一种用于机动车辆的视觉系统(10)，视觉系统包括成对的成像装置(12a、12b)和数据处理装置(14)，成对的成像装置形成立体成像设备(11)，数据处理装置建立对象检测器(15)和追踪器(16)，对象检测器适于从所述成像设备(11)所捕捉到的图像中检测机动车辆周围的对象，追踪器适于随时间追踪所述对象检测器(15)所检测到的对象，其中，所述数据处理装置(14)适于计算所检测和所追踪的对象的大小相关值和视差相关值，其特征在于，所述数据处理装置(14)包括分析部(20)，分析部适于对所追踪的对象的、与不同时间相对应的一组至少五个数据点执行分析，其中，每个数据点均包括所检测的对象的大小相关值和相应的视差相关值，其中，所述分析是使用具有至少一个变量的预定回归函数进行的回归分析，其中，所述回归分析对应于回归函数与一组数据点的最佳匹配而产生每个变量的最佳值，其中，所述分析部(20)适于根据所述至少一个最佳值，来计算所述视差相关值和/或所述大小相关值中的系统误差。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于机动车辆的视觉系统和控制视觉系统的方法
本专利技术涉及一种用于机动车辆的视觉系统，该视觉系统包括成对的成像装置和数据处理装置，成对的成像装置形成立体成像设备，数据处理装置建立对象检测器和追踪器，该对象检测器适于检测所述成像设备所捕捉到的图像中的对象，该追踪器适于随时间追踪由所述对象检测器所检测到的对象，其中，所述数据处理装置适于计算所检测和追踪的对象的大小相关值和视差相关值。本专利技术还涉及一种控制视觉系统的方法。
技术介绍
在立体相机系统中，左侧相机与右侧相机之间的斜视角(也称为偏航角)必须被非常准确地测定，这是由于此角度的误差会导致立体计算中的大距离估计误差。距离误差随着距离的平方增长。例如，对于160mm的基线立体相机而言，在距离为100m时，低至0.01°的斜视角误差产生约10m的距离估计误差。对于汽车立体相机而言，由于热变化和汽车系统的长使用寿命，斜视角将不会在车辆使用寿命期间保持恒定。因此，需要用于估计斜视角误差的在线解决方案。已知通过将雷达或激光雷达距离信息用作参考值来估计斜视角误差，然而这需要雷达或激光雷达参考系统。DE102012009577A1描述了一种通过比较由测距数据确定的参考驱动距离与由图像处理确定的立体驱动距离来校准机动车辆中两个立体相机之间的斜视角的方法。然而，计算参考驱动距离所需的外部测距数据构成了确定斜视角误差的不确定的附加系统来源。US2014/0168377A1公开了一种用于对准车载对象检测系统的立体相机的方法，其中，在两个不同时间来自每个相机的图像均被用来确定静止对象(如交通标志)相对于该车辆的观测位移。还使用例如在两个不同时间拍摄的图像中的对象的大小差异来确定该对象相对于车辆的预测位移。使用基于观测位移与预测位移的差异的三角测量校正确定来校正相机的不对准。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种视觉系统和一种控制视觉系统的方法，该视觉系统和方法允许在机动车辆操作期间精确地确定立体相机之间的斜视角误差。本专利技术使用独立权利要求的特征解决了此目的。根据本专利技术，对所追踪的对象的、与不同时间对应的一组至少五个数据点执行回归分析，该回归分析使用具有至少一个变量的预定回归函数。在此，每个数据点均包括所检测的对象的大小相关值和相应的(即相同时间的)视差相关值。回归分析对应于回归函数与该组数据点的最佳匹配或拟合而产生每个变量的最佳值。根据该至少一个最佳值来计算所述视差相关值和/或所述大小相关值中的系统误差。此系统误差可以为斜视角误差提供量度，其仅由成像设备获得的图像数据得出，而不涉及对外部信息(如外部测距数据、本车辆速度、或雷达或激光雷达信息)的任何参考。本专利技术使用图像中的随时间被追踪的对象的大小信息。对象的大小信息与相应对象的计算出的立体信息(视差或视差相关信息)一起用于估计斜视角误差或与斜视角误差明确相关的系统误差。如果明确需要斜视角误差的值，则可以使用成像系统的已知光学参数将视差相关值和/或大小相关值中的所确定系统误差较为容易地转换成斜视角误差。与例如在US2010/0168377A1中描述的现有技术相比，本专利技术产生斜视或偏航角误差的更加精确的量度，这是由于本专利技术并非基于两个数据点，而是基于至少五个数据点，优选为至少十个数据点。此外，本专利技术不限于对静止对象的调查。优选地，在所述回归分析中使用的所追踪的对象是另一车辆，该另一车辆可以是移动车辆，特别是迎面驶来的车辆。除了车辆以外的其他对象也可以用于回归分析中。优选地，回归分析是线性回归分析。在优选实施例中，回归函数是直线。在此，有利地使用以下事实。1)对于完美的斜视角而言(零斜视角误差)，对象的宽度和视差在无限远距离处均为零。2)对于完美的斜视角而言，当距离减半时宽度加倍。具体地，如果视差相关值是视差值，并且大小相关值是大小值，则理想关系是直线。在这种情况下，可以较为容易地将视差相关值和/或大小相关值中的系统误差测定为回归函数相对于原点的偏移，即零点视差和零点大小。优选地，逐步执行回归分析，即找到回归函数的第一变量的最佳值，然后找到回归函数的第二变量的最佳值等。这可能比在多变量回归中同时对所有变量执行回归分析更有效，考虑到机动车辆中有限的处理能力，后者可能在计算上要求过高。具体地，如果回归函数是直线，则回归分析优选地包括找到直线回归函数的最佳斜率的第一回归步骤，以及找到直线回归函数的最佳偏移同时保持斜率固定于在第一回归步骤中建立的最佳斜率的第二回归步骤。因为直线的斜率由所追踪的对象的绝对大小来确定，所以如果从其他来源(例如通过车间通信)或者通过图像处理已知所追踪的对象的绝对大小，则可以有利地免除找到直线回归函数的最佳斜率的步骤。在那种情况下，回归分析优选地减少为找到直线回归函数的最佳偏移的成本节约型单变量回归分析。在回归分析中使用的数据点优选为跨越与至少30m、更优选为至少50m、甚至更优选为至少70m的距离范围相对应的范围。一般来说，如果回归分析中考虑的数据点的距离范围越大，则系统误差确定的精确度可以越高。然而，优选地，与小于预定值的对象距离相对应的数据点有利地可以在5m至35m、优选为10m至30m、更优选为15m至25m的范围内(例如20m)，可以在所述回归分析中丢弃这些数据点，这是由于与所追踪的对象的相对近距离相对应的数据点显示为增加其他来源的偏差，这些偏差胜过因斜视角误差而产生的偏差。在优选实施例中，视差相关值是视差值。在另一个实施例中，视差相关值例如可以是距离值。优选地，大小相关值是对象的大小，特别地是对象的宽度。在另一个实施例中，大小相关值例如可以是对象的高度。优选地，将来自若干个所追踪的车辆的回归结果相结合，以产生更稳定和更准确的系统误差值。附图说明在下文中，将基于参照附图的优选实施例对本专利技术进行描述，其中：图1示出了机动车辆中的视觉系统的示意图；图2示出了视差宽度图，其示出了第一专利技术实施例中的回归分析；以及图3示出了距离宽度图，其示出了第二专利技术实施例中的回归分析。具体实施方式视觉系统10安装在机动车辆中并且包括成像设备11，该成像设备用于采集机动车辆周围的区域(例如，机动车辆前方的区域)的图像。成像设备11包括形成立体成像设备11并在可见和/或红外波长范围内操作的两个光学成像装置12a、12b(特别是相机)，其中，红外线包括波长低于5微米的近红外线(nearIR)和/或波长超过5微米的远红外线(farIR)。成像设备11耦合到数据处理装置14，该数据处理装置对从成像设备11接收的图像数据进行数据处理。数据处理装置14有利地包括预处理部13，该预处理部适于控制成像设备11对图像的捕捉，从成像设备11接收包含图像信息的电信号，将成对的左/右图像变形成对准和/或创建视差图像，这本身在本领域中是已知的。图像预处理部13可以由专用硬件电路(例如，现场可编程门阵列(FPGA))来实现。或者，预处理部13或其部分功能可以在微处理器中实现。进一步的图像和数据处理由相应的软件在数据处理装置14中执行。具体地，数据处理装置14包括：对象检测部15，该对象检测部适于对机动车辆前方的可能对象(诸如，行人、其他车辆、骑自行车者和/或大型动物)进行识别并且还优选进行分类；追踪部16，其适于随时追踪由对象检测部15识别的、在所记录的本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于机动车辆的视觉系统(10)，所述视觉系统包括成对的成像装置(12a、12b)和数据处理装置(14)，所述成对的成像装置形成立体成像设备(11)，所述数据处理装置建立对象检测器(15)和追踪器(16)，所述对象检测器适于从所述成像设备(11)所捕捉到的图像中检测所述机动车辆周围的对象，所述追踪器适于随时间追踪所述对象检测器(15)所检测到的所述对象，其中，所述数据处理装置(14)适于计算所检测和所追踪的所述对象的大小相关值和视差相关值，其特征在于，所述数据处理装置(14)包括分析部(20)，所述分析部适于对所追踪的所述对象的、与不同时间相对应的一组至少五个数据点执行分析，其中，每个数据点均包括所检测的所述对象的大小相关值和相应的视差相关值，其中，所述分析是使用具有至少一个变量的预定回归函数进行的回归分析，其中，所述回归分析对应于所述回归函数与一组数据点的最佳匹配而产生每个变量的最佳值，其中，所述分析部(20)适于根据至少一个最佳值，来计算所述视差相关值和/或所述大小相关值中的系统误差。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.09.01 EP 15183321.71.一种用于机动车辆的视觉系统(10)，所述视觉系统包括成对的成像装置(12a、12b)和数据处理装置(14)，所述成对的成像装置形成立体成像设备(11)，所述数据处理装置建立对象检测器(15)和追踪器(16)，所述对象检测器适于从所述成像设备(11)所捕捉到的图像中检测所述机动车辆周围的对象，所述追踪器适于随时间追踪所述对象检测器(15)所检测到的所述对象，其中，所述数据处理装置(14)适于计算所检测和所追踪的所述对象的大小相关值和视差相关值，其特征在于，所述数据处理装置(14)包括分析部(20)，所述分析部适于对所追踪的所述对象的、与不同时间相对应的一组至少五个数据点执行分析，其中，每个数据点均包括所检测的所述对象的大小相关值和相应的视差相关值，其中，所述分析是使用具有至少一个变量的预定回归函数进行的回归分析，其中，所述回归分析对应于所述回归函数与一组数据点的最佳匹配而产生每个变量的最佳值，其中，所述分析部(20)适于根据至少一个最佳值，来计算所述视差相关值和/或所述大小相关值中的系统误差。2.根据权利要求1所述的视觉系统，其中，所述视差相关值是视差值。3.根据前述权利要求中任一项所述的视觉系统，其中，所述视差相关值是距离值。4.根据前述权利要求中任一项所述的视觉系统，其中，所述大小相关值是对象大小，特别是对象宽度。5.根据前述权利要求中任一项所述的视觉系统，其中，所述回归分析是线性回归分析。6.根据权利要求5所述的视觉系统，其中，所述回归函数是直线(21)。7.根据权利要求6所述的视觉系统，其中，所述回归分析包括第一回归步骤和第二回归步骤，所述第一回归步骤找到所述直线(21)回归函数的最佳斜率，所述第二回归步骤找到所述直线(21)回归函数的...
【专利技术属性】
技术研发人员：利夫·林德格伦，
申请(专利权)人：奥托立夫开发公司，
类型：发明
国别省市：瑞典,SE
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