基于单光子图像传感器的自动驾驶方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于单光子图像传感器的自动驾驶方法及系统，开启一次激光发射装置对参考物测距标定，再采用视觉算法对参考物测距，根据两者差异得到校正系数，关闭激光发射装置后，采用视觉算法对单光子图像传感器获取的图像中的目标对象测距，根据测量距离和校正系数，得到目标对象实际距离。根据识别的目标对象、目标对象实际距离、路线信息和车辆运动状态，发送运动控制信号至运动控制系统，调整车辆运动状态，实现自动驾驶。本申请提供的方法仅使用一次激光发射装置测距，解决了激光雷达测距时相互干扰问题，单光子图像传感器不仅可作为激光测距时的接收器，还可作为图像传感器进行成像，在弱光条件下也可工作，满足全天候工作要求。候工作要求。候工作要求。

【技术实现步骤摘要】
基于单光子图像传感器的自动驾驶方法及系统


[0001]本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种基于单光子图像传感器的自动驾驶方法及系统。

技术介绍

[0002]测距是车辆自动驾驶技术中的核心功能，最常见的技术手段是通过激光雷达（LIDAR）实现测距，随着具备自动驾驶功能的车辆的商用普及，道路上大量车辆采用同样的雷达扫描，存在相互干扰的现象，雷达容易混淆附近的车辆发送来的脉冲和自己发出的信号回波，导致雷达失灵甚至对车辆和人员的安全性造成威胁。除此之外，车用激光雷达的探测距离有限，对150米以外物体测距较为困难，探测距离较短还会限制车速，不利于车辆高速行驶。另外，激光雷达难以全天候工作，在强光，雨或雾等特殊环境下，难以正常工作。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供了一种基于单光子图像传感器的自动驾驶方法及系统。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请采用了如下技术方案：本申请的第一方面，提供了一种基于单光子图像传感器的自动驾驶方法，该方法包括：开启激光发射装置，激光发射装置向视场内多个参考对象发射激光，单光子图像传感器接收从所述多个参考对象反射的激光，确定所述多个参考对象与单光子图像传感器之间的多个实际距离；关闭激光发射装置，获得单光子图像传感器图像；识别所述多个参考对象，基于单目视觉测距算法，根据所述多个参考对象在所述图像中对应的多个像素位置，确定所述多个参考对象与所述单光子图像传感器之间的多个测算距离；根据所述多个实际距离和对应的多个像素位置，确定实际距离随像素位置变化的第一预测曲线，根据所述多个测算距离和对应的多个像素位置，确定测算距离随像素位置变化的第二预测曲线，根据所述第一预测曲线和所述第二预测曲线，得到校正系数；识别目标对象，基于单目视觉测距算法确定所述目标对象与所述单光子图像传感器之间的测算距离，根据所述测算距离和所述校正系数，确定目标对象实际距离；获取路线信息和车辆运动状态；根据所述目标对象、所述目标对象实际距离、所述路线信息和所述车辆运动状态，发送运动控制信号至运动控制系统，根据所述运动控制信号调整车辆运动状态。
[0005]优选地，所述单目测距算法具体为：根据对象在图像中x轴和y轴方向距离图像中心点的距离、图像宽度和高度、单光子图像传感器的高度、俯视角、垂直半视场角和水平半视场角计算对象与所述单光子图像传感器之间的距离。
[0006]本申请的第二方面，提供了一种基于单光子图像传感器的自动驾驶系统，该系统
包括：激光发射装置，用于向视场内多个参考对象发射激光；单光子图像传感器，用于接收从所述多个参考对象反射的激光，探测关闭激光发射装置后的视场，得到图像；车辆定位系统，用于获取路线信息和车辆运动状态；主机系统，用于识别参考对象或目标对象，基于单目视觉测距算法，根据所述参考对象或目标对象在图像中对应的像素位置，确定参考对象与单光子图像传感器之间的测算距离，根据实际距离和像素位置，确定实际距离随像素位置变化的第一预测曲线，根据测算距离和像素位置，确定测算距离随像素位置变化的第二预测曲线，根据所述第一预测曲线和所述第二预测曲线，得到校正系数，基于单目视觉测距算法确定目标对象与单光子图像传感器之间的测算距离，根据测算距离和校正系数，确定目标对象实际距离，根据目标对象、目标对象实际距离、路线信息和车辆运动状态，发送运动控制信号至运动控制系统；运动控制系统，用于接收所述运动控制信号，根据所述运动控制信号调整车辆运动状态。
[0007]优选地，所述主机系统包括显示设备接口，用于将图像传输到与显示设备接口电连接的外部显示设备。
[0008]优选地，所述单光子图像传感器包括单光子雪崩二极管。
[0009]优选地，所述激光发射装置包括垂直腔面发射激光器。
[0010]优选地，所述主机系统包括基于卷积神经网络的机器学习单元。
[0011]相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：基于以上技术方案可知，本申请提供的一种基于单光子图像传感器的自动驾驶方法及系统，开启一次激光发射装置对参考物测距标定，再采用视觉算法对参考物测距，根据两者差异得到校正系数，关闭激光发射装置后，采用视觉算法对单光子图像传感器获取的图像中的目标对象进行测距得到测量距离，根据测量距离和校正系数，得到目标对象实际距离。根据识别的目标对象、目标对象实际距离、路线信息和车辆运动状态，发送运动控制信号至运动控制系统，以调整车辆运动状态，实现自动驾驶。本申请提供的方法仅使用一次激光发射装置测距，无需高频次使用激光测距，解决了激光雷达测距时与其他车辆的激光相互干扰的问题，单光子图像传感器不仅可以作为做激光测距时的接收器，还可以作为图像传感器进行成像，同时可在弱光条件下正常工作，满足全天候工作要求。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，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它的附图。
[0013]图1是本申请实施例提供的用于基于单光子图像传感器的自动驾驶方法的示例流程图。
[0014]图2是本申请实施例提供的一种单目视觉测距原理图。
[0015]图3是本申请实施例提供的一种预测曲线与校正曲线关系示意图。
[0016]图4是本申请实施例提供的基于单光子图像传感器的自动驾驶系统框架示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。
[0018]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。
[0019]应当说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语
“ꢀ
包括”、
“ꢀ
包含”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。在没有更多限制的情况下，由语句
“ꢀ
包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0020]图1是用于基于单光子图像传感器的自动驾驶方法过程100的示例流程图。过程100包括：S101开启激光发射装置，确定参考对象实际距离；S102关闭激光发射装置，获得单光子图像传感器图像；S103基于单目视觉测距算法，确定参考对象测算距离；S104根据参考对象实际距离和像素位置，确定第一预测曲线，根据参考对象测算距离和像素位置，确定第二预测曲线，确定校正本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶方法，其特征在于，所述方法包括：开启激光发射装置，激光发射装置向视场内多个参考对象发射激光，单光子图像传感器接收从所述多个参考对象反射的激光，确定所述多个参考对象与单光子图像传感器之间的多个实际距离；关闭激光发射装置，获得单光子图像传感器图像；识别所述多个参考对象，基于单目视觉测距算法，根据所述多个参考对象在所述图像中对应的多个像素位置，确定所述多个参考对象与所述单光子图像传感器之间的多个测算距离；根据所述多个实际距离和对应的多个像素位置，确定实际距离随像素位置变化的第一预测曲线，根据所述多个测算距离和对应的多个像素位置，确定测算距离随像素位置变化的第二预测曲线，根据所述第一预测曲线和所述第二预测曲线，得到校正系数；识别目标对象，基于单目视觉测距算法确定所述目标对象与所述单光子图像传感器之间的测算距离，根据所述测算距离和所述校正系数，确定目标对象实际距离；获取路线信息和车辆运动状态；根据所述目标对象、所述目标对象实际距离、所述路线信息和所述车辆运动状态，发送运动控制信号至运动控制系统，根据所述运动控制信号调整车辆运动状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述单目测距算法具体为：根据对象在图像中x轴和y轴方向距离图像中心点的距离、图像宽度和高度、单光子图像传感器的高度、俯视角、垂直半视场角和水平半视场角计算对象与所述单光子图像传感器之间的距离。3.一种自动驾驶系统，其特征在于，所述系...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵照，林晓东，
申请(专利权)人：合肥芯福传感器技术有限公司，
类型：发明
国别省市：