[发明专利]一种基于双目高速相机的前车状态估算方法及系统

说明书

本发明提供一种基于双目高速相机的前车状态估算方法及系统，该方法包括：对双目相机进行标定，获取相机内参矩阵、畸变参数和基线长度；对左右目图像进行去畸变处理；通过目标检测算法获取首帧左右目图像中各自目标框初始位置，通过目标追踪获得下一帧左目标框位置，并基于左目标框位置更新右目标框；获取左右目标的感兴趣区域，并基于左右目标感兴趣区域，计算左右目视差；根据左右目视差、相机内参和基线长度，结合三角测量方法计算目标车辆距离；基于横纵向卡尔曼滤波，计算目标车辆的加速度、速度和距离。该方案可以快速稳定估算前车相对状态，基于高速相机解决了横向结果输出帧率低、延迟大的问题，实现前车状态的实时输出。

技术领域

本发明涉及无人驾驶领域，尤其涉及一种基于双目高速相机的前车状态估算方法及系统。

背景技术

无人驾驶中，车辆的定位和感知是两大核心任务，感知结果的好坏会直接决定自动驾驶的安全、舒适性。在车辆自适应巡航或编队行驶场景下，需要求实时感知前方车辆的状态并调整自车状态，以保证行车的安全性和舒适性。

目前，用于自适应巡航或车辆编队行驶的传感器多采用毫米波雷达，毫米波雷达在纵向测距和测速方面精度较高，但在横向上的分辨率不够，且横向的速度测量需要两帧以上的结果，这导致横向上输出结果的频率较低、延迟较大，难以保障横向位置估算。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于双目高速相机的前车状态估算方法及系统，以解决基于毫米波雷达的目标横向位置估算频率低、延迟大，导致实时性差的问题。

在本发明实施例的第一方面，提供了一种基于双目高速相机的前车状态估算方法，包括：

将双目相机平行固定安装于后视镜处，对双目相机进行标定，获取相机内参矩阵、畸变参数和相机基线长度；

获取同步的左右目相机图像，根据内参矩阵、畸变参数对左右目图像进行去畸变处理；

通过目标检测算法获取首帧左右目图像中各自目标框初始位置，通过目标追踪算法获得下一帧左目标框位置，其中，右目标框中心位置不变，只更新目标框大小；

基于左右目标框和左右目去畸变图像，获取左右目标的感兴趣区域，并基于左右目标感兴趣区域，计算左右目视差；

根据左右目视差、相机内参和基线长度，结合三角测量方法计算目标车辆距离；

基于目标车辆位置的横纵向卡尔曼滤波，计算目标车辆的加速度、速度和距离。

在本发明实施例的第二方面，提供了一种基于双目高速相机的前车状态估算系统，包括：

相机标定模块，用于将双目相机平行固定安装于后视镜处，对双目相机进行标定，获取相机内参矩阵、畸变参数和相机基线长度；

图像去畸变模块，用于获取同步的左右目相机图像，根据内参矩阵、畸变参数对左右目图像进行去畸变处理；

目标框更新模块，用于基于当前帧的左目标框位置，通过目标追踪算法获得下一帧左目标框位置，其中，右目标框中心位置不变，只更新目标框大小；

视差计算模块，用于基于左右目标框和左右目去畸变图像，获取左右目标的感兴趣区域，并基于左右目标感兴趣区域，计算左右目视差；

距离计算模块，用于根据左右目视差、相机内参和基线长度，结合三角测量方法计算目标车辆距离；

目标状态估算模块，用于基于目标车辆位置的横纵向卡尔曼滤波，计算当前目标车辆的加速度、速度和距离。

在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。