一种车辆自身姿态检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车辆自身姿态信息检测方法和装置，其中，该方法包括：获取相机采集到的当前帧图像数据中车辆同一盲区内的左目图像和右目图像；对左目图像和右目图像进行立体矫正，并确定出立体矫正后的左目图像和右目图像中相互匹配的特征点对；计算相互匹配的特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点；根据当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点，得到车辆的自身姿态信息。通过本发明专利技术实施例提供的车辆自身姿态检测方法和装置，得到的数据精度高，可以反映车辆的真实自身姿态。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆自身姿态检测方法和装置
本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种车辆自身姿态检测方法和装置。
技术介绍
目前，车辆在行驶过程中，如何保证车辆在行驶过程不发生碰撞，以及行驶过程中如何保证车辆的驾驶员以及车辆上的乘客的安全，越来越多的受到关注。为了保证车辆的行驶安全，除了需要对车辆周围的运动物体的运动情况进行检测之外，还需要确定车辆自身的姿态。车辆姿态信息主要包括车辆的移动速度和移动方向。一般是利用车辆上安装的加速度传感器或陀螺惯导装置来获取车辆的移动速度和移动方向。通过加速度传感器或陀螺惯导装置获取到的车辆的移动速度和移动方向的数据精度低，不能反映车辆的真实自身姿态。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种车辆自身姿态检测方法和装置。第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆自身姿态检测方法，包括：获取相机采集到的当前帧图像数据中车辆同一盲区内的左目图像和右目图像；对所述左目图像和所述右目图像进行立体矫正，并确定出立体矫正后的所述左目图像和所述右目图像中相互匹配的特征点对；计算相互匹配的特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定所述当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点；根据当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点，得到所述车辆的自身姿态信息。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种车辆自身姿态检测装置，包括：获取模块，用于获取相机采集到的当前帧图像数据中车辆同一盲区内的左目图像和右目图像；处理模块，用于对所述左目图像和所述右目图像进行立体矫正，并确定出立体矫正后的所述左目图像和所述右目图像中相互匹配的特征点对；计算模块，用于计算相互匹配的特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定所述当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点；检测模块，用于根据当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点，得到所述车辆的自身姿态信息。本专利技术实施例上述第一方面至第二方面的提供的方案中，通过确定出立体矫正后的左目图像和右目图像中相互匹配的特征点对，然后计算特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点；最后根据地面静止特征点和车厢侧面特征点得到车辆的自身姿态信息，与相关技术中通过加速度传感器或陀螺惯导装置获取到的车辆的移动速度和移动方向的获取车辆自身姿态的方式相比，通过计算得到的数据精度高，可以反映车辆的真实自身姿态。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例所提供的车辆自身姿态检测方法和装置的应用场景示意图；图2示出了本专利技术实施例1所提供的车辆自身姿态检测方法的流程图；图3示出了本专利技术实施例2的一种车辆自身姿态检测装置的结构示意图。图标：300-获取模块；302-处理模块；304-计算模块；306-检测模块。具体实施方式目前，车辆在行驶过程中，如何保证车辆在行驶过程不发生碰撞，以及行驶过程中如何保证车辆的驾驶员以及车辆上的乘客的安全，越来越多的受到关注。为了保证车辆的行驶安全，除了需要对车辆周围的运动物体的运动情况进行检测之外，还需要确定车辆自身的姿态。在智能汽车和安全驾驶领域，车辆自身姿态是实现车辆感知周围环境及车辆控制的重要参数，所以用于表征车辆自身姿态的车辆姿态信息的准确获取有着至关重要的作用。车辆姿态信息主要包括车辆移动速度和车辆移动方向。常用的传统方法是利用车辆上安装的加速度传感器或专门的陀螺惯导装置获取行驶速度和车辆移动方向。这种方法获取的数据精度比较低、系统稳定性也不够高。另一种方法是利用车辆上安装的单目视觉的视觉里程计方法，通过计算运动物体特征点的光流来获取车辆姿态信息。这种方法容易受到其他物体特征点的干扰，所以该方法只适用于较简单的场景，而且该方法采用稠密光流计算，计算量大，系统响应速度难以满足实时性要求。基于此，本实施例提出一种车辆自身姿态检测方法和装置，通过确定出立体矫正后的左目图像和右目图像中相互匹配的特征点对，然后计算相互匹配的特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点；最后根据地面静止特征点和车厢侧面特征点得到车辆的自身姿态信息，与相关技术中通过加速度传感器或陀螺惯导装置获取到的车辆的移动速度和移动方向的获取车辆自身姿态的方式相比，通过计算得到的数据精度高，可以反映车辆的真实自身姿态。参见图1所示的车辆自身姿态检测方法和装置的应用场景示意图，该应用场景示意图给出了一种车辆自身姿态检测系统，包括：双目立体相机100、采集卡102、图像处理单元104和数据输出单元106，本专利技术系统包括两组双目立体相机100，分别安装于驾驶室两侧并确保车厢在双目立体相机的左目相机和右目相机共同视野内的位置处；相机只有拍摄图像的功能，不具备存储图像的功能，所以本专利技术利用采集卡102来存储双目立体相机获取的图像，并为后续的图像处理单元104提供原始的图像信息；图像处理单元104主要负责图像处理，并从图像中提取信息，结合相机标定参数计算车辆姿态信息；数据输出单元106将图像处理单元104计算得到的车辆姿态信息传递给其他模块使用。上述车辆自身姿态检测系统在使用之前首先需要对双目立体相机100进行标定。对双目立体相机标定分为两步：车辆自身姿态检测系统安装之前标定双目立体相机内部参数和系统安装后标定双目立体相机外部参数。在车辆自身姿态检测系统安装之前对双目立体相机进行标定，得到双目立体相机的焦距、镜头畸变系数等仅与相机自身特性相关的内部参数。将车辆自身姿态检测系统安装在车辆上，并保持双目立体相机与车辆的相对位置不变，之后开始对双目立体相机进行第二次标定，得到作为双目立体相机外部参数的双目立体相机与地面的位置关系；该双目立体相机与地面的位置关系，主要包括旋转矩阵和平移向量。上述双目立体相机内部参数和上述双目立体相机外部参数，在标定完成后，作为相机标定参数缓存在图像处理单元中。完成相机标定及系统安装后，使车厢行驶方向与车头行驶方向一致，计算此时车厢侧面在相机坐标系中的初始法向量α0，并把计算得到的初始法向量α0缓存在图像处理单元104中。在系统使用过程中，通过双目立体相机实时获取车辆周边的图像，并将采集图像缓存在采集卡102中。为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请做进一步详细的说明。实施例1本实施例提出一种车辆自身姿态检测方法，执行主体是上述车辆自身姿态检测系统中的图像处理单元。参见图2所示的车辆自身姿态检测方法的流程图，该车辆自身姿态检测方法可以包括以下具体步骤：步骤200、获取相机采集到的当前帧图像数据中车辆同一盲区内的左目图像和右目图像。这里，相机是指上述的双目立体相机。上述当前帧图像数据，是在车辆变道或者转弯的过程中，相机在当前时刻采集到的图像数据。上述同一盲区，可以是车辆的左侧盲本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆自身姿态检测方法，其特征在于，包括：获取相机采集到的当前帧图像数据中车辆同一盲区内的左目图像和右目图像；对所述左目图像和所述右目图像进行立体矫正，并确定出立体矫正后的所述左目图像和所述右目图像中相互匹配的特征点对；计算相互匹配的特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定所述当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点；根据当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点，得到所述车辆的自身姿态信息。

【技术特征摘要】
1.一种车辆自身姿态检测方法，其特征在于，包括：获取相机采集到的当前帧图像数据中车辆同一盲区内的左目图像和右目图像；对所述左目图像和所述右目图像进行立体矫正，并确定出立体矫正后的所述左目图像和所述右目图像中相互匹配的特征点对；计算相互匹配的特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定所述当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点；根据当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点，得到所述车辆的自身姿态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算相互匹配的特征点对的三维坐标，并根据得到的三维坐标确定所述当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点，包括：确定相互匹配的所述特征点对中的特征点分别在所述左目图像和在所述右目图像中的坐标，并根据获取到的坐标计算所述特征点对中的特征点之间的视差；根据所述特征点对中的特征点之间视差和所述相机标定参数，计算所述特征点对的三维坐标；根据计算得到的各匹配点对的三维坐标，将各匹配点对中共面的匹配点对确定为地面静止特征点，并从非所述地面静止特征点的特征点对中确定出所述车厢侧面特征点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自身姿态信息，包括车辆的移动速度、移动方向、以及车头与车厢夹角；所述根据当前帧图像数据中的地面静止特征点和车厢侧面特征点，得到所述车辆的自身姿态信息，包括：计算所述地面静止特征点在所述当前帧图像数据的上一帧图像数据的三维坐标；根据所述地面静止特征点在所述当前帧图像数据的三维坐标以及在所述上一帧图像数据的三维坐标，计算所述车辆的移动方向；获取所述相机的帧率信息，并基于所述帧率信息、所述地面静止特征点在所述当前帧图像数据的三维坐标以及在所述上一帧图像数据的三维坐标，计算所述车辆的移动速度；当车辆为非完整车辆时，计算当前所述车辆的车辆侧面法向量，获取车厢侧面在相机坐标系下的初始法向量，并根据所述车辆侧面法向量和所述初始法向量，得到所述车辆的车头与车厢夹角。4.根据权利要3所述的方法，其特征在于，所述根据所述地面静止特征点在所述当前帧图像数据的三维坐标以及在所述上一帧图像数据的三维坐标，计算所述车辆的移动方向，包括：通过以下公式计算所述车辆的移动方向：其中，表示车辆的移动方向；Gn(xn，yn，zn)表示所述地面静止特征点在所述上一帧图像数据的三维坐标；Gn+1(xn+1，yn+1，zn+1)表示所述地面静止特征点在所述当前帧图像数据的三维坐标。5.根据权利要3所述的方法，其特征在于，所述基于所述帧率信息、所述地面静止特征点在所述当前帧图像数据的三维坐标以及在所述上一帧图像数据的三维坐标，计算所述车辆的移动速度，包括：通过以下公式计算所述车辆的移动速度：其中，n表示帧率信息；Gn(xn，yn，zn)表示所...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍宽，魏宇腾，魏川，耿鹤，
申请(专利权)人：北京双髻鲨科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11