一种主要障碍物检测方法、装置与自动驾驶系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种主要障碍物检测方法、装置与自动驾驶系统。基于双目相机，用于通过过滤连续型障碍物生成新视差图，再在新视差图内检测主要的障碍物，提高主要障碍物的检测效果。该基于双目相机的连续型障碍物检测方法包括：实时获取双目相机的原始图像并计算原始图像的视差图；以左相机建立世界坐标系对所述视差图进行处理，获取标注连续障碍物的新视差图，基于新视差图，对主要障碍物进行检测。对主要障碍物进行检测。对主要障碍物进行检测。

【技术实现步骤摘要】
一种主要障碍物检测方法、装置与自动驾驶系统


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，尤其涉及一种主要障碍物检测方法、装置与自动驾驶系统。

技术介绍

[0002]随着汽车在普通家庭的普及，交通事故也在大幅增多，造成人员伤亡与财产损失的事故屡见不鲜。ADAS(Advanced Driving Assistant System，高级驾驶辅助系统)可以提前判断可能发生的危险状况并报警，有效避免交通意外发生。
[0003]汽车视觉ADAS方案中存在单目和双目两条技术路线。单目相机识别障碍物依赖于全面的样本库与优秀的分类器，在复杂多变的环境中，有太多未知障碍物不能被识别；而双目相机无须大规模数据采集帮助机器学习，就能够识别包括各类车辆(异型车、卡车、三轮车、电动车、自行车)、行人、特殊障碍物在内的各种任何障碍物，同时还可以利用左右图像生成视差图，计算障碍物三维几何信息和相对距离。
[0004]由于双目相机在视差图全视野内检测障碍物，不但检测人/车等主要障碍物，还输出部分不必要的障碍物，如两侧灌木丛和车道中间的隔离带等连续型障碍物；进一步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主要障碍物检测方法，其特征在于，包括：实时获取双目相机的原始图像并计算原始图像的视差图；以左相机建立世界坐标系对所述视差图进行处理，获取标注连续障碍物的新视差图，基于新视差图，对主要障碍物进行检测。2.如权利要求1所述的主要障碍物检测方法，其特征在于，所述以左相机建立世界坐标系对所述视差图进行处理，获取标注连续障碍物的新视差图包括：以左相机建立世界坐标系，并基于所述视差图计算每个像素点的三维坐标；构造XOZ平面内的栅格图，将每个像素点的三维坐标填入对应栅格，建立映射到栅格内所有像素点行列坐标查询表；使用高斯滤波对所述栅格图做平滑处理，获得平滑栅格图；在平滑栅格图内拟合多条直线，并给栅格打上标签；遍历栅格，若标签状态为1，利用坐标查找表将映射到该栅格内的像素点标记为连续型障碍物；遍历视差图，若像素点标签为连续型障碍物，则将其视差值置为0，生成新视差图。3.如权利要求2所述的主要障碍物检测方法，其特征在于，所述构造XOZ平面内的栅格图，将每个像素点的三维坐标填入对应栅格，建立映射到栅格内所有像素点行列坐标查询表包括：定义沿Z轴距离范围[0，zmax]，栅格单位距离zgrid；沿X轴距离范围[
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xmax，xmax]，栅格单位距离xgrid，则沿Z轴和X轴栅格个数计算公式如下:个数计算公式如下:栅格图大小M*N，其左上角栅格表示沿Z轴距离0，沿X轴距离
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xmax；已知一像素三维坐标(X，Y，Z)，该像素映射到栅格图计算公式如下：已知一像素三维坐标(X，Y，Z)，该像素映射到栅格图计算公式如下：建立映射到任一个栅格内所有像素点行列坐标的查找表。4.如权利要求1所述的主要障碍物检测方法，其特征在于，所述实时获取双目相机的原始图像并计算原始图像的视差图包括：建立双目相机成像数学模型，利用双目相机的原始灰度图，针对左相机与右相机重合且有效的图像区域逐点计算视差，得到与原始图像对应的视差图。5.如权利要求1所述的主要障碍物检测方法，其特征在于，所述以左相机建立世界坐标系对所述视差图进行处理，获取标注连续障碍物的新视差图，还包括：构建X轴的方法为：面向前方时，指向车辆右侧；构建Y轴的方法为：垂直于地面指向上方；
构建Z轴的方法为：指向车辆前进方向；已知左相机与右相机的参数有：两个光心基距B，焦距f，左相机光心行列坐标(crow,ccol)，定义一像素行列坐标为(row,col)，视差为d...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢士强，王欣亮，朱海涛，肖志鹏，刘永才，
申请(专利权)人：北京中科慧眼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：