【技术实现步骤摘要】
一种园区场景下基于视觉的低成本自动循迹行驶方法
本专利技术属于计算机视觉及控制
，具体涉及一种园区场景下基于视觉的低成本自动循迹行驶方法。
技术介绍
城市交通拥堵、事故频发、信息不畅通等问题，引发了自动驾驶研究的热潮，基于智能交通的自动驾驶正在成为解决现有交通问题的办法之一；从当前国内外一些大公司所研发的自动驾驶技术来看，当前市面上的的自动驾驶循迹方法有如下特点：①大公司的研究团队都期望实现全场景(非限定场景)下的自动驾驶，但是实现困难，成本高昂，而低成本才是自动驾驶发展的趋势。②有些自动驾驶车辆用到了低成本的摄像头作为主要传感器，虽然这些车在实际路测中行驶了上万公里，但是路测的测试场景大多面向路比较宽阔拐弯角度比较缓和的高速公路，而在城市道路、各类景区、园区等场景中存在大量的直角转弯等路况，这些场景下难以用普通的视觉方法解决，会因为拐弯角度的问题丢失所需要的视觉信息，只有依赖激光雷达等更昂贵的传感器才能弥补视觉方法上的缺陷和不足。③基于机器学习的端到端和神经网络训练模型的方法虽然可以也可以用低成本的摄像头作为主要传感器，在直角拐弯和小角度转弯等更多的场景下...
【技术保护点】
1.一种园区场景下基于视觉的低成本自动循迹行驶方法，包括如下步骤：(1)利用车载摄像头采集园区场景下道路前方中央包含车道线的原始图像，并定义所需要变换得到的俯视图像坐标系；(2)对于原始图像中的任一像素点，通过逆透视变换得到其在世界坐标系中的坐标，进而根据世界坐标系与俯视图像坐标系之间的比例尺关系将像素点在世界坐标系中的坐标转换为对应在俯视图像坐标系中的坐标；(3)根据步骤(2)中的像素点坐标转换关系将原始图像变换为俯视图像，将所述俯视图像转化为LAB、HSV、HLS三种颜色空间并分别从中选择一个通道，进而通过局部归一化以及阈值化处理将不同通道的结果合并成一张车道线图像；(...
【技术特征摘要】
1.一种园区场景下基于视觉的低成本自动循迹行驶方法，包括如下步骤：(1)利用车载摄像头采集园区场景下道路前方中央包含车道线的原始图像，并定义所需要变换得到的俯视图像坐标系；(2)对于原始图像中的任一像素点，通过逆透视变换得到其在世界坐标系中的坐标，进而根据世界坐标系与俯视图像坐标系之间的比例尺关系将像素点在世界坐标系中的坐标转换为对应在俯视图像坐标系中的坐标；(3)根据步骤(2)中的像素点坐标转换关系将原始图像变换为俯视图像，将所述俯视图像转化为LAB、HSV、HLS三种颜色空间并分别从中选择一个通道，进而通过局部归一化以及阈值化处理将不同通道的结果合并成一张车道线图像；(4)对车道线图像中的车道线像素点执行滑动窗口搜索，以找到沿图像Y轴不同窗口内的车道线中心，然后对于每个窗口都进行单独的卡尔曼滤波和信噪比检测，排除异常以及不可靠的测量结果，最后对各个窗口检测到的车道线中心进行多项式曲线拟合得到车道线的拟合曲线；(5)计算拟合曲线预瞄点的偏移距离和偏移角度，进而通过模糊推理计算出车辆的踪迹交叉偏差量；(6)根据踪迹交叉偏差量计算更新PID控制对应的输出值perror、ierror、derror，进而加权求得前轮转弯角度steering_angle，将其作为车辆前轮转角的控制量并加以控制。2.根据权利要求1所述的自动循迹行驶方法，其特征在于：所述步骤(3)中将俯视图像转化为LAB、HSV、HLS三种颜色空间并分别从中选择一个通道，首先利用CLAHE算法对三个通道的图像进行局部归一化；然后分别对局部归一化后的三通道图像进行阈值化处理，小于阈值的像素不显示，以显示特定强度以上的车道线像素点；最后将阈值化后的三通道图像合并成一张车道线图像，即通过并集得到一张二值图。3.根据权利要求1所述的自动循迹行驶方法，其特征在于：所述步骤(3)中对于LAB种颜色空间则选择其中的B通道，对于HSV颜色空间则选择其中的V通道，对于HLS种颜色空间则选择其中的L通道。4.根据权利要求1所述的自动循迹行驶方法，其特征在于：所述步骤(4)的具体实现过程如下：4.1在车道线...
【专利技术属性】
技术研发人员：林旭，李梓宁，朱林炯，王文夫，潘之杰，吴朝晖，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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