一种基于双目相机的坡度即时预测方法、系统及计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于双目相机的坡度即时预测方法、系统及执行上述方法的可读存储介质，具体是通过双目相机检测道路车道曲线；做两条与车道曲线垂直的辅助线，辅助线与车道线交于四个参考点；通过方程与辅助线方程求出四个参考点在像素坐标系的坐标；深度测量得到四个参考点的世界坐标系的坐标；将四个参考点的世界坐标系的坐标值作为输入量，通过预存的坡度求解公式计算并输出前方道路的坡度值；该方案解决汽车行驶过程中前方坡度预测精度不高，无法测量横向坡度的问题，实现了在车辆行驶时精确预测前方坡度和同时测量横向坡度，还具有高精度的特点。高精度的特点。高精度的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双目相机的坡度即时预测方法、系统及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及汽车安全
，尤其涉及一种能够在车辆行驶时精确预测前方坡度，且实现了测量横向坡度的基于双目相机的坡度实时预测方法、以及实现该方法的系统。

技术介绍

[0002]随着智能汽车发展的步伐不断推进，对于行驶中的车辆而言，实时获取前方道路的坡度，对于有效且准确的控制车辆运行尤为重要。
[0003]在现有的道路坡度测量中，大多采用传感器与汽车动力学结合的方法来，但这种方法只能测量车辆当前位置的坡度，并不能用于预测前方道路的坡度。同时也有采取安装多个雷达，从而得到前方道路坡度的方法，但这种方法成本过高，难以普及。
[0004]在目前大多基于单目相机预测道路坡度的方法中，虽然能预测前方道路的坡度，成本低，但是测量精度也低，且只能预测直线道的坡度值，无法预测横向坡度值。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于解决汽车行驶过程中前方坡度预测精度不高，无法测量横向坡度的问题，而提供一种基于双目相机的坡度实时预测方法、以及实现该方法的系统，采用该预测方法和系统，实现了在车辆行驶时精确预测前方坡度和同时测量横向坡度。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种基于双目相机的坡度即时预测方法，具体步骤为：
[0008]通过双目相机检测道路车道曲线；
[0009]做两条与车道曲线垂直的辅助线，辅助线与车道线交于四个参考点；
[0010]通过车道线拟合方程与辅助线方程求出四个参考点在像素坐标系的坐标；
[0011]深度测量得到四个参考点的世界坐标系的坐标；
[0012]将四个参考点的世界坐标系的坐标值作为输入量，通过预存的坡度求解公式计算并输出前方道路的坡度值。
[0013]通过双目相机检测道路车道曲线，具体为；
[0014]通过左右双目相机获取前方车道线图像，通过相机标定获取左右双目相机的内外参数；
[0015]矫正左右图像，使得两张图像位于同一平面且相互平行；
[0016]通过车道线检测方法获取车道线特征点的图像坐标；并通过最小二乘法得到的车道线拟合二次函数：
[0017][0018]其中a
1Y
、b
1Y
、c
1Y
与a
2Y
、b
2Y
、c
2Y
分别为第一条辅助线与第二条辅助线在右眼相机中车道线函数的系数；a
1z
、b
1z
、c
1z
与a
2z
、b
2z
、c
2z
分别为第一条辅助线与第二条辅助线在左眼相机中车道线函数的系数。
[0019]对于直线道，辅助线方程为初始辅助线方程，该初始辅助线方程的获取途径如下：
[0020]在世界坐标系中的道路上做两条与车道线垂直的基准线，保证双目相机的光轴与车道线平行，利用车道线检测方法得到两条基准线在左右双目相机中的辅助线1
1Z
、1
2Z
与1
1Y
、1
2Y
的函数表达式，如下
[0021][0022]其中k
1Z
、b
1Z
与k
1Y
、b
1Y
分别为第一条辅助线在左眼相机与右眼相机中的斜率与截距；k
2Z
、b
2Z
与k
2Y
、b
2Y
分别为第二条辅助线在左眼相机与右眼相机中的斜率与截距；
[0023]对于曲线道，辅助线方程，利用转向角预测模块预测前方道路转向角α；
[0024]根据前方道路转向角得到辅助线旋转角度β；
[0025]α＝β；得到旋转后的辅助线在左右相机图像中的函数表达式：
[0026][0027]其中k
’
1Z
、k
’
2Z
、k
’
1Y
、k
’
1Y
分别为旋转后的辅助线在左右相机图像中的函数表达式的斜率，计算公式如下：
[0028][0029]车道线拟合方程与辅助线方程分别得到在左右图像中辅助点的坐标，辅助点分别为P11左、P21左、P12左、P22左与P11右、P21右、P12右、P22右。
[0030]通过双目相机深度测量所得的四个辅助点世界坐标分别如下：
[0031]P
11
(X
11
，Y
11
，Z
11
)、P
21
(X
21
，Y
21
，Z
21
)、P
12
(X
12
，Y
12
，Z
12
)、P
22
(X
22
，Y
22
，Z
22
)。
[0032]一种基于双目相机的坡度即时预测系统，包括
[0033]双目相机，用于获取前方车道线图像，
[0034]处理器，包括
[0035]标定模块，用于通过相机标定获取左右双目相机的内参数和外参数；矫正左右图像，使得两张图像位于同一平面且相互平行；
[0036]车道线特征点图像获取模块，用于做两条与车道曲线垂直的辅助线，辅助线与车道线交于四个参考点,通过车道线检测方法获取车道线特征点的图像坐标；
[0037]车道线拟合模块，用于通过最小二乘法将所述车道线特征点拟合为二次函数曲线段；通过车道线拟合方程与辅助线方程求出四个参考点在像素坐标系的坐标；
[0038]深度检测模块，用于深度测量得到四个参考点的世界坐标系的坐标；
[0039]坡度计算模块,用于将四个参考点的世界坐标系的坐标值作为输入量，通过预存的坡度求解公式计算并输出前方道路的坡度值。
[0040]输出模块，用于输出前方道路的相对横坡与纵坡的坡度值。
[0041]一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如上述任一项所述的方法。
[0042]与现有技术相比较，本专利技术的有益效果是:
[0043]本专利技术通过双目相机可以实时的预测前方道路的坡度值，同时还可以预测弯道的横坡坡度值与纵坡坡度值。
[0044]本专利技术通过将车道线上的辅助点投影到世界坐标中计算坡度值，精度更高。
[0045]本专利技术中的车道线检测模块与转向角预测模块所得结果可用于其他的辅助驾驶系统或智能驾驶技术当中，如：车道偏移预警、L3以上的自动驾驶等。
附图说明
[0046]图1为本专利技术基于双目相机的坡度实时预测方法的流程示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双目相机的坡度即时预测方法，其特征在于：通过双目相机检测道路车道曲线；做两条与车道曲线垂直的辅助线，辅助线与车道线交于四个参考点；通过车道线拟合方程与辅助线方程求出四个参考点在像素坐标系的坐标；深度测量得到四个参考点的世界坐标系的坐标；将四个参考点的世界坐标系的坐标值作为输入量，通过预存的坡度求解公式计算并输出前方道路的坡度值。2.根据权利要求1所述的基于双目相机的坡度即时预测方法，其特征在于，所述通过双目相机检测道路车道曲线，具体为；通过左右双目相机获取前方车道线图像，通过相机标定获取左右双目相机的内外参数；矫正左右图像，使得两张图像位于同一平面且相互平行；通过车道线检测方法获取车道线特征点的图像坐标；并通过最小二乘法得到的车道线拟合二次函数：其中a
1Y
、b
1Y
、c
1Y
与a
2Y
、b
2Y
、c
2Y
分别为第一条辅助线与第二条辅助线在右眼相机中车道线函数的系数；a
1z
、b
1z
、c
1z
与a
2z
、b
2z
、c
2z
分别为第一条辅助线与第二条辅助线在左眼相机中车道线函数的系数。3.根据权利要求1所述的基于双目相机的坡度即时预测方法，其特征在于：对于直线道，辅助线方程为初始辅助线方程，该初始辅助线方程的获取途径如下：在世界坐标系中的道路上做两条与车道线垂直的基准线，保证双目相机的光轴与车道线平行，利用车道线检测方法得到两条基准线在左右双目相机中的辅助线1
1Z
、1
2Z
与1
1Y
、1
2Y
的函数表达式，如下其中k
1Z
、b
1Z
与k
1Y
、b
1Y
分别为第一条辅助线在左眼相机与右眼相机中的斜率与截距；k
2Z
、b
2Z
与k
2Y
、b
2Y
分别为第二条辅助线在左眼相机与右眼相机中的斜率与截距；对于曲线道，辅助线方程，利用转向角预测模块预测前方道路转向角α；根据前方道路转向...

【专利技术属性】
技术研发人员：严运兵，李海玮，李阳，车启谣，孟祥永，黄博文，唐学权，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：