【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的车载导航方法
本专利技术涉及车载导航领域,尤其涉及一种基于机器视觉的车载导航方法。
技术介绍
环卫行业地位日益提高,现有环卫专用车尚不能适应城市建设要求。近年来,随着我国城市建设进程的不断加快,城市生活垃圾以及道路机械化作业面积与日俱增,给环卫车辆驾驶员带来的工作负担日益加重。作为特定环境下的低速扫路车,国内部分学者已经进行了无人驾驶技术的研究,大多都聚焦于基于数字地图的路径导航,这种导航方法导航精度准确,但对系统的处理能力要求较严格且成本偏高。本文针对扫路车的特定运行环境,提出基于机器视觉的路径导航方法。随着计算机硬件的不断升级,使得机器视觉系统的性能有了很大的提升,检测范围和检测能力都在横向、纵向上不断延伸。在增长速度和市场规模等数据上,我国正在奋起直追且效果显著,眼下已成为全球第三大机器视觉市场。
技术实现思路
针对上述的现状,本专利技术的目的在于提供一种利用车道线,识别准确,便于操作的基于机器视觉的导航方法。此导航方法针对人流量较少且缺乏数字地图的工业园区或工厂内。本专利技术是通过以下技术方案达到上述目的:一种基于机器视觉的车载导航方法,包括如下步骤:(1)基于车道线提取和二维码识别的导航方法;(2)将提取到的车道线图像进行图像预处理,主要包括图像的灰度化,中值滤波进行图像的去噪,Sobel算子进行图像的边缘提取;(3)提取车道线的中点,将提取出来的中点连接起来形成小车前进的导航线,然后测量出车道线实际的中心位置,计算出提取 ...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的车载导航方法,其特征在于,包括如下步骤:/n(1)基于车道线提取和二维码识别的导航方法;/n(2)将提取到的车道线图像进行图像预处理,主要包括图像的灰度化,中值滤波进行图像的去噪,Sobel算子进行图像的边缘提取;/n(3)提取车道线的中点,将提取出来的中点连接起来形成小车前进的导航线,然后测量出车道线实际的中心位置,计算出提取出的导航线M与实际的中心位置的偏移量,给两个电机不同的PWM占空比来控制它们的转速,值主要用来确定给的PMW占空比的大小;/n(4)识别二维码中信息完成前进,后退,左转,右转。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的车载导航方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)基于车道线提取和二维码识别的导航方法;
(2)将提取到的车道线图像进行图像预处理,主要包括图像的灰度化,中值滤波进行图像的去噪,Sobel算子进行图像的边缘提取;
(3)提取车道线的中点,将提取出来的中点连接起来形成小车前进的导航线,然后测量出车道线实际的中心位置,计算出提取出的导航线M与实际的中心位置的偏移量,给两个电机不同的PWM占空比来控制它们的转速,值主要用来确定给的PMW占空比的大小;
(4)识别二维码中信息完成前进,后退,左转,右转。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的车载导航方法,其特征在于:所述步骤(2)中对车道线图像进行图像预处理,所述中值滤波为基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波表达式如下:
式中:表示图像中心像素点的位置;表示所选中心像素点的周围像素点;表
示所选择的模板大小;
Sobel算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法,主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测Sobel算子表达式如下:
Gx及Gy分别代表水平梯度和垂直梯度。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的车载导航方法,其特征在于:所述步骤(3...
【专利技术属性】
技术研发人员:仝光,李解,
申请(专利权)人:上海谕培汽车科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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