[实用新型]基于多信息融合的混合动力车车道标识线动态检测装置有效
申请号: | 201220519270.X | 申请日: | 2012-10-11 |
公开(公告)号: | CN202911633U | 公开(公告)日: | 2013-05-01 |
发明(设计)人: | 梅迎;姚丁茂;白苡琨 | 申请(专利权)人: | 长安大学 |
主分类号: | B60Q9/00 | 分类号: | B60Q9/00;B60R11/04;B60R11/00 |
代理公司: | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人: | 李郑建 |
地址: | 710064*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 信息 融合 混合 动力 车车 标识 动态 检测 装置 | ||
技术领域
本实用新型涉及混合动力车车辆领域,尤其涉及一种基于多信息融合的混合动力车车道标识线动态检测装置。
技术背景
近些年来,随着汽车工业的迅猛发展,汽车运输在人们的日常生活中扮演着越来重要的角色,其中道路建设是进行汽车运输的重要前提。在我国的公路建设中,农村公路是主要的组成部分,占有较大的比例。由于农村公路的建设等级、位置条件(穿过乡镇、山区)以及当地人文条件(居民占用道路边缘摆放农作物等),使得农村公路环境复杂,加上维护等原因,常常使得部分公路道路标识线不清晰甚至没有道路标识线。然而,目前研究开发的绝大部分车道偏离预警系统,都会利用车道标识线作为偏离判定的一个重要依据。因此,如何在车道标识线缺失的道路上辅助驾驶员驾驶,进行有效、及时的预警,保证驾车安全,这是现今车道线检测与预警装置需要解决的一个重要方面。
发明内容
本实用新型的目的在于,提供一种基于多信息融合的混合动力车车道标识线动态检测装置。
为了实现上述任务,本实用新型采用如下技术方案予以实现:
一种基于多信息融合的混合动力车车道标识线动态检测装置,其特征在于,包括安装在混合动力车车身左侧前端位置上的CCD摄像机,该CCD摄像机通过数据线连接一个单片机,该单片机通过数据线与电子控制单元(ECU)相连接,ECU上还连接有自车速传感器、毫米波雷达以及偏离报警装置。
本实用新型的其他特点是,所述的偏离报警装置为安装在转向盘中的震动器。
本实用新型的基于多信息融合的混合动力车车道标识线动态检测装置,使用安装在混合动力车车身左侧前端位置上的CCD摄像机,对路面边缘信息进行记录,并将记录信息送入单片机进行图像处理。单片机对视频图像进行灰度化、特征区域选取、二值化、腐蚀膨胀处理、边缘检测与道路边缘线提取处理后,将两侧道路边缘位置信息送入电子控制单元(ECU);使用自车速传感器记录汽车行驶车速,将车速信息送入ECU;使用车载毫米波雷达对车辆前方区域进行检测,当前方区域存在其他车辆时,将两车距离信息送入ECU。ECU在综合当前车速和当前毫米波雷达检测信息之后,根据两侧道路边缘位置信息,构造一条虚拟左侧车道线,并且虚拟左侧车道线会根据下一时刻车速与雷达检测结果,实时调整虚拟左侧车道线位置。该虚拟左侧车道线与右侧道路边缘线构成偏离判定时所需的车道位置信息,并根据距离直角三角形原理进行判定。当判定车辆处于车道偏离状态时,通过触发报警装置,提醒驾驶员。
附图说明
图1是本实用新型的基于多信息融合的混合动力车车道标识线动态检测装置结构框图;
图2是单片机对路面边缘线图像处理流程图;
图3a是车速改变时左侧车道线移动的效果示意图;
图3b是前方出现车辆时左侧车道线移动的效果示意图;
图4是距离直角三角形原理图。
以下结合附图和实施例对本实用新型作进一步的详细说明。
具体实施方式
参见图1,本实施例给出了一种基于多信息融合的混合动力车车道标识线动态检测装置,包括在混合动力车车身左侧前端位置上安装的CCD摄像机,CCD摄像机通过数据线连接一个单片机,单片机通过数据线连接电子控制单元(ECU),ECU上还连接有自车速传感器、毫米波雷达以及偏离报警装置。
本实施例中,偏离报警装置为安装在转向盘中的震动器。
随着混合动力车在路面上不断行驶,车身前端左侧的CCD摄像头将采集到的道路边缘线图像信息传输到单片机,单片机对图像信息进行处理如图2所示的图像处理步骤:
1)图像的灰度化处理:
为了减少采集到的图像的复杂度,提高算法处理的速度,首先将采集到的路面彩色图像进行灰度处理。图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值(gray level)所标识。一般将白色的灰度值定义为255,黑色灰度值定义为0,而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。
在本实例中,由于对图像画质的要求不高,因此选择程序结构简单、处理速度较快的最大值灰度法对道路边缘线图像进行灰度化处理。
2)特征区域选取:
在灰度化后的路面边缘线图像中,存在较大块的非车道区域(天空、路旁树木等)。非车道区域不仅图像复杂,而且会很大程度上影响图像处理速度。为了解决非车道区域的影响,需要对图像进行分割。在本实例中,锥形线分割是将图像分为上下两个部分。图像上方部分为大部分非车道区域,并将其灰度值赋为0(黑色);下方部分为当前路面边缘线区域,为特征区域。
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