[發明專利]構建俯視二維世界坐標系車前風險矩陣的方法

有效

• 申請號: 201810697744.1
• 申請日: 2018-06-29
• 公開（公告）號: CN108805105B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 楊大偉;毛琳;黃俊達;陳思宇
• 申請（專利權）人: 大連民族大學
• 主分類號: G06V20/58
• 分類號: G06V20/58;G06V40/10
• 代理公司: 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235
• 代理人: 劉斌

構建俯視二維世界坐標系車前風險矩陣的方法，屬于行車風險分析領域，為了解決圖像視角確定車前風險的問題，要點是將所述二維世界坐標系中各坐標點等勢至Y_W軸，并求取對應坐標點的風險權重，使用與行人軌跡矩陣相同的矩陣映射函數映射為車前風險矩陣，效果是根據駕駛員或自主駕駛系統的關注需求，對特定行人目標給予相應關注。

技術領域

本發明屬于行車風險分析領域，涉及一種構建俯視二維世界坐標系車前風險矩陣的方法。

背景技術

中國許多地區道路交通長期存在人車混行的危險情況，行人作為道路交通中的弱勢群體，并且在事故人員致死率中常年占據較大比重，理應受到車輛方的避障保護，因此改善汽車對行人安全規避能力重要性不言而喻。

基于汽車板載系統的行人風險分析方法主要使用傳感器感知車輛環境信息，并結合行人目標運動狀態，評判行人目標危險并據此調整行車決策，實現對危險行人目標的早期保護。基于車載圖像的行人風險分析方法是目前主流研究方向，許多研究者通過識別行人目標姿態，分析行人運動趨勢以分類危險行人。其中，Joko Hariyono等人使用光流法分割行人輪廓，并以行人姿態比方法識別行人水平運動趨勢，判定存在向車行區域運動行人為危險行人。此外，Keller和Gavrila等人使用高斯動態過程模型和軌跡概率分層匹配，鑒別圖像中行人目標的站立或水平運動狀態。

基于車載圖像的行人風險分析方法大多直接從圖像視角直接分析行人風險，但由于車載圖像“近大遠小”的成像扭曲，研究者往往只能識別行人運動姿態，而并非把握行人確切運動狀態。據此，現有行人風險分析方法通常只能給出行人危險與否的定性二分類判決，因此其主要用途在于為駕駛員提供實時預警，不能為車行決策提供精細數據支持。

為了實現精確駕駛員輔助以及改善智能車載自主巡航性能，公開號：CN107240167A的中國專利申請公開了一種行車記錄儀行人監控系統，給出了一種定量式行人風險分析方法。該系統使用感知設備包括體感控制器、紅外傳感器和測探計，獲得車行環境中行人信息，并通過行人深度圖像流與行人目標模型匹配方式，計算行人碰撞系數并以此實現行人危險預警。該發明雖然給出了定量的風險分析結果，但風險量化因素來源于行人姿態，實際上判斷的是行人對車輛蓄意碰撞的意圖，因此量化系數不具備運動學客觀性質，不足以反映行人真實運動風險程度。

公開號：CN104239741A的中國專利申請基于汽車風險場的汽車駕駛安全輔助方法，從人、車和路三個綜合角度出發，通過分析車行環境的動能場、勢能場和行為場，融合構建車輛行駛對障礙物風險的車行風險場模型，量化車輛對道路障礙物的行車風險，以此評估不同程度。該發明通過引入了勢場論，賦予行車風險場合理的運動學原理，使其風險量化結果能夠客觀有效地用于行車決策。

發明內容

為了解決圖像視角確定車前風險的問題，本發明提出構建俯視二維世界坐標系車前風險矩陣，其技術方案如下：

一種構建俯視二維世界坐標系車前風險矩陣的方法，將所述二維世界坐標系中各坐標點等勢至Y_W軸，并求取對應坐標點的風險權重，使用與行人軌跡矩陣相同的矩陣映射函數映射為車前風險矩陣。

進一步的，二維世界坐標系的風險等勢線由6條關于Y_W軸的二階曲線構成，且滿足：

y＝γ(x)＝α₁x²+α₂x+α₃ (6)

其中：α₁、α₂和α₃為二階多項式系數向量，且滿足：

進一步的，車前風險權重計算函數如下：