一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法，涉及车辆自动驾驶领域，本发明专利技术在现有的基于特征的车道线检测方法的基础上，改进检测流程，提出横向条状窗口滑动检测车道线的方法。选定小窗口的检测不仅适用于直线检测，对弯道等检测均有良好的鲁棒性和准确性。同时对检测的车道线，提出一种利用双目视觉计算农机行驶过程中的横向偏移距离和偏航角的方法，该方法实时输出数据到控制器，控制器做出决策控制农机，可实现车道保持功能。能。能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法


[0001]本专利技术属于图像处理和自动驾驶领域，具体涉及一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法。

技术介绍

[0002]近些年，随着软件算法、硬件升级等要素更新以及国家政策的支持，自动驾驶领域的技术飞速发展。自动驾驶的前提是在规定的区域内行驶，车道的智能识别以及根据识别出的车道线进行车辆行驶路线校正是其重要组成部分。
[0003]目前公路路面车辆无人驾驶研究较为广泛，但在农业领域，尤其农田道路上的自动驾驶研究较少。农田道路因其自身特点复杂性，使得公路上的自动驾驶相关技术无法直接移植到农田道路上。就车道线提取而言，因农田道路大多为单行道、道路边缘不规整、路面不平整等特点，增加了农机在行驶过程中车道线提取的难度。与此同时，农田道路一般人车较少、农机行驶速度慢以及农机一般在良好的天气下进行作业等条件，使得相机获得的图像噪声较少，易于图像处理。另外汽车的无人驾驶技术，所用传感器设备如激光雷达等设备昂贵，在农业领域不便推广使用，然而双目相机测距范围在几十米，价格低廉，符合应用场景，所以利用相机获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法，其特征在于：包括两个步骤：一、车道检测：通过确定相机安装位置进行标定，然后通过逆透视变换实时获取道路的鸟瞰图，并对进行图像灰度化处理、高斯滤波处理、边缘检测处理，通过短距离的横向条状窗口滑动法获得拟合的车道线，根据拟合的车道线获得道路中心线，也即车辆预定行驶路线；二、车道轨迹偏差计算与控制：通过双目相机同步采集左右相机的图像计算图像之间的视差，从而估计每一个像素的深度，即可计算图片上车道线像素点距离相机中心的实际距离，经计算可获得相机中心的横向偏航距离和偏航角，进而实时输出到控制系统控制车辆转角。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法，其特征在于：步骤一所述的车道线检测，具体如下：步骤一、对相机获得的图像，进行预处理并提取边缘特征，对整幅图像沿着车道线方向进行像素距离分割，由于像素之间对应车道线方向实际距离随着图像像素沿v方向在逆透视处理后的图像上一一对应，等距分割，分割点分别对应R0,R1,R2…
R
i
…
分割的距离不能太小，故i不能取得太大；步骤二、对单位距离图像片段从底部向上开始依次进行霍夫变换，检测出在图像片段中感兴趣的区域内所有直线的两个坐标R
i
R
i+1
(u
i
,v
i
)，R
i
R
i+1
(u
i+1
,v
i+1
)，则直线的斜率可以确定；步骤三、对小窗口的ROI区域检测点，考虑到逆变换之后会存在垂直于u轴的情况，这里计算所有的斜率的倒数及其均值k'，将所有的直线斜率倒数k
ij
与均值比较，设定偏差阈值δ，如果偏差较大舍弃该斜率对应的坐标点，反之保留；|k
ij
‑
k'|<δ(2)步骤四、将保留下来的点进行最小二乘拟合，可得车道线对应的直线；根据车道线坐标u的大小可以确定是左车道线还是右车道线，根据获得的车道线，在小窗口ROI区域内，在左右车道线的分别取两点，计算中点，经过最小二乘拟合，即可获得车道的中心线；该车道中心线也是车辆的预定行驶路线。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法，其特征在于：步骤二所述的车道轨迹偏差计算与控制，具体如下：(1)计算车辆横向偏移距离步骤一、测出两条车道线的距离为d，则中心线与车道线一侧的距离为步骤二、像素坐标系中，窗口内的R...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈熙源，王鹏飞，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：