[发明专利]一种基于双目视觉的智能车辆避障方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术及模糊识别领域，具体涉及一种基于双目视觉的智能车辆避障方法。

背景技术

随着城市化的发展和汽车的普及，交通运输问题越来越严重。交通事故的主要原因包括超速行驶、占道行驶、疲劳驾驶、酒后驾驶等原因。而碰撞是交通事故的主要表现形式，其中大部分是车—车碰撞和人—车碰撞。根据交通部门的统计，中国交通事故的致死率27.3%，大大高于其它发达国家。

智能车辆的出现为提高车辆行驶安全，减少交通事故提供了可能。在智能车辆的研究中，导航技术是实现其真正智能化的关键技术。为了更好地适应复杂环境下的导航，自主避障的功能就显得尤为重要，避障功能是代表车辆智能化的不可或缺的关键性能指标，也是智能车辆安全行驶的重要保障。

基于视觉的车辆在行驶环境中感知障碍物信息可使用单目、双目以及多目视觉，其中双目视觉应用比较广泛。双目视觉是从安装在车辆前方的左右摄像头同时观察前方道路信息，以获取在不同视角下的图像，然后通过三角测量原理计算图像像素间的视差来获取前方场景的三维信息，这一过程与人类视觉的立体感知过程是类似的。对于车辆在未知环境中行驶过程中景物匹配、障碍物以及潜在碰撞检测具有重要的实用意义。

然而，在复杂行驶场景中出现障碍物时，现存的基于多传感器方法难以对障碍物做到精确的定位和导航，例如场景中纹理较弱时，很难获得障碍物的三维信息，可能会导致交通事故的发生，因此，在复杂行驶环境中，如何精确地检测出障碍物的位置和形状并指导车辆避开障碍物是一个亟待解决的问题。

发明内容

1.发明要解决的技术问题

本发明的目的在于现有技术中无法精确地检测出障碍物的位置和形状并指导车辆避开障碍物的不足，提供了一种基于双目视觉的智能车辆避障方法，采用本发明的技术方案，能够很好的满足车辆避障的实时性要求。

2.技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

本发明的一种基于双目视觉的智能车辆避障方法，其步骤为：

（1）对左右摄像机进行双目标定，得到摄像机图像坐标系与场景坐标系的关系，并利用左摄像机和右摄像机采集车辆前方场景；

（2）对步骤（1）中采集的车辆前方场景的两幅图像进行畸变和极线校正，并提取图像的特征点，对图像特征点进行特征向量表示；

（3）根据步骤（2）的特征向量进行立体匹配得到初步匹配点对，并去除虚假匹配点对，建立正确的匹配点对应关系；

（4）根据步骤（3）正确的匹配点对计算得到视差图，并根据视差图恢复障碍物三维真实信息；

（5）根据步骤（4）的障碍物三维信息建立模糊控制器，引导车辆自主避开障碍物。

本发明的一种基于双目视觉的智能车辆避障方法，步骤（1）中对左右摄像机进行立体标定，其具体方法如下：首先对左右摄像机分别标定，获得两个摄像机各自的内参数摄像机矩阵K和外参数矩阵[R t]，旋转矩阵R是两个坐标系统的三组对应坐标轴之间的夹角函数，平移向量t是世界坐标系原点到摄像机平面原点的位置偏差；用R₁、t₁与R₂、t₂分别表示左摄像机C₁、右摄像机C₂与世界坐标系之间的相对位置；对任意一点P，设它在世界坐标系、C₁坐标系与C₂坐标系下的非齐次坐标分别是x_w，x_c1，x_c2，则：x_c1＝R₁x_w+t₁，x_c2＝R₂x_w+t₂，将x_c1与x_c2中x_w消去得：因此可得左右摄像机之间的几何关系如下：由此求出左右摄像机的变换矩阵A和B。

本发明的一种基于双目视觉的智能车辆避障方法，步骤（2）中对两幅图像进行畸变和极线校正，其具体方法如下：在双目视觉中，有效的视野在两个摄像机视野相交的部分，在图像几何畸变校正中使用一幅基准图像去校正畸变的图像，设基准图像的坐标系统为(x,y)，畸变图像坐标系统为(x′,y′)，两个图像坐标系之间的几何畸变可表示为：