[發(fā)明專利]一種基于360°環(huán)視圖像的車距檢測方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2022-08-30
• 公開（公告）號: CN115494510A
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發(fā)明（設計）人: 鄒斌;董曦曦;黃瑞昌;劉晶
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G01S17/08
• 分類號: G01S17/08;G01S17/931;G06V20/58;G06V10/25;G06T3/40
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 胡琳萍

本發(fā)明公開了一種基于360°環(huán)視圖像的車距檢測方法及系統(tǒng)，在魚眼鏡頭中檢測出障礙物并標記后，拼接成360度環(huán)視圖像，再對環(huán)視圖像進行形態(tài)學操作，獲取障礙物與本車之間的距離，并為本車規(guī)劃出可行駛區(qū)域。能夠在汽車行駛過程中，不需要激光雷達，只需要單一種類的感知傳感器，僅通過360度環(huán)視圖像信息即可實現(xiàn)基于距離的環(huán)境感知，進行合理避障；感知效果穩(wěn)定，算法和硬件成本減小，易于推廣應用。

技術領域

本發(fā)明屬于車輛自動控制技術領域，具體涉及自動泊車過程中環(huán)境感知方法及系統(tǒng)。

背景技術

依賴各種傳感器可以實現(xiàn)車輛的環(huán)境感知以及自動泊車。在自動泊車過程中，避障始終是本車最緊要的工作之一。

基于激光雷達掃描獲取本車與障礙物之間的距離，檢測設備成本高。

基于視覺，現(xiàn)有車輛一般使用360°全景圖像來消除車輛的視野盲區(qū)，但是現(xiàn)有的360環(huán)視系統(tǒng)無法主動識別障礙物以及本車與障礙物的距離，無法為了本車的避障而規(guī)劃出可行駛區(qū)域。

當然目前也有基于激光和基于視角的復合感知系統(tǒng)，首先硬件和軟件成本昂貴，其次多輸入系統(tǒng)解耦困難容易造成信息丟包和不穩(wěn)定，影響了感知效果和感知效率。

發(fā)明內容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種基于360°環(huán)視圖像下本車與周圍車輛的距離檢測方法及系統(tǒng)，為自動泊車規(guī)劃出可行駛區(qū)域，合理避障，感知效果穩(wěn)定，且硬軟件成本低易于推廣應用。

為解決上述技術問題，本發(fā)明采用如下技術方案：

一種基于360°環(huán)視圖像的車距檢測方法，其特征在于：在魚眼鏡頭中檢測出障礙物并標記后，拼接成360度環(huán)視圖像，再對環(huán)視圖像進行形態(tài)學操作，獲取障礙物與本車之間的距離，并為本車規(guī)劃出可行駛區(qū)域。

上述技術方案中，包括如下步驟：

(1)首先在汽車上基于四個魚眼鏡頭搭建一個360度環(huán)視圖像系統(tǒng)的傳感器平臺，該360度環(huán)視圖像中的一個像素對應真實世界的設定比例尺寸，一般為1cm左右，如0.8-1.2cm，0.8-1cm，1-1.2cm，或1cm。

(2)每一個魚眼鏡頭采集圖像，采用深度學習的方式對于每一個采集圖像進行車輛和行人等障礙物的檢測，檢測出車輛和行人障礙并用二維包絡框將其框出并設定為ROI區(qū)域；然后將四個魚眼鏡頭檢測后的圖像拼接為360度環(huán)視圖；

(3)對ROI區(qū)域經(jīng)過圖像形態(tài)學處理，得到障礙物的邊緣，進而得到本車與障礙物之間的最小像素距離；將360度環(huán)視圖中障礙物的邊緣與本車邊緣的最近像素距離乘以設定比例尺寸得到本車與障礙物之間的實際距離；

(4)根據(jù)(3)中得到的本車與障礙物之間的實際距離，避開障礙物連通域，為本車規(guī)劃出可行駛區(qū)域。

上述技術方案中，步驟(3)實際距離獲取包括下述步驟：

(3.1)對ROI區(qū)域進行圖像灰度化，然后進行高斯濾波處理消除噪聲，提取圖像特征；

(3.2)基于提取的圖像特征，使用Sobel算子計算梯度圖像，使用公式計算角度圖像；

其中φ(x,y)為每個像素點的特征值，x，y分別為x和y方向上的像素位置；為該點在y方向上的像素梯度值；為該點在x方向上的像素梯度值；

(3.3)利用角度圖像使用非極大值抑制法剔除(3.2)中的梯度圖像大部分的非邊緣像素點，得到剔除障礙物后的處理后圖像；

(3.4)采用雙閾值法對步驟(3.3)中得到的處理后圖像進行邊緣連接，得到障礙物的邊緣，并將該邊緣所包含區(qū)域視為一個障礙物連通域；