车辆和控制车辆的方法与流程

1.本发明涉及车辆和控制车辆的方法。


背景技术：

2.车辆的自动驾驶系统是指通过自身识别道路环境、确定驾驶情况、并且按照规划的行驶路径控制车辆，以自动驾驶到设置的目的地的系统。
3.在自动驾驶系统的情况下，基于车辆的行驶速度、周围车辆、以及前方车辆的行驶速度主动控制距离。
4.然而，存在未确保与周围车辆安全距离而执行紧急制动的情况。
5.在这种情况下，即使用户的车辆处于足够的距离，由于紧急制动而发生碰撞的风险也会增加。
6.在本发明的背景部分中公开的信息仅用于增强对本发明的一般背景的理解，并且不能被视为该信息形成本领域技术人员已知的现有技术的承认或任何形式的暗示。


技术实现要素：

7.本发明的各个方面涉及提供一种车辆和控制车辆的方法，车辆被配置为基于由周围车辆识别的对象的组合来设置参考点，并且使用参考点来确定周围车辆的速度。
8.本发明的附加方面将部分地在下面的描述中阐述，并且部分地将从描述中是显而易见的，或者可以通过本发明的实践来了解。
9.根据本发明的各个方面，提供了一种车辆，包括：相机，被配置为获得至少一个周围车辆的图像；以及控制器，被配置为基于对象识别数据，从至少一个周围车辆的图像确定包括周围车辆的整个区域数据、车轮区域数据、以及保险杠区域数据中的至少一项的对象识别数据，从周围车辆的图像中在周围车辆的整个区域数据、车轮区域数据、以及保险杠区域数据中的至少一项中设置参考点，并且基于参考点的位置变化预测周围车辆的行驶速度。
10.控制器可以被配置为确定参考点的实际距离坐标，并且使用确定的参考点的实际距离坐标确定周围车辆和该车辆之间的纵向距离坐标和横向距离坐标。
11.控制器可以被配置为使用参考点的实际距离坐标来确定周围车辆的纵向速度和周围车辆的横向速度。
12.控制器可以被配置为通过将纵向距离坐标、横向距离坐标、纵向速度、以及横向速度中的至少一项应用于卡尔曼(kalman)滤波器来预测周围车辆的行驶速度。
13.在响应于导出了周围车辆的整个区域数据、周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据、以及周围车辆的车轮区域数据的情况下，控制器可以被配置为将周围车辆的整个区域、周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域、以及周围车辆的车轮区域进行配对。
14.在响应于导出周围车辆的整个区域数据、至少一个周围车辆的前保险杠区域数据
或后保险杠区域数据、以及周围车辆的车轮区域数据的情况下，控制器可以被配置为在车轮区域中设置参考点。
15.在响应于导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据的情况下，控制器可以被配置为将周围车辆的整个区域和周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域进行配对。
16.在响应于导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据的情况下，控制器可以被配置为在前保险杠区域或后保险杠区域中设置参考点。
17.在响应于导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的车轮区域数据的情况下，控制器可以被配置为将周围车辆的整个区域和周围车辆的车轮区域进行配对。
18.在响应于导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的车轮区域数据的情况下，控制器可以被配置为在车轮区域中设置参考点。
19.根据本发明的各个方面，提供了一种控制车辆的方法，包括：通过相机获得至少一个周围车辆的图像；由控制器从至少一个周围车辆的图像中导出对象识别数据，该对象识别数据包括周围车辆的整个区域数据、车轮区域数据、以及保险杠区域数据中的至少一项；根据对象识别数据，由控制器根据周围车辆的图像，在周围车辆的整个区域数据、车轮区域数据、以及保险杠区域数据中的至少一项中设置参考点；以及由控制器基于参考点的位置变化来预测周围车辆的行驶速度。
20.该方法还可以包括：由控制器确定参考点的实际距离坐标；以及由控制器使用确定的参考点的实际距离坐标确定周围车辆与车辆之间的纵向距离坐标和横向距离坐标。
21.该方法还可以包括：由控制器使用参考点的实际距离坐标确定周围车辆的纵向速度和周围车辆的横向速度。
22.该方法还可以包括：由控制器通过将纵向距离坐标、横向距离坐标、纵向速度、以及横向速度中的至少一项应用于卡尔曼滤波器来预测周围车辆的行驶速度。
23.该方法还可以包括：响应于导出了周围车辆的整个区域数据、周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据、以及周围车辆的车轮区域数据的情况，由控制器将周围车辆的整个区域、周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域和周围车辆的车轮区域进行配对。
24.该方法还可以包括：响应于导出了周围车辆的整个区域数据、至少一个周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据、以及周围车辆的车轮区域数据的情况，由控制器在车轮区域中设置参考点。
25.该方法还可以包括：响应于导出周围车辆的整个区域数据和周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据的情况，由控制器将周围车辆的整个区域和周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域进行配对。
26.该方法还可以包括：响应于导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据的情况，由控制器在前保险杠区域或后保险杠区域中设置参考点。
27.该方法还可以包括：响应于导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的车轮区域数据的情况，由控制器将周围车辆的整个区域和周围车辆的车轮区域进行配对。
28.该方法还可以包括：响应于导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的车轮区域数据的情况，由控制器在车轮区域中设置参考点。
29.本发明的方法和装置具有其他特征和优点，这些特征和优点将从结合在此的附图和下面的详细描述中显而易见或更详细地阐述，这些特征和优点一起用于解释本发明的某些原理。
附图说明
30.图1是根据本发明的各种示例性实施例的车辆的控制框图。
31.图2a、图2b、图2c、图2d、图2e、以及图2f是用于描述根据本发明的各种示例性实施例的对车辆的对象区域的操作和设置参考点的操作的视图。
32.图3是示出根据本发明的各种示例性实施例的执行车辆配对的方法的表。
33.图4是示例性地示出根据本发明的各种示例性实施例的设置车辆的参考点的方法的视图。
34.图5a、图5b、图5c、以及图5d是示例性地示出根据本发明的另一示例性实施例的设置车辆的参考点的方法的视图。
35.图6a、图6b、以及图6c是根据本发明的各种示例性实施例的使用车辆的参考点确定实际距离坐标的方法的视图。
36.图7是示出根据本发明的另一示例性实施例的控制车辆的方法的流程图。
37.可以理解，所附附图不一定是按比例的，而是呈现了说明本发明基本原理的各种特征的稍微简化的表示。包括本文中的本发明的特定设计特征，例如包括特定尺寸、方向、位置、以及形状，将部分地由特定预期的应用和使用环境来确定。
38.在附图中，在附图的多个图中，附图标记指的是本发明的相同或等效部分。
具体实施方式
39.现在将详细参考本发明的各种实施例，各种实施例的示例在附图中示出并在下文中描述。虽然将结合本发明的示例性实施例来描述本发明，但将理解，本描述并不旨在将本发明限制于那些示例性实施例。另一方面，本发明不仅覆盖本发明的示例性实施例，而且可以覆盖包括在如所附权利要求所定义的本发明的精神和范围内的各种替代方案、变型例、等同方案、以及其他实施例。
40.在整个说明书中，相似的参考标号指的是相似的元素。将不描述本发明的示例性实施例的所有元素，并且将省略对本领域中公知的内容或在示例性实施例中相互重叠的内容的描述。在整个说明书中使用的术语，例如“～部分”、“～模块”、“～成员”、“～块”等，可以在软件和/或硬件中实现，并且多个“～部分”、“～模块”、“～成员”或“～块”可以在单个元件中实现，或者单个“～部分”、“～模块”、“～成员”或“～块”可以包括多个元件。
41.将进一步理解，术语“连接”及其衍生物指的是直接连接和间接连接，并且间接连接包括通过无线通信网络的连接。
42.除非另有提及，否则术语“包括(或包含)”和“组成(或构成)”是包含或开放的，并不排除附加的、未声明的元素或方法步骤。
43.此外，当说明一层“在”另一层或衬底上时，该层可以直接在另一层或衬底上，或者
可以在该层和另一层之间设置第三层。
44.将理解，尽管术语第一、第二、第三等在本文中可以用于描述各种元件、组件、区域、层和/或区段，但这些元件、组件、区域、层和/或区段不应受这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元素、组件、区域、层或区段与另一个区域、层或区段区分开来。
45.应当理解，单数形式“一”、“一个”和“这个”包括复数指称，除非上下文另有明确规定。
46.用于方法步骤的参考标号仅仅是为了便于说明而使用的，而不是为了限制步骤的顺序。因此，除非上下文另有明确规定，否则书面命令可以另行。
47.在下文中，将参照附图描述本发明的操作原理和实施例。
48.图1是根据本发明的各种示例性实施例的车辆的控制框图。
49.参照图1，车辆1可以包括获取周围车辆的图像的相机110和控制器100。控制器100可以根据从相机110获得的周围车辆的图像确定包括周围车辆的整个区域数据、车轮区域数据、以及保险杠区域数据中的至少一项的对象识别数据，针对每个图像设置对象识别数据的参考点，基于针对每个图像的对象识别数据的参考点的位置预测周围车辆的行驶速度，以及基于周围车辆的行驶速度控制车辆1。
50.相机110可以具有多个通道，并且可以获得车辆1周围的图像。
51.更详细地，相机110可以获得围绕车辆1行驶的周围车辆的图像，并且可以获得周围车辆的多个图像。在这种情况下，相机110可以以预定时间间隔获得周围车辆的多个图像，并且获得的图像的数量不受限制。
52.相机110可以是设置在车辆1中的环绕视图监视器(svm)。
53.相机110可以包括电荷耦合器件(ccd)或互补的金属氧化物半导体(cmos)彩色图像传感器。这里，ccd和cmos都可以指将通过相机110的镜头进入的光转换和存储为电信号的传感器。
54.控制器100可以通过从相机110获得的周围车辆的图像中的深度运行来识别周围车辆的位置。
55.在下文中，将描述确定周围车辆的行驶速度的方法。
56.控制器100可以从相机110获得周围车辆的图像。
57.控制器100可以获得周围车辆的多个图像，并且多个图像可以是根据预定时间间隔捕获的多个图像帧，并且可以预先确定多个图像帧的数量。
58.控制器100可以从周围车辆的多个图像中检测周围车辆的整个区域、周围车辆的车轮区域、周围车辆的前保险杠区域以及周围车辆的后保险杠区域中的至少一项。
59.这里，与周围车辆的整个区域数据对应的区域可以是周围车辆的整个车身区域。
60.控制器100可以通过在图像中形成与周围车辆的整个区域、周围车辆的车轮区域、周围车辆的前保险杠区域、以及周围车辆的后保险杠区域相对应的边界框来导出对象识别数据。
61.更详细地，控制器100可以导出与周围车辆的整个区域相对应的整个区域数据，并且可以导出与周围车辆的车轮区域相对应的车轮区域数据。
62.控制器100在导出的对象识别数据的周围车辆的整个区域、周围车辆的车轮区域、周围车辆的前保险杠区域以及周围车辆的后保险杠区域中的至少一项中设置参考点。
63.例如，当导出了周围车辆的整个区域数据、周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据、以及周围车辆的车轮区域数据时，控制器100可以将周围车辆的整个区域与周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域、以及周围车辆的车轮区域进行配对，并且可以将参考点设置在车轮区域中。
64.例如，当导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的车轮区域数据时，控制器100可以将周围车辆的整个区域与周围车辆的车轮区域进行配对，并且可以将参考点设置在车轮区域中。这里，配对可以指将周围车辆的区域分组成一组的操作。
65.例如，当导出了周围车辆的整个区域数据和周围车辆的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据时，控制器100可以将周围车辆的整个区域与周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域进行配对，并且可以将参考点设置在前保险杠区域或后保险杠区域中。
66.例如，当未导出周围车辆的整个区域数据、而仅导出了周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域的数据时，控制器100可以将参考点设置在前保险杠区域或后保险杠区域中。
67.例如，当未导出周围车辆的整个区域数据、而仅导出了周围车辆的车轮区域数据时，控制器100可以将参考点设置在车轮区域中。
68.控制器100可以考虑从周围车辆的先前图像导出的对象识别数据的中点和从当前图像导出的对象识别数据的中点的变化量，来设置参考点。
69.如上所述，对于各种对象识别数据中的每一个，将参考点设置到不同位置的原因可以是为了防止由于除了周围车辆的移动之外的外部影响而使精度降低。
70.此外，将参考点设置在周围车辆的车轮区域中的原因是周围车辆的车轮与地面接触，因此当基于休闲多用途车(lut)估计距离时，精度可以比当参考点设置在与地面分离的周围车辆的前保险杠区域或后保险杠区域中时的精度高。
71.当在车轮区域中设置参考点时，控制器100可以将车轮区域与地面接触的线段的中点设置为参考点。
72.当针对同一周围车辆导出两个或更多个车轮区域数据时，控制器100可以从两个或更多个车轮区域数据中选择位于更靠近车辆1的车轮区域数据，并且将参考点设置到该车轮区域数据。
73.当在前保险杠区域或后保险杠区域中设置参考点时，控制器100可以将在保险杠区域的底部的靠近周围车辆的图像的中心部分的点设置为参考点。
74.例如，当在前保险杠区域或后保险杠区域中设置参考点时，控制器100可以将与周围车辆的图像的中心部分和保险杠区域的下端部分接触的点设置为参考点。
75.控制器100可以确定参考点的坐标，并且可以确定车辆1的坐标。在即时情况下，控制器100可以使用到车辆1的实际距离来确定参考点的实际距离坐标。
76.控制器100可以使用参考点的实际距离坐标来确定车辆1与周围车辆之间的纵向距离或者横向距离中的至少一项。这里，纵向距离可以是基于车辆1和周围车辆之间的x坐标确定的距离，并且横向距离可以是基于车辆1和周围车辆之间的y坐标确定的距离。然而，并不局限于此。
77.控制器100可以使用参考点的实际距离坐标、纵向距离、以及横向距离来确定周围车辆的纵向速度和横向速度。
78.控制器100可以使用卡尔曼滤波器来预测周围车辆的行驶速度。
79.例如，控制器100可以使用以预定时间间隔捕获的周围车辆的第一图像和第二图像来确定周围车辆的行驶速度。在即时情况下，第一图像可以是在第二图像被捕获的时间之前预定时间处捕获的图像。这里，控制器100可以通过比较从第一图像确定的纵向距离坐标和横向距离坐标与从第二图像确定的纵向距离坐标和横向距离坐标的变化量来确定纵向速度(m/帧)和横向速度(m/帧)。
80.更详细地，控制器100可以通过将确定的纵向距离坐标、横向距离坐标、纵向速度、以及横向速度应用于卡尔曼滤波器来预测周围车辆的当前行驶速度。
81.控制器100可以基于预测的行驶速度来控制车辆1的速度。
82.图2a-图2f是用于描述根据本发明的各种示例性实施例的对车辆的对象区域的操作和设置参考点的操作的视图。
83.图2a是用于描述当从周围车辆2的图像导出包括周围车辆2的整个区域210的数据、车轮区域211和212的数据、以及保险杠区域213的数据的对象识别数据时的配对操作的视图。
84.参照图2a，车辆1可以将周围车辆2的整个区域210、车轮区域211和212、以及保险杠区域213进行配对。
85.车辆1可以将参考点214设置在车轮区域211中，并且可以将参考点214设置在车轮与地面接触的点处。
86.图2b是用于描述当从周围车辆2的图像导出包括周围车辆2的整个区域220的数据和车轮区域221和222的数据的对象识别数据时的配对操作的视图。
87.参照图2b，车辆1可以将周围车辆2的整个区域220与车轮区域221和222进行配对。
88.车辆1可以将参考点223设置在车轮区域221中，并且可以将参考点223设置在车轮与地面接触的点处。
89.图2c是用于描述当从周围车辆2的图像导出包括周围车辆2的整个区域230的数据和保险杠区域231的数据的对象识别数据时的配对操作的视图。
90.参照图2c，车辆1可以将周围车辆2的整个区域230和保险杠区域231进行配对。
91.车辆1可以将参考点232设置在保险杠区域231中，并且可以将参考点232设置在保险杠区域231的底部。
92.图2d是用于描述当从周围车辆2的图像导出包括周围车辆2的车轮区域241和242的数据的对象识别数据时的配对操作的视图。
93.车辆1可以在车轮区域241和242中设置参考点243，并且可以在车轮与地面接触的点处设置参考点243。
94.图2e是用于描述当从周围车辆2的图像导出包括周围车辆2的保险杠区域251的数据的对象识别数据时的配对操作的视图。
95.车辆1可以在保险杠区域251中设置参考点252，并且可以在保险杠区域251的底部设置参考点252。
96.图2f是用于描述当从周围车辆2的图像导出包括周围车辆2的整个区域260的数据的对象识别数据时的配对操作的视图。
97.车辆1可以在整个区域260中设置参考点261。
98.图3是示出根据本发明的各种示例性实施例的执行车辆配对的方法的表。
99.参照图3，当检测到周围车辆2的整个区域数据(整个车身)并且导出了周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)和车轮区域数据(车轮)中的至少一项时，车辆1可以执行配对(310)。
100.例如，如图3所示，当导出了周围车辆2的整个区域数据(整个车身)、周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)、以及周围车辆2的车轮区域数据(车轮)时，车辆1可以将周围车辆2的整个区域数据(整个车身)、周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)、以及周围车辆2的车轮区域数据(车轮)全部进行配对。
101.例如，如图3所示，当导出了周围车辆2的整个区域数据(整个车身)和周围车辆2的车轮区域数据(车轮)时，车辆1可以将周围车辆2的整个区域(整个车身)数据和周围车辆2的车轮区域数据(车轮)进行配对。
102.例如，当导出了周围车辆2的整个区域数据(整个车身)和周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)时，车辆1可以将周围车辆2的整个区域数据(整个车身)和周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)进行配对。
103.参照图3，当导出了周围车辆2的整个区域数据(整个车身)，但未导出周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)以及车轮区域数据(车轮)时，车辆1可以不执行配对(320)。
104.此外，当未导出周围车辆2的整个区域数据(整个车身)、而仅导出了周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)、以及车轮区域数据(车轮)中的至少一项时，车辆1可以不执行配对(320)。
105.例如，当仅导出了周围车辆2的车轮区域数据(车轮)时，车辆1可以不执行配对。
106.例如，当导出周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据(前/后保险杠)和周围车辆2的车轮区域数据(车轮)时，车辆1可以不执行配对。
107.例如，当仅导出周围车辆2的整个车身区域(整个车身)时，车辆1可以不执行配对。
108.图4是示例性地示出根据本发明的各种示例性实施例的设置车辆的参考点的方法的视图。
109.参照图4的(a)，当检测到周围车辆2的整个区域和周围车辆2的车轮区域时，车辆1可以通过在与整个区域和车轮区域相对应的图像中形成边界框来导出整个区域数据410和车轮区域数据411。
110.车辆1可以将车轮区域数据411的边界框的底侧的中点设置为参考点412。
111.参照图4的(b)，当检测到周围车辆2的后保险杠区域时，车辆1可以通过在与后保险杠区域相对应的图像中形成边界框来导出后保险杠区域数据421。
112.车辆1可以将后保险杠区域数据421的边界框与穿过屏幕图像的中心部分的线段m相遇的点设置为参考点422。
113.参照图4的(c)，当检测到周围车辆2的后保险杠区域时，车辆1可以通过在与后保险杠区域相对应的图像中形成边界框来导出后保险杠区域数据431。
114.车辆1可以将后保险杠区域数据431的边界框与穿过屏幕图像的中心部分的线段m相遇的点设置为参考点432。
115.参照图4的(d)，车辆1可以通过将周围车辆2的后保险杠区域数据440的中点440-1与先前导出的同一周围车辆2的后保险杠区域数据441的中点441-1进行比较，来设置周围车辆2的后保险杠区域数据440的参考点。
116.图5a、图5b、图5c、以及图5d是示例性地示出根据本发明的另一示例性实施例的设置车辆的参考点的方法的视图。
117.参照图5a、图5b、图5c、以及图5d，示出了在车辆1行驶的车道的一侧车道上行驶的周围车辆2的连续图像。
118.参照图5a，当检测到周围车辆2的前轮区域时，车辆1可以通过形成边界框来形成前轮区域数据510，并且将边界框的底侧的中点设置为参考点511。
119.参照图5b，当检测到周围车辆2的后轮区域和周围车辆2的整个区域时，车辆1可以形成边界框以导出周围车辆2的后轮区域数据521和整个区域数据520，并且与同一车辆进行配对。在这种情况下，车辆1可以在后轮区域中设置参考点522。
120.参照图5c，当检测到周围车辆2的后轮区域、周围车辆2的后保险杠区域、以及周围车辆2的整个区域时，车辆1可以形成边界框以导出后轮区域数据532、后保险杠区域数据531、以及整个区域数据530，并且与同一车辆进行配对。在目前的情况下，车辆1可以在后轮区域中设置参考点533。
121.参照图5d，当检测到周围车辆2的后保险杠区域和周围车辆2的整个区域时，车辆1可以形成边界框以导出后保险杠区域数据541和整个区域数据540，并且与同一车辆进行配对。在这种情况下，车辆1可以将参考点542设置在最靠近穿过屏幕图像的中心部分的线段m和后轮区域的点处。
122.图6a、图6b、以及图6c是根据本发明的各种示例性实施例的使用车辆的参考点确定实际距离坐标的方法的视图。
123.参照图6a，车辆1可以获得周围车辆2的2d图像坐标。
124.车辆1可以导出包括周围车辆2的整个区域数据610和前保险杠区域数据611的对象识别数据。
125.参照图6b，车辆1可以获得周围车辆2的原始图像坐标。
126.参照图6c，车辆1可以确定周围车辆2的实际距离坐标。
127.更详细地，车辆1可以通过将图像的弯曲校正为广角图像，而将通过svm相机获得的图像用作深度学习的输入图像。这里，在为每个识别对象(周围车辆的车轮区域、保险杠区域、整个区域)设置参考点之后，将原始图像转换为广角图像以确定实际位置值，并然后可以基于lut确定实际距离。
128.车辆1可以确定周围车辆2和车辆1之间的实际距离坐标，并且通过将纵向距离坐标、横向距离坐标、纵向距离速度(m/帧)、以及横向距离速度(m/帧)应用到卡尔曼滤波器来确定周围车辆2的当前速度。
129.卡尔曼滤波器是基于包括噪声的测量值估计实际状态的滤波器，并且可以估计使用系统变量设置的值。卡尔曼滤波器的系统变量可以被设置为纵向距离位置(坐标)、横向距离位置(坐标)、纵向距离速度、以及横向距离速度。卡尔曼滤波器可以估计每个图像帧中的系统变量值。为了估计当前帧中的系统变量，可以使用在前一帧中估计的系统变量和在当前帧中测量的系统变量值。在即时时刻，可以将基于当前帧中的对象识别结果设置的参
考点的实际距离坐标和速度值设置为测量值。
130.车辆1可以通过使用先前帧和当前帧之间的距离值的变化量(m/帧)作为卡尔曼滤波器的输出值来反映相机110的图像获得速度(帧/s)，来确定以期望单位的速度值。
131.图7是示出根据本发明的另一示例性实施例的控制车辆的方法的流程图。
132.车辆1可以获得车辆1的周围图像(710)。
133.车辆1可以获得包括在与车辆1行驶的车道相邻的车道上行驶的周围车辆2的周围图像，并且周围图像可以以预定时间间隔作为多个图像帧来获得。
134.车辆1可以从周围车辆2的图像中检测周围车辆2的整个区域、车轮区域、以及前保险杠区域或后保险杠区域，并且可以通过在与检测到的周围车辆2的整个区域、车轮区域、以及前保险杠区域或后保险杠区域相对应的图像中形成边界框来导出对象识别数据。
135.车辆1可以配对周围车辆2的对象识别数据(720)。
136.车辆1可以基于周围车辆2的对象识别数据来设置参考点(730)。
137.例如，当导出了周围车辆2的整个区域数据、周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据、以及周围车辆2的车轮区域数据时，车辆1可以将周围车辆2的整个区域与周围车辆2的前保险杠区域或后保险杠区域、以及周围车辆2的车轮区域进行配对，并且可以将参考点设置到车轮区域。
138.例如，当导出了周围车辆2的整个区域数据和周围车辆2的车轮区域数据时，车辆1可以将周围车辆2的整个区域与周围车辆2的车轮区域进行配对，并且可以将参考点设置到车轮区域。
139.例如，当导出了周围车辆2的整个区域数据和周围车辆2的前保险杠区域数据或后保险杠区域数据时，车辆1可以将周围车辆2的整个区域与周围车辆2的前保险杠区域或后保险杠区域进行配对，并且可以将参考点设置到后保险杠区域。
140.例如，当未导出周围车辆2的整个区域数据、而仅导出了周围车辆2的前保险杠区域或后保险杠区域的数据时，车辆可以将参考点设置为前保险杠区域或后保险杠区域。
141.例如，当未导出周围车辆2的整个区域数据、而仅导出了周围车辆2的车轮区域数据时，车辆2可以将参考点设置到车轮区域。
142.车辆1可以确定所设置的参考点的坐标，并且可以确定车辆1的坐标(740)。
143.更详细地，车辆1可以使用所设置的参考点的坐标和车辆1的坐标来设置纵向距离坐标、横向距离坐标、纵向速度、以及横向速度作为卡尔曼滤波器的变量值。
144.车辆1可以通过将纵向距离坐标、横向距离坐标、纵向速度、以及横向速度应用到卡尔曼滤波器来预测周围车辆2的行驶速度(750)。
145.虽然未示出，但不用说，车辆1可以通过获得包括周围车辆2的俯视图的周围车辆2的图像来执行深度学习，以导出对象识别数据。
146.根据本发明的示例性实施例，车辆基于由周围车辆识别的对象的组合来设置参考点，并且使用参考点来确定周围车辆的速度，从而有助于更准确地确定实际速度。
147.此外，与诸如“控制器”、“控制单元”、“控制设备”或“控制模块”等的控制设备有关的术语是指包括存储器和处理器的硬件设备，处理器被配置为执行解释为算法结构的一个或多个步骤。存储器存储算法步骤，处理器执行算法步骤以执行根据本发明的各种示例性实施例的方法的一个或多个过程。根据本发明的示例性实施例的控制设备可以通过非易失
性存储器和处理器来实现，该非易失性存储器被配置为存储用于控制车辆的各种部件的操作的算法或关于用于执行这些算法的软件命令的数据，该处理器被配置为使用存储在存储器中的数据来执行上述操作。该存储器和该处理器可以是单独的芯片。可替代地，存储器和处理器可以集成在单个芯片中。该处理器可以实现为一个或多个处理器。处理器可以包括各种逻辑电路和操作电路，可以根据从存储器提供的程序处理数据，并且可以根据处理结果产生控制信号。
148.控制设备可以是由预定程序操作的至少一个微处理器，该预定程序可以包括用于执行包括在本发明的上述各种示例性实施例中的方法的一系列命令。
149.上述发明还可以体现为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质是可以存储数据的任何数据存储设备，这些数据随后可以由计算机系统读取。计算机可读记录介质的示例包括硬盘驱动器(hdd)、固态盘(ssd)、硅盘驱动器(sdd)、只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘、光学数据存储设备等、以及作为载波的实现方式(例如，通过因特网传输)。
150.在本发明的各种示例性实施例中，上述的每个操作可以由控制设备执行，并且控制设备可以由多个控制设备或集成的单个控制设备配置。
151.在本发明的各种示例性实施例中，控制设备可以以硬件或软件的形式来实现，或者可以以硬件和软件的组合来实现。
152.为了便于解释和在所附权利要求中的准确定义，术语“上面的”、“下面的”、“内部的”、“外部的”、“上”、“下”、“向上”、“向下”、“前面”、“后面”、“背面”、“内部”、“外部”、“向内”、“向外”、“内”、“外”、“向前”、以及“向后”用于参照图中显示的这些特征的位置来描述示例性实施例的特征。还可以理解，术语“联系”或其衍生物指的是直接联系和间接联系。
153.所公开的示例性实施例可以以存储可以由处理器执行的计算机可执行指令的记录介质的形式来实现。指令可以以程序代码的形式存储，并且当由处理器执行时，指令可以生成程序模块以执行所公开的示例性实施例的操作。该记录介质可以非瞬时地实现为非瞬时的计算机可读记录介质。
154.非瞬时计算机可读记录介质可以包括存储可以由计算机解释的命令的所有类型的记录介质。例如，非瞬时计算机可读记录介质可以是例如rom、ram、磁带、磁盘、闪存、光学数据存储设备等。
155.为了说明和描述的目的，已经呈现了对本发明的特定示例性实施例的前述描述。它们不试图详尽性的或将本发明限制到所公开的精确形式，并且显然，根据上述教导，许多修改和变化是可能的。选择和描述示例性实施例是为了解释本发明的某些原理及其实际应用，以使本领域的其他技术人员能够制造和利用本发明的各种示例性实施例及其各种替代方案和变型例。本发明的范围由所附的权利要求及其等同物来定义。