擁擠交通中基于雙目視覺和激光雷達聯合校驗的防撞方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于智能車輛技術領域，涉及汽車安全行駛，具體涉及擁擠交通中基于雙 目視覺和激光雷達的聯合校驗防撞方法。
【背景技術】
[0002] 隨著汽車技術的發(fā)展，交通安全問題越發(fā)突出。而車輛碰撞為交通事故的主要表 現形式。
[0003] 智能交通系統(tǒng)通過改進"人-車-環(huán)境"耦合系統(tǒng)的智能化水平，可以有效提高在 途行駛車輛的安全性。作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，智能車輛防撞技術是其實現智 能化的關鍵。
[0004] 基于機器視覺和激光雷達的避障方法是智能車輛常用的避障技術，其技術要點在 于首先通過機器視覺方法獲得周圍環(huán)境中的障礙信息，然后使用激光雷達技術獲取所探測 障礙物的景深信息，綜合得到障礙物的實時信息。該方法結構簡單，易于實現，對于車輛在 未知環(huán)境中行駛時的障礙識別具有重要的意義。
[0005] 然而，當交通系統(tǒng)比較擁擠時，由于車輛間距離較近，攝像機無法獲取環(huán)境中相鄰 車輛的整體輪廓信息，系統(tǒng)會表現出魯棒性不高，"虛警"、"漏檢"現象嚴重等問題，并可能 導致交通事故。因此，在擁擠環(huán)境中，如何準確地檢測出前方車輛的相對位置和類型，并指 導車輛防撞是一個亟待解決的問題。
【發(fā)明內容】
[0006] 本發(fā)明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題，特別創(chuàng)新地提出了一種擁擠交 通中基于雙目視覺和激光雷達聯合校驗的防撞方法，解決現有技術在擁擠交通環(huán)境下魯棒 性不高的問題。
[0007] 為了實現本發(fā)明的上述目的，本發(fā)明提供了一種擁擠交通中基于雙目視覺和激光 雷達的車輛防撞方法，具體包括以下步驟：
[0008]S1，對雙目視覺系統(tǒng)和激光雷達系統(tǒng)進行參數聯合標定，得到攝像機坐標系、雷達 坐標系與車輛坐標系三者之間的對應與轉換關系；
[0009]S2,利用左側攝像機和右側攝像機采集車輛前方環(huán)境信息，同時使用激光雷達對 前方區(qū)域進行多線掃描，得到兩種不同類型傳感器的異類異步數據，并對所獲得的數據進 行預處理；
[0010] S3,對步驟S2所獲得的數據進行分析，判斷當前車輛前方障礙物的存在性，如果 沒有障礙物則返回步驟S2,否則執(zhí)行步驟S4 ;
[0011]S4,采用聯合魯棒校驗方法計算，得到當前障礙物相對于本車的距離信息；
[0012]S5,根據步驟S4所確定的障礙物距離信息，進行預警，提醒駕駛員前方障礙信息。
[0013] 相比現有技術，本發(fā)明具有如下有益效果：
[0014] 1、本發(fā)明采用雙層障礙物檢測方法，包括：首先使用耗時較短的"障礙物存在性聯 合快速校驗方法"判斷車輛前方是否存在障礙物。當確定障礙物存在后，調用"障礙物參數 聯合魯棒校驗方法"確定障礙物的具體參數。本發(fā)明可以極大的提高障礙物識別效率和魯 棒性，系統(tǒng)檢測單次循環(huán)不超過38ms，檢測成功率達到93%以上。
[0015] 2、本發(fā)明采用雙目視覺系統(tǒng)和激光雷達作為環(huán)境感知設備，同時對車輛前方行駛 環(huán)境進行探測。通過對左、右攝像機所捕獲圖像的拼接處理，解決了擁擠交通環(huán)境中，攝像 機所獲得障礙物輪廓不完整的問題。同時，采用距離信息融合的方法，將雙目視覺三維環(huán)境 重構，獲得的障礙物的距離信息和激光雷達獲得的障礙物距離信息相融合，獲得更為準確 可靠的障礙物參數信息。
【附圖說明】
[0016] 圖1為本發(fā)明的雙目視覺系統(tǒng)和激光雷達系統(tǒng)硬件框圖；
[0017] 圖2為本發(fā)明的擁擠交通中基于雙目視覺和激光雷達的車輛防撞方法的流程圖；
[0018]圖3為本發(fā)明的航位推算坐標變換示意圖；
[0019] 圖4為本發(fā)明的擁擠交通中基于雙目視覺和激光雷達的車輛防撞方法的邏輯框 圖。
【具體實施方式】
[0020] 下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終 相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附 圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0021] 在本發(fā)明的描述中，除非另有規(guī)定和限定，需要說明的是，術語"安裝"、"相連"、 "連接"應做廣義理解，例如，可以是機械連接或電連接，也可以是兩個元件內部的連通，可 以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，對于本領域的普通技術人員而言，可以根據 具體情況理解上述術語的具體含義。
[0022] 本發(fā)明擁擠交通中基于雙目視覺和激光雷達的車輛防撞方法利用的系統(tǒng)如圖1 所示，防撞系統(tǒng)包括雙目視覺系統(tǒng)、激光雷達采集系統(tǒng)、電源和電子控制計算單元。其中，雙 目視覺系統(tǒng)包括左攝像頭、左攝像頭數據采集卡、右攝像頭和右攝像頭數據采集卡，攝像頭 數據采集卡將圖像信號采集后通過以太網傳輸到電子控制計算單元中；激光雷達系統(tǒng)用來 對車輛前方障礙物進行掃描，并將數據通過以太網傳輸到電子控制計算單元中；電子控制 計算單元用來處理雙目視覺系統(tǒng)和激光雷達系統(tǒng)的數據；電源系統(tǒng)為雙目視覺系統(tǒng)、激光 雷達采集系統(tǒng)和電子控制計算單元提供電能。
[0023] 本發(fā)明還提供了一種擁擠交通中基于雙目視覺和激光雷達的車輛防撞方法，如圖 2和圖4所示，其包括以下步驟：
[0024] S1，采用聯合標定方法對雙目視覺系統(tǒng)和激光雷達系統(tǒng)進行參數聯合標定，得到 攝像機坐標系、雷達坐標系與車輛坐標系三者之間的對應與轉換關系。
[0025] 在本實施方式中，采用聯合標定方法建立攝像機坐標系、雷達坐標系與車輛坐標 系三者之間的對應與轉換關系，具體方法為：
[0026]S11，對左攝像機、右攝像機分別進行標定，獲得攝像機的標定參數，所述標定參數 包括：左攝像機內參矩陣仏，右攝像機內參矩陣MK，左攝像機旋轉矩陣&，右攝像機旋轉矩 陣Rr，左攝像機平移向量k和右攝像機平移向量tR。
[0027]S12,對激光雷達進行標定，獲得激光雷達標定參數，包括換算矩陣和平移矩陣 tn。
[0028] 在本實施方式中，具體參數的定義和標定取值方法可按照現有技術中的定義和取 值方法。
[0029]S13,給定車輛坐標系中的一點S，該點在左攝像機坐標系、右攝像機坐標系和激光 雷達坐標系中的非齊次坐標分別為X&XfXa，該點在車輛坐標系中的坐標為Xw，得到：Xi -RA+tL，XcR -RRXw+tR，XML -Rj^Xw+tj^o
[0030] S14,將步驟S13 中XcL、XM#X成中Xw消去，得到XcL=RJV1 (XcK-tK) +tL，XcK= RRRa1 〇W_ta) +tK，由此求出左攝像機、右攝像機和激光雷達之間的變換關系，分別為：
[0031]從激光雷達到左攝像機坐標系的變換關系為：RMIj=RJVS1^=tdRMIj
[0032]從激光雷達到右攝像機坐標系的變換關系為：Rmr=RrRMIjS1^=tr_RrRMIj
[0033]S2,利用左側攝像機和右側攝像機采集車輛前方環(huán)境信息，同時使用激光雷達對 前方區(qū)域進行多線掃描，得到兩種不同類型傳感器的異類異步數據，并對所獲得的數據進 行預處理。
[0034] 在本實施方式中，對得到的異類異步數據預處理方法具體包括以下步驟：
[0035] S21，采用數據挖掘領域的快速OPTICS聚類算法對激光雷達得到的點云數據進行 聚類篩選，獲得點云聚類，對算法生成的有序對象列表進行分析，去除其中不屬于聚類群的 孤立點和奇異點。具體快速OPTICS聚類算法可參照現有的方法。
[0036]S22,對左攝像機、右攝像機獲得的當前圖像進行色彩空間轉換處理，由三通道RGB 彩色空間轉換到單通道灰度空間，并進行直方圖均衡化處理。
[0037] 直方圖處理的公式如下：
[0038]
【主權項】
1. 一種擁擠交通中基于雙目視覺和激光雷達的車輛防撞方法，其特征在于，具體包括 以下步驟： S1，對雙目視覺系統(tǒng)和激光雷達系統(tǒng)進行參數聯合標定，得到攝像機坐標系、雷達坐標 系與車輛坐標系三者之間的對應與轉換關系； 52, 利用左側攝像機和右側攝像機采集車輛前方環(huán)境信息，同時使用激光雷達對前方 區(qū)域進行多線掃描，得到兩種不同