[发明专利]一种基于视觉辅助的矿区自动驾驶装卸点精准停靠方法

权利要求书

1.一种基于视觉辅助的矿区自动驾驶装卸点精准停靠方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：将相机安装至辅助作业车辆的前方，相机的安装高度、安装俯仰角及偏航角根据相机检测范围需覆盖的检测区域确定；

S2：测量相机的安装位置与辅助作业车辆GPS天线的安装位置之间的水平距离和垂直距离；

S3：在相机前方放置棋盘格，采用棋盘格标定法获取相机内参、径向畸变系数和切向畸变系数；

S4：根据标定的径向畸变系数对相机采集的图像进行径向畸变矫正，根据标定的切向畸变系数对相机采集的图像进行切向畸变矫正；

S5：在畸变矫正后的图像中选取多个数据点，每个数据点代表图像中的一个像素点，记录各数据点与相机真实地面投影的水平距离和垂直距离，保存各数据点的图片或视频，提取各数据点的像素坐标；

S6：根据相机的安装高度、安装俯仰角、偏航角及标定的相机内参，确定像素坐标系至世界坐标系的转换矩阵，根据提取的各数据点的像素坐标，计算相机与各数据点的水平距离和垂直距离；

S7：将计算出的相机与各数据点的水平距离和垂直距离，与记录的各数据点与相机真实地面投影的水平距离和垂直距离进行比较，微调相机的安装高度、安装俯仰角、偏航角及标定的相机内参，更新像素坐标系至世界坐标系的转换矩阵；

S8：辅助作业车辆通过HMI人机交互界面实时获取辅助作业车辆前面的画面，选取矿用卡车的预期停靠位置；

S9：根据更新后的转换矩阵，将选取的预期停靠位置的像素坐标转换为预期停靠位置与相机的水平距离和垂直距离，再根据测量的相机安装位置与辅助作业车辆GPS天线安装位置之间的水平距离和垂直距离，获取预期停靠位置与辅助作业车辆GPS天线的相对位置，结合辅助作业车辆实时发送的GPS信息，选取Vincenty椭球面计算公式，计算矿用卡车的预期停靠位置的GPS坐标；

S10：将预期停靠位置的GPS坐标下发至矿用卡车，矿用卡车根据预期停靠位置的GPS坐标，规划停靠行驶路线。

2.如权利要求1所述的基于视觉辅助的矿区自动驾驶装卸点精准停靠方法，其特征在于，步骤S3，在相机前方放置棋盘格，采用棋盘格标定法获取相机内参、径向畸变系数和切向畸变系数，具体包括：

在相机前方放置棋盘格，拍摄至少20张包含棋盘格的图片，将采集的图像输入至matlab的标定工具箱，获取相机内参、径向畸变系数和切向畸变系数。

3.如权利要求1所述的基于视觉辅助的矿区自动驾驶装卸点精准停靠方法，其特征在于，步骤S4中，按照如下公式对图像进行径向畸变矫正和切向畸变矫正：

(1)

其中，表示畸变点在相机上的原始位置的像素横坐标，表示畸变点在相机上的原始位置的像素纵坐标，表示畸变矫正后数据点在图像中的像素横坐标，表示畸变矫正后数据点在图像中的像素纵坐标，；k₁、k₂和k₃为径向畸变系数，p₁和p₂为切向畸变系数。

4.如权利要求3所述的基于视觉辅助的矿区自动驾驶装卸点精准停靠方法，其特征在于，步骤S6中，像素坐标系至世界坐标系的转换矩阵T为：

(2)

其中，f_x表示x方向焦距，f_y表示y方向焦距，u₀和v₀分别表示主点与像素坐标系原点之间相差的横向像素数和纵向像素数；h表示相机的安装高度，表示相机的安装俯仰角，表示偏航角；

按照如下公式计算相机与各数据点的水平距离和垂直距离：

(3)

其中，表示数据点与相机的水平距离，表示数据点与相机的垂直距离。

5.如权利要求1所述的基于视觉辅助的矿区自动驾驶装卸点精准停靠方法，其特征在于，步骤S9中，预期停靠位置与辅助作业车辆GPS天线的相对位置为：

(4)

其中，表示预期停靠位置与辅助作业车辆GPS天线的水平距离，表示预期停靠位置与辅助作业车辆GPS天线的垂直距离，表示相机的安装位置与辅助作业车辆GPS天线的安装位置的水平距离，表示相机的安装位置与辅助作业车辆GPS天线的安装位置的垂直距离，表示预期停靠位置与相机的水平距离，表示预期停靠位置与相机的垂直距离。