[發明專利]汽車可行駛區域實時檢測方法和系統

有效

• 申請號: 201680001427.0
• 申請日: 2016-09-28
• 公開（公告）號: CN107517592B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 李斌;趙勇
• 申請（專利權）人: 馭勢科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T5/00
• 代理公司: 北京睿邦知識產權代理事務所(普通合伙) 11481
• 代理人: 張麗新

汽車可行駛區域實時檢測方法和系統，該方法包括：通過汽車車身上搭載的雙目攝像頭拍攝得到沿汽車行進方向的汽車前方的左右兩張灰度圖像，計算得到視差圖；從視差圖轉換得到V視差圖；對V視差圖進行二值化；使用RANSAC方法來從二值化后的V視差圖的點中擬合得到分段直線；根據多幀圖像平滑濾波直線；以及通過所提取的直線得到原灰度圖像中的可行駛區域。上述汽車可行駛區域實時檢測方法和系統，可以適應各種各樣的路面和路況，對視差圖精度要求低，減少前端運算量，抗干擾能力強，提高實時性，這些為汽車的自動安全駕駛提供了關鍵支撐。

技術領域

本發明總體地涉及汽車自動駕駛技術，更具體地涉及汽車可行駛區域實時檢測方法和系統。

背景技術

精確實時的可行駛區域檢測有重要的應用意義，尤其是在輔助駕駛安全警示和自動駕駛的自動控制中起到決定性作用，比如在輔助駕駛中，非可行駛路面的提前預警可以盡可能多地減少事故，避免人身和財產損失；在自動駕駛中，可行駛區域的檢測越精確，自動控制則越精確。

目前，對于可行駛安全區域的檢測方法主要有，一是基于激光雷達傳感器，首先進行標定，對低于一定閾值的區域判斷為地面，該方法所需激光雷達成本很高，很難普及使用，另一方面，地面基本不會是水平的，激光雷達的結果并不精確；二是利用單目彩色攝像頭，通過機器學習和計算機視覺的方法來檢測可行駛區域，該方法嚴重依賴于訓練的樣本和人工設計的特征，可行駛區域千差萬別，遇到訓練樣本中不存在的情況則檢測不出來，擴展性、通用性不強，另一方面，單目相機無法準確地獲取深度信息，得到的結果往往不符合真實場景，最后該方法實時性也難以保障。

近幾年來已經提出了利用立體相機來檢測路面用于輔助駕駛的技術。

在專利文獻CN 103489175 B中，提出了如下基于立體相機的路面檢測技術：獲得包括路面的V視差圖；以及從V視差圖中提取直線作為路面，其中從V視差圖中提取直線作為路面包括：利用霍夫變換提取第一直線作為第一路面近似；以及基于第一直線，利用最小二乘法擬合得到第二直線作為路面。另外，在專利文獻CN 103489175 B中，提出采用卡爾曼濾波方法對直線進行濾波。

在非專利文獻Real time obstacle detection on non flat road geometrythrough v-disparity representation和在非專利文獻U-V-Disparity based ObstacleDetection with 3D Camera and Steerable Filter中，都用到V視差圖，用來檢測地面以上的障礙物。不過，在行車環境中，車的高度一般都在1米以上，即使V視差圖精度不是很高，障礙物也很容易檢測出來，但如果要檢測路面，對算法的精度要求就會高很多。

發明內容

發明人經實驗及分析發現：專利文獻1存在一定的應用局限性：首先，路面并不是一個嚴格的平面，而是一個曲面，不能簡單地用平面來表示曲面；其次，要想應用專利文獻1，雙目得到的深度圖像必須包含較少的噪聲，并且必須是稠密的視差圖；這使得該技術不能實時運行；最小二乘法只適合與誤差較小的情況。試想一下這種情況，假使需要從一個噪音較大的數據集中提取模型(比方說只有20％的數據時符合模型的)時，最小二乘法就顯得力不從心了；綜上，專利文獻1的技術在實際應用中抗干擾能力很可能較差，不能適應各種復雜場景,當路面障礙物較多時無法有效去除障礙物所帶來的影響。

鑒于以上情況，提出了本發明。

根據本發明的一個方面，提供了一種實時檢測汽車的可行駛區域的汽車可行駛區域實時檢測方法，可以包括：通過汽車車身上搭載的雙目攝像頭拍攝得到沿汽車行進方向的汽車前方的左右兩張灰度圖像，計算得到視差圖；從視差圖轉換得到V視差圖；對V視差圖進行二值化；使用RANSAC方法來從二值化后的V視差圖的點中擬合得到分段直線；根據多幀圖像平滑濾波直線；以及通過所提取的直線得到原灰度圖像中的可行駛區域。