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在车辆中使用单视场成像器的距离确定
申请号	CN201410749870.9	申请日	2014-12-10	公开(公告)号	CN104697491A	公开(公告)日	2015-06-10
申请人	通用汽车环球科技运作有限责任公司;			发明人	F.W.亨茨克;
摘要	本发明公开了在车辆中使用单视场成像器的距离确定。用于车辆的距离确定系统包括单视场成像器，和距离确定模块，其与单视场成像器通信并配置为接收车辆位置数据。距离确定模块包括车辆位置确定子模块，其配置为基于车辆位置数据确定车辆的第一位置和第二位置。特征识别子模块配置为使用单视场成像器在第一位置处捕捉第一图像，使用单视场成像器在第二位置处捕捉第二图像，识别第一图像中的至少一个特征，以及识别第二图像中的所述至少一个特征。距离估计子模块配置为确定车辆的第一与第二位置之间的差异，识别至少一个特征的位置的差异，以及确定估计距离。
权利要求	1.一种用于车辆的距离确定系统，所述距离确定系统包括：配置为从车辆获取代表视场的图像数据的单视场成像器；以及距离确定模块，其与单视场成像器通信并配置为接收车辆位置数据，所述距离确定模块包括：车辆位置确定子模块，其配置为：基于第一时间的车辆位置数据确定车辆的第一位置并基于第二时间的车辆位置数据确定车辆的第二位置，车辆的第一位置不同于车辆的第二位置；特征识别子模块，其配置为：使用单视场成像器在车辆的第一位置处捕捉第一图像；使用单视场成像器在车辆的第二位置处捕捉第二图像；识别第一图像中的至少一个特征；以及识别第二图像中的所述至少一个特征；以及距离估计子模块，其配置为：确定车辆的第一位置与第二位置之间的差异；识别第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异；以及基于车辆的第一位置与第二位置之间的差异和所识别的第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异确定车辆与所述至少一个特征之间的估计距离。 2.根据权利要求1所述的距离确定系统，其中，所述特征识别子模块进一步配置为：使用单视场成像器获取至少三个图像，以及距离确定模块进一步包括滤波子模块，滤波子模块配置为：基于至少三个图像对所述至少一个特征执行位置滤波。 3.根据权利要求2所述的距离确定系统，其中，由滤波子模块所执行的滤波是基于时间和基于合理性的滤波的组合。 4.根据权利要求2所述的距离确定系统，其中，在车辆的相同位置处获取至少三个图像中的至少两个图像。 5.根据权利要求2所述的距离确定系统，其中，滤波进一步包括：对在车辆的第一位置处的至少一对图像求平均值并对在车辆的第二位置处的至少一对图像求平均值。 6.根据权利要求1所述的距离确定系统，其中，车辆位置数据包括：基于车辆的至少一个车轮传感器的至少一个车轮位置。 7.根据权利要求1所述的距离确定系统，其中，车辆位置数据包括车辆的转向角。 8.根据权利要求1所述的距离确定系统，其中，车辆位置数据包括车辆的偏航角和加速度。 9.根据权利要求1所述的距离确定系统，其中，将车辆的第一位置和车辆的第二位置限定在6个轴线中，并在至少两个轴线中识别所述至少一个特征。 10.一种在车辆中使用单视场成像器进行距离确定的方法，该方法包括：基于第一时间的车辆位置数据确定车辆的第一位置；基于第二时间的车辆位置数据确定车辆的第二位置，车辆的第一位置不同于车辆的第二位置；使用单视场成像器捕捉车辆的第一位置处的第一图像；使用单视场成像器捕捉车辆的第二位置处的第二图像；识别第一图像中的至少一个特征；识别第二图像中的所述至少一个特征；确定车辆的第一位置与第二位置之间的差异；识别第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异；以及基于车辆的第一位置与第二位置之间的差异和所识别的第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异确定车辆与所述至少一个特征之间的估计距离。
说明书全文	在车辆中使用单视场成像器的距离确定技术领域 [0001] 本发明的示例性实施例涉及一种距离确定系统，并且更加具体地，涉及在车辆中使用单视场成像器的距离确定系统。背景技术 [0002] 提供车辆与对象之间的距离估计的距离确定系统可用于许多情况。作为一个示例，在较小车库或停车空间中停车对一些人来说可能具有挑战性。在有限的车库空间不当地停车可导致车身损坏（例如，由车库门、另一车辆或另一障碍物所导致的损坏）。停车辅助系统用于在停车期间指示位于车辆前面或后面的障碍物。作为一个示例，车辆可包括一个或多个超声波传感器，其可用于提供车辆与对象或表面之间距离估计。虽然这类基于超声波传感器的系统相对于大的对象或表面可是有用的，但针对诸如靠近车辆的把手或支管的较小对象的检测则可能有困难。 [0003] 作为另一示例，停车辅助系统的一些类型包括成像装置，诸如安装至车辆的前部或后部的摄像机。摄像机获取代表在车前或车后的可视区域的图像数据。接着，停车辅助系统可向驾驶者提供反馈以指示如何操纵车辆进入车库或停车空间。 [0004] 基于立体摄像机的系统可用于同时从多个摄像机捕捉多个图像并基于相对于在摄像机的图像场中的目标对象的摄像机的已知角度和位移进行距离估计。立体摄像机通常需要相对于彼此的精确的定时。如果摄像机之一有障碍或损坏，则基于立体摄像机的系统可无法正确运行。在基于立体摄像机的系统中包含多个摄像机和相关联的界面也增加了整个车辆的成本。 [0005] 因此，需要提供在保持相关联的硬件的低成本的同时展示相对于各种尺寸的对象的精确的距离估计的改进的距离确定系统。发明内容 [0006] 在本发明的一个示例性实施例中，一种用于车辆的距离确定系统，其包括：单视场成像器，单视场成像器配置为从车辆获取代表视场的图像数据；以及距离确定模块，该距离确定模块与单视场成像器通信并配置为接收车辆位置数据。距离确定模块包括车辆位置确定子模块，该车辆位置确定子模块配置为：基于第一时间的车辆位置数据确定车辆的第一位置并基于第二时间的车辆位置数据确定车辆的第二位置。车辆的第一位置不同于车辆的第二位置。特征识别子模块，该特征识别子模块配置为：使用单视场成像器在车辆的第一位置处捕捉第一图像；使用单视场成像器在车辆的第二位置处捕捉第二图像；识别第一图像中的至少一个特征；以及识别第二图像中的所述至少一个特征。距离估计子模块，该距离估计子模块配置为：确定车辆的第一位置与第二位置之间的差异；识别第一图像与第二图像之间的至少一个特征的位置的差异；以及基于车辆的第一位置与第二位置之间的差异和所识别的第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异确定车辆与所述至少一个特征之间的估计距离。 [0007] 根据另一实施例，提供了一种在车辆中使用单视场成像器进行距离确定的方法。基于第一时间的车辆位置数据确定车辆的第一位置。基于第二时间的车辆位置数据确定车辆的第二位置。车辆的第一位置不同于车辆的第二位置。使用单视场成像器捕捉在车辆的第一位置处的第一图像。使用单视场成像器捕捉在车辆的第二位置处的第二图像。识别第一图像中的至少一个特征。识别第二图像中的所述至少一个特征。确定车辆的第一位置与第二位置之间的差异。识别第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异。基于车辆的第一位置与第二位置之间的差异和所识别的第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异确定车辆与所述至少一个特征之间的估计距离。 [0008] 本发明包括以下方案：1、一种用于车辆的距离确定系统，所述距离确定系统包括：配置为从车辆获取代表视场的图像数据的单视场成像器；以及距离确定模块，其与单视场成像器通信并配置为接收车辆位置数据，所述距离确定模块包括：车辆位置确定子模块，其配置为：基于第一时间的车辆位置数据确定车辆的第一位置并基于第二时间的车辆位置数据确定车辆的第二位置，车辆的第一位置不同于车辆的第二位置；特征识别子模块，其配置为：使用单视场成像器在车辆的第一位置处捕捉第一图像；使用单视场成像器在车辆的第二位置处捕捉第二图像；识别第一图像中的至少一个特征；以及识别第二图像中的所述至少一个特征；以及距离估计子模块，其配置为：确定车辆的第一位置与第二位置之间的差异；识别第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异；以及基于车辆的第一位置与第二位置之间的差异和所识别的第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异确定车辆与所述至少一个特征之间的估计距离。 [0009] 2、根据方案1所述的距离确定系统，其中，所述特征识别子模块进一步配置为：使用单视场成像器获取至少三个图像，以及距离确定模块进一步包括滤波子模块，滤波子模块配置为：基于至少三个图像对所述至少一个特征执行位置滤波。 [0010] 3、根据方案2所述的距离确定系统，其中，由滤波子模块所执行的滤波是基于时间和基于合理性的滤波的组合。 [0011] 4、根据方案2所述的距离确定系统，其中，在车辆的相同位置处获取至少三个图像中的至少两个图像。 [0012] 5、根据方案2所述的距离确定系统，其中，滤波进一步包括：对在车辆的第一位置处的至少一对图像求平均值并对在车辆的第二位置处的至少一对图像求平均值。 [0013] 6、根据方案1所述的距离确定系统，其中，车辆位置数据包括：基于车辆的至少一个车轮传感器的至少一个车轮位置。 [0014] 7、根据方案1所述的距离确定系统，其中，车辆位置数据包括车辆的转向角。 [0015] 8、根据方案1所述的距离确定系统，其中，车辆位置数据包括车辆的偏航角和加速度。 [0016] 9、根据方案1所述的距离确定系统，其中，将车辆的第一位置和车辆的第二位置限定在6个轴线中，并在至少两个轴线中识别所述至少一个特征。 [0017] 10、根据方案1所述的距离确定系统，其中，距离确定模块进一步配置为：为在第一图像和第二图像中识别的两个或多个特征提供单独的距离估计。 [0018] 11、一种在车辆中使用单视场成像器进行距离确定的方法，该方法包括：基于第一时间的车辆位置数据确定车辆的第一位置；基于第二时间的车辆位置数据确定车辆的第二位置，车辆的第一位置不同于车辆的第二位置；使用单视场成像器捕捉车辆的第一位置处的第一图像；使用单视场成像器捕捉车辆的第二位置处的第二图像；识别第一图像中的至少一个特征；识别第二图像中的所述至少一个特征；确定车辆的第一位置与第二位置之间的差异；识别第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异；以及基于车辆的第一位置与第二位置之间的差异和所识别的第一图像与第二图像之间的所述至少一个特征的位置的差异确定车辆与所述至少一个特征之间的估计距离。 [0019] 12、根据方案11所述的方法，其进一步包括：使用单视场成像器获取至少三个图像；以及基于至少三个图像对所述至少一个特征执行位置滤波。 [0020] 13、根据方案12所述的方法，其中，滤波是基于时间和基于合理性的滤波的组合。 [0021] 14、根据方案12所述的方法，其中，在车辆的相同位置处获取至少三个图像中的至少两个图像。 [0022] 15、根据方案12所述的方法，其中，滤波进一步包括：对在车辆的第一位置处的至少一对图像求平均值并对在车辆的第二位置处的至少一对图像求平均值。 [0023] 16、根据方案11所述的方法，其中，车辆位置数据包括：基于车辆的至少一个车轮传感器的至少一个车轮位置。 [0024] 17、根据方案11所述的方法，其中，车辆位置数据包括车辆的转向角。 [0025] 18、根据方案11所述的方法，其中，车辆位置数据包括车辆的偏航角和加速度。 [0026] 19、根据方案11所述的方法，其中，将车辆的第一位置和车辆的第二位置限定在6个轴线中，并在至少两个轴线中识别所述至少一个特征。 [0027] 20、根据方案11所述的方法，其进一步包括：为在第一图像和第二图像中所识别的两个或多个特征提供单独的距离估计。 [0028] 本发明的以上特征和优点以及其他特征和优点通过以下结合附图时对本发明的详细说明变得显而易见。附图说明 [0029] 其他特征、优点和细节仅通过示例的方式在以下实施例的详细说明中出现，详细说明参考附图，在图中：图1是示例性的车辆中的距离确定系统的图示；图2和图3是共同包括至少一个特征的第一图像和第二图像的示例；图4是基于位置变化的特征的相对的距离差异的图示；图5是单视场成像器位置相对于图像平面和水平表面的图示；图6是距离确定模块的数据流图；以及图7是说明了车辆中使用单视场成像器进行距离确定的方法的过程流程图。具体实施方式 [0030] 以下说明本质上仅为示例的，并不旨在限制本公开、其应用或使用。应理解的是，在整个附图中，对应的附图标记指示相同或相应的部分和特征。如本文所使用的，术语“模块”和“子模块”指的是处理电路，其可包括：专用集成电路（ASIC）、电子电路、处理器（共享处理器、专用处理器或处理器组）和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所描述的功能性的其他合适部件。 [0031] 根据本发明的示例性实施例，大体上将距离确定系统5示出为图1中的车辆10的一个部分。车辆10可为任何地面车辆，例如像汽车、卡车等。距离确定系统5包括可与停车辅助控制模块22集成或通信的距离确定模块16。停车辅助控制模块22配置为：使用车辆通信网26通过界面连接多个车辆系统24。停车辅助控制模块22可直接通过界面连接距离确定模块16或可经由车辆通信网26与距离确定模块16通信。车辆通信网26可包括许多界面和通信链路。例如，停车辅助控制模块22可通过界面连接加速度传感器32、偏航角传感器34、车轮38的多个车轮传感器36、转向角传感器40、向后单视场成像器46、向前单视场成像器56以及本领域已知的其他车辆传感器系统。停车辅助控制模块22可基于接收到的信号导出多个值，诸如车辆速度和限定在多达6个轴线中的位置。一个或多个传感器32、34、36和40可通过车辆通信网26通过界面连接停车辅助控制模块22或可经由另一模块间接提供，诸如稳定性控制模块52。在一个实施例中，稳定性控制模块52确定在多达6个轴线中的车辆10的位置并解释在进行位置确定时，一个或多个车轮38滑移的原因。车轮传感器36可为具有约4度粒度的旋转编码器，其中，可将来自车轮传感器36的车轮位置数据转化为线性位置/位移。转向角传感器40可产生相对于车轮38和/或车辆转向车轮 68的当前位置的转向角。 [0032] 向后单视场成像器46获取关于后方可视区域或视场（FOV）47的图像数据。向前单视场成像器56获取关于前方可视区域或FOV57的图像数据。向后单视场成像器46和向前单视场成像器56可各自包括单透镜、非立体摄像机，其中，FOV47不与FOV57重叠。距离确定系统5还可包括用于捕捉其他视场的其他单视场成像器（未描绘）。例如，可将一个或多个单视场成像器安装在车辆10的驾驶者侧28上，例如，与驾驶者侧后视镜30整体形成。此外，可将一个或多个单视场成像器安装在车辆10的乘客侧29上，例如，与乘客侧后视镜 31结合。示例性实施例获取给定的单视场成像器的多个图像并且将图像中的识别的特征的相对位置变化与车辆10的位置变化相关联，而不是如基于立体的系统通常执行的那样依靠视场的重叠。在另一实施例中，将多个单视场成像器定位在形成部分重叠组合的视场的立体设置中，以及距离确定模块16可在组合的视场的非重叠部分上操作。 [0033] 停车辅助控制模块22还可通过界面连接车辆10的车厢59中的各种输入/输出装置58，诸如用户界面60和变速器挡位选择器62。输入/输出装置58位于接近车辆驾驶者位置66处。用户界面60可为基于触摸屏的系统或其他具有相关联的输入诸如按钮的非触摸显示系统。变速器挡位选择器62可用于选择使用哪个单视场成像器用于距离估计。例如，当变速器挡位选择器62处于倒挡时，向后单视场成像器46可用于距离估计，而当变速器挡位选择器62处于向前驱动设置/挡位时，向前单视场成像器56可用于距离估计。 [0034] 图2和图3是共同包括至少一个特征的第一图像200和第二图像300的示例，其中，第一图像200和第二图像300由同一单视场成像器捕捉。例如，当图1的车辆10位于两个不同位置时，可由图1的向前单视场成像器56在不同时间捕捉第一图像200和第二图像300两者。可由图1的距离估计模块16识别第一特征202（诸如门）和第二特征204（诸如雪铲）。基于在图像200和300上的位置的差异，结合图1的车辆10的确定的位置变化，可确定图1的车辆10与第一特征202之间和车辆10与第二特征204之间的估计距离。可在图1的用户界面60上显示一个或多个估计距离。与颜色编码的叠加例如可用于在距车辆 10较近的估计距离处识别在图1的用户界面60上的特征。特征202和204可以是在图像 200与300之间追踪的近似整个对象或者对象或表面（例如，门把手或铲手柄）的一部分。 [0035] 图4是基于继续参照图1-3的位置变化的特征的相对的距离差异的图示。当图1的车辆10位于第一位置400处时，第一距离402存在于第一位置400与第一特征202之间，以及第二距离404存在于第一位置400与第二特征204之间。当图1的车辆10移至第二位置406时，第三距离408存在于第二位置406与第一特征202之间，以及第四距离410存在于第二位置406与第二特征204之间。对于图1的车辆10而言可将第一位置400和第二位置406定义为基于驾驶方向的最远凸点，例如，当向前行驶时的前保险杠和当倒车行驶时的后保险杠。 [0036] 如图4可见的，当越靠近图1的车辆10时，在第一位置400与第二位置406之间的移动对第二特征204具有最明显的影响。例如，第三距离408可为第一距离402的约80%，这可使第一特征202在第二位置406处相对于在第一位置400处显现得约大25%（即，1/0.8）。相比之下，第四距离410可为第二距离404的约一半，这可使第二特征204在第二位置406处相对于在第一位置400处显现其大小的两倍（即，1/0.5）。当基于车辆位置数据确定图1的车辆10的第一位置400与第二位置406之间的位置差异412时，可将多个图像（诸如图 2和图3的图像200和300）之间的至少一个特征（诸如特征202和204）的位置差异412，用于确定距离估计。可在多个维度上扩展这些计算和比较。 [0037] FIG.图5是单视场成像器位置500相对于图像平面502和水平表面504的图示。可针对图1的车辆10的各个单视场成像器定义单视场图像位置500，诸如图1的向后单视场成像器46和向前单视场成像器56。可将单视场成像器位置500限定在相对于水平表面 504的高度506和角度Θ处。由于特征基于图1的车辆10的移动而在FOV 508内显示移动，因此，诸如图2-4的特征202和204显示在于不同车辆位置处捕捉到的图像中移动。例如，将特征相对于在FOV 58中的水平表面504的移动转化为在图像平面502中以及由此在于不同位置（诸如图4的位置400和406）处捕捉到相应的图像中的位置移动。在示例性实施例中，这些关系结合参照图4所描述的关系以及已知的图像处理技术实现了距离估计。在一个实施例中，尺度不变特征转换用于定位在多个图像中的至少一个特征并确定在图像之间的至少一个特征的位置差异。可将多个图像之间的特征的明显的重定尺度的差异用于确定或确认距离估计，例如，确定在图像之间的明显特征尺寸的百分率增加或减少。作为一个示例，在没有改变特征的尺度的情况下的位置的变化可指示特征的独立移动。 [0038] 图6是根据实施例和参照图1-4所描述的图1的距离确定模块16的数据流图。根据本公开的距离确定模块16的各种实施例可包括任何数量的模块。如可了解的，可结合图6所示出的模块和/或将其进一步划分以类似地执行距离确定处理。至距离确定模块16的输入可从图1的车辆10直接感测、例如经由图1的车辆通信网26从在图1的车辆10内的其他模块接收和/或由其他模块确定/建模，诸如图1 的停车辅助控制模块22和/或稳定性控制模块52。在图6的示例中，距离确定模块16包括车辆位置确定子模块600、特征识别子模块602和距离估计子模块604。距离确定模块16还可包括滤波子模块606。 [0039] 距离确定模块16与一个或多个单视场成像器通信，诸如图1的向后单视场成像器46和向前单视场成像器56，其中，每个单视场成像器配置为从图1的车辆10获取代表视场的图像数据608。图像数据608可包括来自所选的单视场成像器的多个图像。距离确定模块16还配置为接收车辆位置数据610，车辆位置数据610可包括：基于图1的至少一个车轮传感器36的至少一个车轮位置612；基于图1的转向角传感器40的转向角614；基于图 1的偏航角传感器34的偏航角616；以及基于图1的加速度传感器32的加速度618。辅助限定图1的车辆10的位置的其他值也可包括在车辆位置数据610中。 [0040] 在示例性实施例中，车辆位置确定子模块600配置为：基于第一时间的车辆位置数据610确定图1的车辆10的图4的第一位置400。车辆位置确定子模块600还配置为：基于第二时间的车辆位置数据610确定图1的车辆10的图4的第二位置406，其中车辆10的第一位置400不同于车辆10的第二位置406。 [0041] 特征识别子模块602配置为：使用单视场成像器（诸如图1的向后单视场成像器46或向前单视场成像器56）在车辆10的第一位置400处捕捉第一图像200。特征识别子模块602进一步配置为：使用单视场成像器在车辆10的第二位置406处捕捉第二图像300。特征识别子模块602可识别第一图像200中的至少一个特征202、204，以及识别第二图像 300中的至少一个特征202、204。特征识别子模块602可访问特征识别数据库620，特征识别数据库620可保持用于搜索图像数据608的特征定义或像素分组模式。此外，特征识别数据库620可支持训练模式，其中，基于训练程序，使用例如本领域已知的尺度不变特征转换方法增添或得到新的像素分组模式。可使用本领域已知的技术执行特征识别，诸如像素分组模式识别。 [0042] 距离估计子模块604配置为：确定在车辆10的第一位置400与第二位置406之间的差异。可将车辆10的第一位置400和车辆10的第二位置406限定在6个轴线中，并可在至少两个轴线中识别至少一个特征202、204。距离估计子模块604可识别任何在第一图像200与第二图像300之间的至少一个特征202、204的位置差异。距离估计子模块604可基于车辆10（图1）的第一位置400与第二位置406（图4）之间的差异和任何所识别的第一图像200与第二图像300（图2-3）之间的至少一个特征202、204的位置的差异确定车辆10与至少一个特征202、204之间的估计距离。可针对两个或多个特征的每个单独计算估计距离622。例如，估计距离624可与特征202相关联，以及估计距离626可与特征204相关联。 [0043] 特征识别子模块602可进一步配置为：使用单视场成像器获取至少三个图像。滤波子模块606配置为：基于至少三个图像对至少一个特征202、204执行位置滤波。可在车辆10的相同位置处获取至少三个图像的至少两个图像，例如，在图4的位置400处的两个图像。滤波可作为基于时间和基于合理性的滤波的组合执行。在基于时间的滤波中，可对约在相同时间或从约相同车辆位置获得的多个图像求平均值，或者可移除异常值以降低噪音。例如，滤波可包括：对车辆10的第一位置400处的至少一对图像求平均值和对车辆10的第二位置406处的至少一对图像求平均值。在基于合理性的滤波中，可应用更复杂的转换函数来从图像加强或降低噪音。此外，可进行基本检查以确保识别到的特征在预期界限内运动，诸如不要独立于车辆10移动太快。 [0044] FIG.图7是说明了用于对图1的车辆10进行距离确定的方法700的示例性过程流程图。因此，参考图1-7描述方法700。如根据本公开可了解的，在方法700内的操作的顺序不限于如图7所说明的顺序执行，而是根据适用以及根据本公开，可以一个或多个变化的顺序执行。如可进一步了解的，在不改变该方法的精神的情况下，可增加或删除一个或多个步骤。 [0045] 方法700始于框702，并且当启动了距离确定时，可周期性地执行方法700。在步骤704处，基于第一时间的车辆位置数据610确定车辆10的第一位置400。在步骤706处，基于第二时间的车辆位置数据610确定车辆10的第二位置406。车辆10的第一位置400不同于车辆10的第二位置406。在步骤708处，使用单视场成像器诸如向后单视场成像器46或向前单视场成像器56在车辆10的第一位置400处捕捉第一图像200。在步骤710处，使用单视场成像器在车辆10的第二位置406处捕捉第二图像300。在步骤712处，识别第一图像200中的至少一个特征202、204。在步骤714处，识别第二图像300中的至少一个特征202、204。在步骤716处，确定车辆10的第一位置400与第二位置406之间的差异。在步骤718处，识别第一图像200与第二图像300之间的至少一个特征202、204的位置差异。在步骤720处，基于车辆10的第一位置400与第二位置406之间的差异和所识别的第一图像200与第二图像300之间的至少一个特征202、204的位置的差异确定车辆10与至少一个特征202、204之间的估计距离624、626。可在每个位置400、406或与其紧邻处捕捉附加图像，从而可应用滤波以降低噪音影响和其他不一致性。方法700在722处结束。 [0046] 如上所描述的，本发明可体现为计算机实施过程和用于实践那些过程的设备的形式。本发明实施例还可体现为包含体现在有形介质（诸如，软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或任何其他计算机可读存储介质）中的指令的计算机程序代码的形式，其中，当计算机程序代码加载到计算机中并由计算机执行时，计算机成为用于实践本发明的设备。本发明实施例还可具体化为计算机程序代码的形式，例如，不论是存储在存储介质中，加载入计算机和/或由计算机执行，还是通过光纤或经由电磁辐射传输通过某种传输介质（诸如，通过电线或电缆）传输，其中，当计算机程序代码加载入计算机并由计算机执行时，计算机成为用于实践本发明的设备。当在通用微处理器上实施时，计算机处理代码段配置微处理器以创建特定逻辑电路。 [0047] 虽然参考示例性实施例对本发明进行了描述，但要理解，在不脱离本发明的范围的情况下，本领域的技术人员可对本发明进行各种改变并可用等效物替代本发明的元件。另外，针对本发明的教导，在不脱离本发明的基本范围的情况下，可进行诸多修改以适应特殊情况或材料。因此，本发明旨在不限于所公开的特定实施例，相反，本发明将包括落入本申请范围内的所有实施例。

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