用于识别车辆导航路径边界的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了用于识别车辆导航路径边界的方法和装置。所述方法包括：通过按照预定义放置标准放置的多个相机来捕获车辆正在穿过的路径的多个图像。所述方法进一步包括：基于相关联的色调饱和度及明度(HSV)色彩空间对多个图像中的每一个内的阴影区域进行处理，以生成多个经阴影处理的图像。所述方法包括：基于所述多个经阴影处理的图像中的每一个的直方图，识别所述多个经阴影处理的图像中的每一个内的路径的边界。所述方法进一步包括：基于为多个经阴影处理的图像所创建的视差图以及与多个相机有关的参数，估算在多个经阴影处理的图像中识别出的路径的边界之间的距离。

Method and Device for Recognizing Vehicle Navigation Path Boundary

The invention discloses a method and a device for identifying the boundary of a vehicle navigation path. The method includes capturing multiple images of a vehicle's path through a plurality of cameras placed according to a predefined placement standard. The method further includes: processing each shadow area in a plurality of images based on the associated hue saturation and brightness (HSV) color space to generate a plurality of shaded images. The method includes: recognizing the boundary of each path in each of the multiple shaded images based on each histogram of the multiple shaded images. The method further includes: estimating the distance between the edges of paths identified in multiple shaded images based on parallax maps created for multiple shaded images and parameters related to multiple cameras.

【技术实现步骤摘要】
用于识别车辆导航路径边界的方法和装置
本专利技术总体涉及自动驾驶车辆，具体涉及用于识别车辆导航路径边界的方法和装置。
技术介绍
为了实现无人或自动驾驶车辆的顺畅导航，自动驾驶车辆控制应当足够稳健，以使得自动驾驶车辆能够在任意类型的外部条件的影响下导航。这些外部条件，例如，包括照明条件、非结构化道路、道路堵塞、障碍物(临时性或永久性的)、环境或天气变化或者地理位置的改变。此外，这些外部条件还可能发生意想不到地改变。自动驾驶车辆应当能够调整其导航以便适应这些变化的外部条件，从而克服可能导致事故或自动驾驶车辆故障的任何未预见到的情况。常规系统无法准确捕获路况和以上所讨论的外部条件。结果导致这些常规系统同样无法准确识别道路边界。因此需要能够解决以上问题并实现自动驾驶车辆顺畅导航的稳健方法和装置。
技术实现思路
在一个实施例中，公开了一种用于识别车辆导航路径边界的方法。所述方法包括：由车辆导航装置通过按照预定义放置标准放置的多个相机来捕获车辆正在穿过的路径的多个图像。所述方法进一步包括：由车辆导航装置基于相关联的色调饱和度及明度(HSV)色彩空间对多个图像中的每一个内的阴影区域进行处理，以生成多个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于识别车辆导航路径边界的方法，其特征在于，所述方法包括：由车辆导航装置通过按照预定义放置标准放置的多个相机来捕获车辆正在穿过的路径的多个图像；由所述车辆导航装置基于相关联的HSV色彩空间对所述多个图像中的每一个内的阴影区域进行处理，以生成多个经阴影处理的图像；由所述车辆导航装置基于所述多个经阴影处理的图像中的每一个的直方图，识别所述多个经阴影处理的图像中的每一个内的所述路径的边界；以及由所述车辆导航装置基于为所述多个经阴影处理的图像所创建的视差图以及与所述多个相机有关的参数，估算在所述多个经阴影处理的图像中识别出的所述路径的边界之间的距离。

【技术特征摘要】
2017.08.09 IN 2017410283431.一种用于识别车辆导航路径边界的方法，其特征在于，所述方法包括：由车辆导航装置通过按照预定义放置标准放置的多个相机来捕获车辆正在穿过的路径的多个图像；由所述车辆导航装置基于相关联的HSV色彩空间对所述多个图像中的每一个内的阴影区域进行处理，以生成多个经阴影处理的图像；由所述车辆导航装置基于所述多个经阴影处理的图像中的每一个的直方图，识别所述多个经阴影处理的图像中的每一个内的所述路径的边界；以及由所述车辆导航装置基于为所述多个经阴影处理的图像所创建的视差图以及与所述多个相机有关的参数，估算在所述多个经阴影处理的图像中识别出的所述路径的边界之间的距离。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：基于所估算的所述路径的边界之间的所述距离，计算所述车辆位于所述车辆正在穿过的所述路径上的导航坐标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定义放置标准包括以下中的至少一个：将所述多个相机中的每一个放置在相同的水平面；以及平行放置所述多个相机中的每一个的光轴。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：将由所述多个相机所捕获的所述多个图像中的每一个转换到HSV色彩空间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，处理所述多个图像中的一个图像中的阴影区域包括：识别具有大于阴影阈值的V值的至少一个阴影像素；基于所述图像中的每个像素的S值的总和以及所述图像中的每个像素的V值的总和，计算光谱比率校正因子；以及将所述光谱比率校正因子应用于所述图像中的所述至少一个阴影像素中的每一个阴影像素，以生成经阴影处理的图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，处理所述图像中的阴影区域进一步包括：利用中值滤波模糊所述经阴影处理的图像。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述多个经阴影处理的图像中的一个内的所述路径的边界包括：将所述经阴影处理的图像转换为灰度图像；绘制与所述灰度图像相关的直方图；识别所述直方图中峰值的局部极小值和局部极大值；确定对应于所述经阴影处理的图像中的路径区域的阈值像素值以及所述直方图中与所述阈值像素值相关的峰值；以及基于所述阈值像素值利用所述直方图绘制轮廓线以识别所述路径的边界。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，识别所述经阴影处理的图像内的所述路径的边界进一步包括：当所述路径是非结构化的时，对所述经阴影处理的图像应用拉默-道格拉斯-普克算法。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，估算所述路径的边界之间的所述距离包括：从所述多个经阴影处理的图像中的每一个中提取沿外极线的多个区块；基于所述多个区块中的每一个区块内的每一子块与其余多个区块内的每一子块的比较，确定多个均方误差值；以及基于所述多个均方误差值为所述多个经阴影处理的图像创建视差图。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，立体相机包括所述多个相机。11.一种用于识别路径边界的车辆导航装置，其特征在于，所述车辆导航装置包括：多个相机，其中按照预定义放置标准放置所述多个相机；处理器，所述处理器以可通信的方式耦合到所述多个相机；以及存储器，所述存储器以可通信的方式耦合到所述处理器并且在所述存储器上存储有处理器指令，执行所述处理器指令时将促使所述处理器：通过所述多个相机来捕获车辆正在穿过的路径的多个图像；基于相关联的HSV色彩空间对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·札格纳特，R·R·梅格纳特汉，
申请(专利权)人：维布络有限公司，
类型：发明
国别省市：印度,IN