[发明专利]不平路面驾驶辅助设备和用于不平路面驾驶辅助的方法无效
申请号: | 201210483451.6 | 申请日: | 2012-11-23 |
公开(公告)号: | CN103837139A | 公开(公告)日: | 2014-06-04 |
发明(设计)人: | 戴依若;王文佳;川股幸博 | 申请(专利权)人: | 株式会社日立制作所 |
主分类号: | G01C11/36 | 分类号: | G01C11/36;G01C9/00;G01B11/22;B60R21/01 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 吴秋明 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 不平 路面 驾驶 辅助 设备 用于 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种不平路面驾驶辅助设备和用于不平路面驾驶辅助的方法,能够利用安装在车辆上的两个摄像头拍摄的影像,进行前方不平路面的判断检测,并实现坡型路面/坑型路面的分类,自动判断是否存在安全隐患。
背景技术
无人汽车通常具有认知行驶环境和自动驾驶功能。其中可行路面区域检测是认知行驶环境功能中的一个重要组成部分。路面信息采集仪器中摄像设备采集的数据信息远比测距传感器采集的数据信息更为准确可靠,其图像信息覆盖范围更大。
基于摄像头信息的路面检测通常利用简单二维图像数据(包括颜色、轮廓等信息)进行路面检测,此类方法对于有明显路标等特征的结构化路面的检测比较有效,此时该问题被直接转化为车道线和道路边界的识别。而对于非结构化的路面,例如野外环境,很难单纯从颜色或者轮廓分割出路面。
在立体视觉系统中除了可以运用到上述的方法进行路面检测,特别是对于野外路面的检测,更多的是利用三维数据(视差图、点云图等),目前的方法大体可分为主平面分析法、区域生长法以及直方图分析法。主平面分析法只适用于行驶环境为单一平坦路面的情况。区域生长法需要整体三维重建,不适合实时检测。直方图分析法即V视差(Vertical-disparity)法,常被用为检测路面并可检测出路面上的障碍物。
在2002年由Raphael Labayrade发表的题为《Real Time ObstacleDetection in Stereovision on non-flat Road Geometry through V-disparity Representation》论文中提出了V视差算法,用于检测不平路面上存在的障碍物。该算法的应用实现需要生成一副V视差图。V视差图生成准则如下:世界坐标系中的点P(x,y,z)T在双目摄像头系统中的左图像坐标系中的投影坐标为(ul,vl),在右图像坐标系中的投影坐标为(ur,vr)。计算左图所有像素相对右图关联点的水平视差ΔP=u1-ur,并以每个像素点的视差作为该点对应的新灰度值,可得到视差图像(u1,v1,ΔP)。然后累加视差图像每一行上具有相同水平视差的像素个数countp,并以(ΔP,vl)为新的像素坐标,以countp为对应于该像素的灰度值,这样就形成了一幅宽度是最大视差值、高度和原图像一致的新图像V视差图。V视差法的原理是把四周环境分割成水平平面、垂直平面和其他平面。垂直地面障碍物,例如行人、车辆、树木等,可以近似表示为垂直平面;倾斜平面,如斜坡、凹地等,可以近似为倾斜平面;车体所在大地平面被近似为水平平面。如果世界坐标系中大地平面是平坦的,则在V视差图中表现为单独的一条线段,如果是分段平坦,则表现为折线。在得到路面映射线段(或折线)后,就知道了视差图中每一行属于路面的视差值。
目前V视差算法实际应用大致可以分为以下两大类:检测道路上的障碍物和检测路面。检测障碍物的具体实施步骤如下:根据V视差图上的路面投影线段和障碍物投影线段,得到障碍物和路面的交点,确定障碍物所在位置。在少数公知例中,会提取道路分界线,得到前景信息,以缩小障碍物的搜索范围。检测路面的具体实施步骤如下:根据V视差图上提取路面投影线段得到路面范围。在少量公知例中,会加上路面色彩信息用来提高最终结果的准确性。
但是传统V视差算法存在局限性,该方法虽然可以检测出前方路面,但是不能量化判断该段路面是否为不平路面,而且无法进行坡/坑的判断,并未能结合车体实际参数来判断前方坡/坑是否存在危险隐患。
发明内容
为了解决现有技术的上述问题提出了本发明。因此,本发明的目 的是提出一种不平路面驾驶辅助设备和用于不平路面驾驶辅助的方法,能够利用安装在车辆上的两个摄像头拍摄的影像,进行前方不平路面的判断检测,并实现坡型路面/坑型路面的分类,自动判断是否存在安全隐患。
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