、コア処理モジュール及び信号出力回路により構成される。その信号収集回路がソーラーブラインド紫外画像検出器が出力したアナログビデオをデジタル信号に変換する機能を有し、そのコアプロセッサがＡＲＭ、ＤＳＰ及びＰＣ等の画像処理機能を有する演算ユニットであり、その信号出力回路がプロセッサにより算出した画像情報を出力する。本実施例の設計では、信号収集回路がＡＤ変換素子ＴＶＰ５１５０及びその周辺回路により構成され、コア処理モジュールが処理ユニットとするＴＭＳ３２０ＤＭ６４２及びその周辺回路により構成され、信号出力回路がＤＡ変換素子ＳＡＡ７１２１及びその周辺回路により構成される。画像処理モジュールに対して高周波回路設計を行い、ＬＣＤスクリーンで処理されたビデオ画像情報を表示する。
【００３６】
画像処理モジュールでは、道路抽出アルゴリズムを行って経路情報を取得する。道路抽出アルゴリズムの原理は、ソーラーブラインド紫外光の画像での座標を現実空間中の座標に映射し、数学方法でソーラーブラインド紫外画像標識の経路情報を検討し、これによって、経路の詳細なパラメータを取得する。本実施例では、曲線近似の経路抽出方法を提供する。図３を参照し、この実施例を応用シーンとして数学的模型を確立し、収集した画像情報の第一行第一ピクセルを原点とし、行増加の方向をｘ軸とし、列増加方向をｙ軸とし、座標系を作成する。画像の第一行から最後行までに走査し、取得した信号の数がｎであり、順に一定数の信号点を一組として曲線近似を行い、この経路の関数ｆ（ｘ）を近似して取得できる。曲線近似が直線、二次曲線またはマルチオーダ曲線近似を利用できる。一組のデータとして３つの信号点を用い、経路解析時、二次曲線近似を用いることを例として経路抽出の原理を説明する。一組のデータ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）、（ｘ３、ｙ３）を取り、その近似した二次曲線表現式がｆ（ｘ）＝ａ＊ｘ＊ｘ＋ｂ＊ｘ＋ｃであり、（ｘ１＜ｘ＜ｘ３）となり、三点をｆ（ｘ）に入れてパラメータａ、ｂ、ｃを求めることができる。数学解析方法ｆ（ｘ）’＝２＊ａ＊ｘ＋ｂにより、図では、ｆ（ｘ）’＜０となると、ｆ（ｘ）が単調減少であり、経路が右折であり、逆に、経路が左折である。同時に、ｆ（ｘ）凹凸性を検討し、この時、関数の単調性を考慮してその路線変更の方式を判断し、図においてｆ（ｘ）’’＝２＊ａ>０となると、ｆ（ｘ）が凹関数であり、即ち、経路線右折程度が小から増大する。同様に、二次関数曲率算出方法により、経路において各点のターン量を定量解析する。
【００３７】
＜実施例２＞
【００３８】
以下、本発明のもう１つの具体的な実施例を説明し、図４を参照し、本実施例は、自動車補助運転または自動運転時に応用されるリアルタイム道路検出およびナビゲーションである。本実施例がソーラーブラインド紫外光信号経路線２１、ソーラーブラインド紫外画像検出器２２、経路演算と自動車コントローラ２３、自動車ステアリングアクチュエータ２４およびエンジンスロットルとブレーキアクチュエータ２５を含む。
【００３９】
本実施例の具体的な動作ステップは以下のとおりである。
【００４０】
ソーラーブラインド紫外光信号経路線２１が複数のソーラーブラインド紫外光信号発生器により道路中心線、道路辺線または多車線の車線分割線を標識し、道路表面、道路台石に敷設されあるいはホルダまたは懸架装置で特定の高さに架設されることにより形成される。本実施例では、単一のソーラーブラインド紫外光信号発生器として実施例１におけるソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯を用い、若干のソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯が１ｍ間隔で道路の辺に沿って敷設され、実施ステップが簡単であり、よい一致性を有し、ソーラーブラインド紫外光信号経路線２１を形成する。
【００４１】
ソーラーブラインド紫外画像検出器２２を実施する時、江蘇紫峰光電有限公司の画角が３０°のソーラーブラインド紫外検出器を選択し、固定ホルダで自動車車頂に取り付けられ、その画角を調整し、経路両辺のソーラーブラインド紫外光信号を検出でき、同時に、検出距離範囲が３ｍ〜６０ｍを満たすようになる。
【００４２】
経路演算と自動車コントローラ２３はリアルタイムビデオ画像処理機能を有する算出ユニットであり、それが自動車内部に置かれ、画像検出器のアナログビデオ出力に接続され、経路抽出アルゴリズムを行い、同時に、経路算出結果に応じて自動車ステアリング制御と自動車速度制御の電気信号を出力する。経路演算と自動車コントローラがコアの処理ユニットとしてシングルチップ、ＡＲＭ、ＤＳＰ、ＳＯＣ、ＦＰＧＡまたはＰＣを選択でき、本実施例では、経路演算と自動車コントローラの主制御素子がＴＭＳ３２０ＤＭ８１４８を用い、さらに、それに対して１セットの周辺回路を設計し、それがソーラーブラインド紫外画像検出器２２が出力した画像情報を収集できるようになり、アルゴリズム空間で経路抽出アルゴリズム、車両ステアリング制御アルゴリズム及び車両速度制御アルゴリズムを行い、そして電気信号のステアリング及び速度制御量を出力する。
【００４３】
自動車ステアリングアクチュエータ２４は、自動車ステアリングギアを改装し、それが経路演算と自動車コントローラ２３が出力した電気信号量を対応する機械制御量に変換する機能を有するようになり、自動車ステアリングギアが制御量でステアリングを行うようにさせる。同様に、エンジンスロットル及びブレーキアクチュエータ２５がアクセルバルブ及びブレーキパッドを改装することにより、それが経路演算と自動車コントローラ２３が出力した電気信号量を対応する機械制御量に変換する機能を有するようになり、自動車の起動停止及び速度加減が制御量に応じて変更するようになる。
【００４４】
この実施例の経路検出およびナビゲーションの動作原理が以下のとおりである。
【００４５】
自動運転とナビゲーション過程中の任意の時刻に、ソーラーブラインド紫外画像検出器２２が検出したソーラーブラインド紫外光信号経路線２１の画像ビデオ情報を経路演算と自動車コントローラ２３に送信する。経路演算と自動車コントローラ２３が曲線近似の方法（実施例１に既に記載された）により２本の経路線の関数表現式を取得し、２本の経路辺線表現式の加重平均により、自動運転車両のナビゲーションライン数学表現式を取得する。ナビゲーションライン表現式数学特性を検討することにより、リアルタイムで経路のオフセット方向、オフセット量変更及び経路曲率を算出する。車両ステアリングと速度制御アルゴリズムは、道路情況及び自動制御理論に基づき、車両のリアルタイム制御を行い、そしてステアリングと速度の電気信号制御量を出力する。経路に従って走行するために、改装した自動車ステアリングアクチュエータが電気信号制御量を自動車ステアリングギアのステアリング制御量に変換させる。異なる経路情況での異なる安全速度運転を保証するために、改装したアクセル及びブレーキアクチュエータが電気信号制御量を自動車アクセルまたはブレーキパッドの制御量に変換させる。
【００４６】
同様に、自動運転とナビゲーション過程中の任意の時刻に、経路演算と自動車コントローラが収集したソーラーブラインド紫外経路情報を利用して１回経路演算を行い、そしてステアリングと速度制御量を両者関連のアクチュエータで実施させ、これによって、各時刻にも自動車が経路に従って運転するように確保する。自動車の走行に従って、経路演算と自動車コントローラが絶え間なく新たな経路情報を収集し、そして自動車ステアリングと速度制御量を更新させ、自動運転の目的を達成する。
【００４７】
この実施例の応用時、複雑な照明と厳しい環境で、ソーラーブラインド紫外検出器により５０ｍ範囲内のソーラーブラインド紫外経路線を検出でき、検出システムが環境干渉を受けず、かつ経路情報量が豊富である。リアルタイム経路情報抽出において、簡単な二次近似で詳細な経路情報を取得でき、算出した経路情報と実際道路情報とを比較すると、誤差が０．１ｍ内にあり、検出結果の精確率が高い。自動運転とナビゲーションの過程中では、検出システムが３０ｍｓごとに１回の正確な経路情報を検出でき、ステアリング及び速度を制御し、よいリアルタイム性を有する。
【００４８】
＜実施例３＞
【００４９】
本実施例では、ソーラーブラインド紫外検出器２が複数のソーラーブラインド紫外シングルチューブ（単一画素）検出器により構成され、複数のシングルチューブ（単一画素）検出器が同じ間隔でソーラーブラインド紫外受けアレイを構成し、異なる経路抽出アルゴリズムで現在の経路情報を取得する。
【００５０】
図５を参照し、若干のソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯３１が一定の距離で道路中央に敷設され、経路標識を形成する。若干のソーラーブラインド紫外光信号受信管３２が予め設定した同じ間隔でソーラーブラインド紫外受けアレイを構成し、すべての受信管の信号を信号処理モジュール３に入力し、信号処理モジュール３で経路抽出アルゴリズムを行い、現在経路情報を取得できる。
【００５１】
実施過程では、ソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯３１は、その動作強度が良好の一致性を有するために、実施例１におけるソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯を選択し、１ｍ間隔で道路中央に敷設される。ソーラーブラインド紫外光信号受信管３２がソーラーブラインド紫外シングルチューブ（単一画素）検出器を選択し、それが特定の領域内のソーラーブラインド紫外光信号を収集し、そしてその強度を電気信号に変換して出力し、複数のシングルチューブ検出器が０．５ｍ間隔でソーラーブラインド紫外受けアレイを形成する。信号処理モジュール３が処理ユニットとしてシングルチップを選択し、経路抽出アルゴリズムを行って経路を取得する。
【００５２】
経路検出時、道路中央のソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯３１から道路標識信号を発生させ、ソーラーブラインド紫外受けアレイが各紫外受け管の電圧信号を画像信号処理モジュール３に送信し、処理モジュールがアナログ・デジタル変換により、各ソーラーブラインド紫外受け管の紫外強度信号をデジタル形態で表示する。道路情報を処理する時、ある閾値より大きい紫外信号を検出すると、この検出管がソーラーブラインド紫外発射器アレイにおいてのある点と重合すると思われ、ソーラーブラインド紫外受け管３２アレイとソーラーブラインド紫外ＬＥＤ灯３１アレイとの重合程度に応じて、経路のオフセット量、オフセット方向及び経路曲率を確定できる。
【００５３】
図６を参照し、シングルチューブ（単一画素）検出器アレイにより経路情報を検出する通用アルゴリズムを提供する。ソーラーブラインド紫外光信号受信管３２が一定の距離で横方向配列受け尺を構成し、この横方向配列においてのある信号が最も強い受信管を判断すると、この受信管と中間受信管のオフセット量が経路においてこの点のオフセット量である。図に示すように、ソーラーブラインド紫外光信号受信アレイが検出した経路が（１、ｙ１）、（２、ｙ２）及び（３、ｙ３）であり、同様に、二次曲線ｆ（ｘ）＝（ｙ３−２＊ｙ２＋ｙ１）／２ ＊ｘ＊ｘ ＋ （８＊ｙ２−３＊ｙ３−５＊ｙ１）／２ ＊ｘ ＋ （３ｙ２−ｙ３−２ｙ１）を近似でき、ｆ（ｘ）の関数表現式の単調性、凹凸性及び曲率を検討することにより、経路状况を定量解析でき、最終に現在経路の各点のターン方向、経路変更及びターン半径（曲げ半径、曲率半径）を検出できる。
【図１】
0006298221.tif 000002
【図２】
0006298221.tif 000003
【図３】
0006298221.tif 000004
【図４】
0006298221.tif 000005
【図５】
0006298221.tif 000006
【図６】
0006298221.tif 000007