[发明专利]一种弯道车距测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及车辆弯道行驶安全技术领域，具体涉及一种弯道车距测量方法。

背景技术

目前，车辆主动安全的前向碰撞预警技术能够避免车辆因安全车距不足而导致追尾碰撞等恶性交通事故的发生。而车距测量是前向碰撞预警系统最为基础且最重要的工作之一。车距测量分为直道车距测量和弯道车距测量。而关于直线车道车距测量的研究已非常成熟，多采用激光雷达、毫米波雷达、单目视觉技术、双目视觉等技术。但至今为止，却没有关于弯道车距的测量方法及技术。但在弯道上因安全车距不足造成交通事故也时有发生，因此研究一种准确的弯道车距测量方法对弯道碰撞预警技术至关重要。

单目视觉技术应用于车道车距测量是最为常见的方法之一。这种方法的测距精度主要取决于摄像机俯仰角，而车辆在行驶过程中，摄像机俯仰角难免受道路颠簸、车辆震动等因素的影响而产生变化，从而导致系统测距精度和稳定性较差；激光具有精确测量直线距离的特点，却无法用于曲线测距。

发明内容

为弥补上述缺陷，本发明要解决的技术问题是：提出应用单目视觉技术和激光雷达数据融合的一种弯道车距测量方法。即，当车辆驶入弯道时，可以准确测量本车和前方目标车辆之间的弯道弧线车距，为弯道安全预警提供可靠的数据支持。具体方案为：

一种弯道车距测量方法，其特征在于实施步骤如下：

1)采集本车辆前方的道路图像；

2)提取并拟合本车辆所在车道的车道标志线；

3)目标车辆定位；

4)对目标车辆激光测距；

5)校正摄像机俯仰角；

6)道路图像的逆透视变换；

7)计算弯道上本车辆与目标车辆之间的车距。

所述的一种弯道车距测量方法，步骤2)中首先对步骤1）采集的图像进行中值滤波，具体是建立一个3×3的滤波器滑动窗口，按从左到右，从上到下的顺序对输入图像进行检测，对窗口内的9个像素点灰度值进行排序，取它们的中值作为窗口中心像素点的灰度值，遍历整幅输入图像后即实现了对图像的中值滤波；继而进行边缘检测，具体是利用Robert算子进行边缘检测，用R(i,j)代替像素点(i,j)处的原有灰度值g(i,j)，遍历整幅图像后，就得到图像中呈现的车道标志线的边缘图，其中R(i,j)=(g(i,j)-g(i+1,j+1))2+(g(i+1,j)-g(i,j+1))2;]]>然后再采用大律法(OTSU)对车道标志线的边缘图进行阈值分割；最后对本车辆所在的车道标志线进行曲线拟合，具体是采用二次多项式拟合，通过计算拟合多项式的系数矩阵即可得到本车辆所在的车道标志线的拟合曲线方程。

所述的一种弯道车距测量方法，步骤3)中采用基于多特征的车辆定位方法，首先将步骤2)中拟合得到的本车辆所在的车道设定为感兴趣区域，然后通过提取阴影、水平边缘、垂直边缘等多个特征来完成目标车辆定位，所述的目标车辆为与本车辆同车道、且位于本车辆前方并距离本车辆最近的车辆。