[发明专利]一种基于视觉和雷达融合的前方碰撞预警方法及其系统

权利要求书

1.一种基于视觉和雷达融合的前方碰撞预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S100，雷达工作，获取对应本车周边的障碍物的雷达信号；

步骤S110，将获取的雷达信号按照一级碰撞区域、二级碰撞区域、三级碰撞区域进行分类；

步骤S120，判断二级碰撞区域内是否存在雷达信号，若是则对该雷达信号对应的障碍物进行跟踪，并进行步骤S130，若否则认定该二级碰撞区域内无障碍物，进行步骤S130；

步骤S130，判断一级碰撞区域是否有雷达信号，若有则进行步骤S140，否则进行步骤S300；

步骤S140，将雷达信号按照距离排序；

步骤S150，选择未使用视觉确认的最近发生碰撞的雷达信号；

步骤S160，通过雷达信号确定视觉识别的区间，包括以下步骤：

步骤S161，划定动态视觉识别区域，所述动态视觉识别区域通过以下计算式确定：

横向范围：l_obstacle*sin(θ_obstacle-1.0)-2.4～l_obstacle*sin(θ_obstacle+1.0)+2.4

纵向范围：l_obstacle*cos(θ_obstacle+1.0)*(1-15％)-0.5～l_obstacle*cos(θ_obstacle-1.0)*(1+15％)+0.5

式中：l_obstacle为雷达探测到障碍物距离；θ_obstacle为雷达探测到障碍物的角度；2.4为最大车宽；15％为视觉最大误差；0.5为雷达探测距离误差；

根据以上公式确定视觉识别的地平面方形区域；

步骤S162，坐标转换；将上述视觉识别的地平面方形区域的四个点的坐标转换至图像坐标系四个点像素坐标，从而确定视觉识别的梯形区域；

步骤S170，使用Haar特征视觉识别梯形区域；

步骤S180，通过Haar特征视觉识别结果，判断该障碍物是否为目标车辆，若是则进行步骤S200，否则进行步骤S190；

步骤S190，判断所述动态视觉识别区域内雷达信号，是否全部使用视觉判断完毕；若是则进行步骤S410,否则返回步骤S150；

步骤S200，数据匹配算法，具体步骤如下：

步骤S201，将视觉采集模块采集的纵向距离与雷达采集的障碍物与本车的纵向距离区间进行匹配，匹配成功，则定义“匹配等级”为1，并进行步骤S202；否则为0；

步骤S202，“匹配等级”为1后，通过横向位置误差区间匹配，匹配成功，则定义“匹配等级”加1，并进行步骤S203；否则“匹配等级”归0；

步骤S203，通过视觉采集模块跟踪下一帧图像，视觉识别障碍物为目标车辆后可求取所述目标车辆的速度信息，通过与雷达采集的目标车辆速度信息进行匹配，如果匹配成功，“匹配等级”加1，并进行步骤S204；否则“匹配等级”归0；

步骤S204，定义“匹配成功标志位”为1，判断“匹配等级”是否为3；若是则回到步骤S160跟踪下一帧数据，“匹配成功标志位”加1,若否则匹配不成功，结束数据匹配并进行步骤S205；

步骤S205，判断“匹配成功标志位”是否大于1；若是则表明雷达与视觉的信号匹配成功，使用雷达的纵向距离为准，使用视觉的横向距离为准，充分发挥传感器的优势，对障碍物进行精确定位，并进行步骤S220；若否则匹配不成功，结束数据匹配并进行步骤S210；

步骤S210,选择视觉识别物体位置状态参数，进入步骤S230；

步骤S220，运行跟踪算法，通过卡尔曼滤波方程对匹配成功的数据进行滤波跟踪，并进入S230；

步骤S230，报警，所述报警的方式为：

通过前后两帧图像物体位置信息可求出物体横向运动的速率，通过物体的横向中心位置及宽度，结合本车宽度，可求出物体在横向位置远离碰撞区域的偏离时间；

当碰撞时间小于设定阈值，且小于物体在横向位置远离碰撞区域的偏离时间时报警，从而减少超车、换道引起的误报，具体判断方法如下：

a)计算偏离时间to_ffset＝(Y_obstacle+W_obstacle/2+W_vehicle/2)/V_offset，

其中Y_obstacle为障碍物中心横向坐标，W_obstacle为障碍物宽度，W_vehicle为本车自身宽度，V_offset为障碍物偏离速度；

b)计算碰撞时间t_TTc＝-x_c/v_c，

其中x_c为车间距离，v_c为纵向行驶方向相对速度；

c)当t_TTc0，且小于设定碰撞阈值2.7，且t_TTct_Offset时，系统发出报警声音，并进行步骤S230；

步骤S230，结束本帧数据处理，开始下一帧数据处理；

步骤S300，使用视觉快速扫描一级碰撞区域，步骤如下：

步骤S301，使用车底阴影及车身矩形特征、边缘对称性的传统识别车辆的方法,快速扫描一级碰撞区域；可快速定位潜在目标车辆在图像中的位置；

步骤S302，判断是否存在潜在目标车辆，若有进行步骤S310，否则进行步骤S400；

步骤S310，根据步骤S301识别到的潜在目标车辆位置，确认Haar确认的图像位置区域；

由特征识别的像素区域(x_Pixel，y_Pixel，w_Pixel，h_Pixel)，确定haar识别地平面底边像素位置为：

其中x_Pixel为潜在目标车辆左下角像素行坐标，y_Pixel为潜在目标车辆像素左下角列坐标，w_Pixel为潜在目标车辆像素宽度，h_Pixel为潜在目标车辆像素高度；

步骤S320，使用Haar识别图像像素区域；

步骤S330，判断潜在目标是否为车辆，若是进行步骤S210，否则执行步骤S400；

步骤S400，三级碰撞区域目标检测，具体步骤如下：

步骤S401，判断三级碰撞区域是否存在目标，若有进行步骤S140，否则S230；

步骤S410，判断该动态视觉识别区域是一级碰撞区域还是三级碰撞区域，如果是三级碰撞区域，则进入步骤S400，如果是一级碰撞区域，则进入步骤S230，结束本帧数据处理。

2.根据权利要求1所述的基于视觉和雷达融合的前方碰撞预警方法，其特征在于：在步骤S110中，所述一级碰撞区域为以本车为坐标原点的宽度6m、纵向距离0-120m的范围；所述二级碰撞区域为以本车为坐标原点的宽度6m，纵向距离120-180m的范围；所述三级碰撞区域为除一级、二级碰撞区域外，以本车为坐标原点的纵向距离0-120m范围内，视觉采集模块及雷达可识别的区域。