[发明专利]一种车辆泊车方法及其泊车系统

权利要求书

1.一种车辆泊车方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、采集车身每一个方位的多幅场景视频图像和包含指定车道线以及各个车轮与指定车道线之间距离的多幅测距视频图像；

S2、将车身每一个方位的多幅场景视频图像以及多幅测距视频图像对应的模拟视频信号转换为数字视频信号；

S3a、将模数转换后的车身每一个方位的多幅场景视频图像合并拼接为一幅全景视频图像，并传输至人机交互界面进行显示；

S3b、对模数转换后的多幅测距视频图像进行分析处理，计算得到各个车轮应该偏移的方向和距离以及驾驶室内方向盘当前应旋转的方向和距离，并将各个车轮当前应该偏移的方向和距离以及驾驶室内方向盘当前应旋转的方向和角度传输至人机交互界面进行显示。

2.如权利要求1所述的车辆泊车方法，其特征在于，所述车身每一个方位包括车前、车后、车身左边和车身右边，所述步骤S3a具体包括：

S3a1、采用SIFT算法分别从车身每一个方位的多幅场景视频图像中提取出图像特征点，利用位置敏感散列算法对提取的所述图像特征点进行匹配，并使用鲁棒估计方法筛除错误的匹配点对，获得最终匹配结果；

S3a2、根据所述最终匹配结果，采用扫描模型对每一个方位的多幅场景视频图像进行拼接，并采用光照和色彩平衡的方法消除拼接缝，得到每一个方位的一幅视频图像；

S3a3、采用步骤S3a1和步骤S3a2对得到的所述每一个方位的一幅视频图像进行拼接，最后得到一幅全景视频图像。

3.如权利要求1所述的车辆泊车方法，其特征在于，所述步骤S3b具体包括：

S3b1、对多幅测距视频图像进行消除噪音的预处理，并采用Otus阈值分割算法初步分割车道线，并通过车道线宽度滤波完成车道线的分割和提取；

S3b2、对分割和提取的车道线采用抽样行扫描法提取车道线特征点，并对提取的特征点按照预定条件进行筛选，最终通过最小二乘拟合方法识别车道线；

S3b3、根据识别出的车道线，分别测算各个车轮与对应车道线之间的距离，进而测算各个车轮当前应该偏移的方法和距离以及驾驶室内方向盘当前应该旋转的方法和角度。

4.如权利要求3所述的车辆泊车方法，其特征在于，所述步骤S3b2中最终通过最小二乘拟合方法识别车道线具体包括：

截取多幅测距视频图像，并将其转换成相应的像素数据；

根据所述相应的像素数据，通过非线性回归模型，建立二元线性回归方程；

利用最小二乘拟合方法对二元回归线性方程中的缓和曲线参数进行估计，并对估计的结果进行假设校验。

5.如权利要求3所述的车辆泊车方法，其特征在于，所述方法还包括：

将方向盘当前应旋转的方向和距离以语音的形式向驾驶员播报以及当车轮越过或即将越过指定车道线，或者车辆周边出现异常情况时，发出声光报警提示。

6.如权利要求1所述的车辆泊车方法，其特征在于，能通过人机交互界面在多画面显示与单个画面显示之间相互切换。

7.一种车辆泊车系统，其特征在于，所述系统包括视频采集装置、图像数据采集卡、工控一体机和人机交互界面；

所述视频采集装置包括：

设置于车身各个方位的多个影像传感单元，用于采集车身每一个方位的多幅场景视频图像，并将采集的多幅场景视频图像传输给所述图像数据采集卡；

设置于车辆各个车轮上的多个测距传感单元，用于采集包含指定车道线以及各个车轮与指定车道线之间距离的多幅测距视频图像，并将采集的多幅测距视频图像传输给所述图像数据采集卡；

所述图像数据采集卡，用于将车身每一个方位的多幅场景视频图像以及多幅测距视频图像对应的模拟视频信号转换为数字视频信号，并将模数转换后的多幅场景视频图像和多幅测距视频图像传输至工控一体机；

所述工控一体机包括：

图像拼接单元，用于将模数转换后的车身各个方位的多幅场景视频图像合并拼接为一幅全景视频图像，并输出至人机交互界面进行显示；

测距计算单元，用于对模数转换后的多幅测距视频图像进行分析处理，计算得到各个车轮当前应该偏移的方向和距离以及驾驶室方向盘当前应旋转的方向和距离，并将各个车轮当前应该偏移的方向和距离以及驾驶室方向盘当前应旋转的方向和角度传输至人机交互界面进行显示。