基于机器车身视觉的防碰撞系统技术方案

本发明专利技术公开了基于机器车身视觉的防碰撞系统，包括信息采集单元、数据分析单元和信息输出单元，本发明专利技术涉及车辆防撞技术领域，解决了地下车库倒车的时候不能避免固定的障碍物，因此在倒车的时候存在碰撞障碍物的技术问题，本发明专利技术通过对采集的图像和雷达辐射范围进行分割，从而来测量车身与障碍物之间的距离，并与实际的测量距离进行比较，来判断该雷达是否存在误判的情况，对于误判的情况生成预警信号进行传输，提醒操作人员需要进行检查，其次通过获取图片的信息进行建模处理，并对建模完成的数据进行分析，从而生成虚拟停车位，并根据虚拟停车位来进行对应的位置调整，从而来避免倒车的过程中停车位两侧存在的障碍物对车身的碰撞影响。的碰撞影响。的碰撞影响。

【技术实现步骤摘要】
基于机器车身视觉的防碰撞系统


[0001]本专利技术涉及车辆防撞
，具体为基于机器车身视觉的防碰撞系统。

技术介绍

[0002]汽车防碰撞系统主要用于协助驾驶员避免高速、低速追尾，高速中无意识偏离车道，与行人或车辆碰撞等重大交通事故，同时汽车防碰撞系统也可以应用于车辆倒车停车，倒车过程中存在的磕碰难以避免。
[0003]根据申请号为CN201910206570.9的专利显示，该专利包括缓冲装置和碰撞监测模块，所述缓冲装置包括前横梁、吸能盒、加强杆及气囊组件，所述吸能盒与加强杆分别有两个，每个吸能盒的一端与车纵梁连接，另一端与所述前横梁连接，每个加强杆的一端与车纵梁连接，另一端与前横梁中部连接，该专利通过设置的碰撞监测模块来对碰撞时进行监测，从而来操作其他部分来对驾驶人员进行缓冲保护。
[0004]现有的部分车辆在地下车库倒车的过程中，由于不同的车库内部构造不同，停车位前面存在支撑柱，由于支撑柱的存在，导致了车辆在倒车的过程中会存在磕碰的情况，其次部分的汽车安装的自动泊车系统，但是由于雷达的监测存在误差，导致了碰撞情况的产生。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于机器车身视觉的防碰撞系统，解决了地下车库倒车的时候不能避免固定的障碍物，因此在倒车的时候存在碰撞障碍物的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于机器车身视觉的防碰撞系统，包括：
[0007]信息采集单元，用于采集目标对象的基础数据，目标对象为正在倒车的车辆，基础数据包括车辆泊车过程中车身周围环境状况、停车位的纵向长度、停车位的横向长度、雷达监测范围和雷达监测时长，车身周围环境情况的获取方式为：通过车辆安装的全方位监控影像进行实时的监控，并生成对应的图像信息；
[0008]停车位的纵向长度和横向长度的获取方式为：通过获取大数据进行获取，本申请中以小型汽车位例，小型车位尺寸采用2.5～2.7
×
5～6米的尺寸；
[0009]雷达监测时长的获取方式：雷达监测信号即系统是否接收到雷达传输回来的信号，并将获取的基础数据传输到图像分割单元；
[0010]图像分割单元获取到传输的基础数据，并对基础数据进行分割，具体的分割方式为：将获取的图像进行九等份均分，并标记为Ci,同理对雷达辐射范围进行均分，并标记为Di，且Ci与Di互相对应，i＝1、
…
、9，并将分割数据传输到数据分析单元；
[0011]数据分析单元获取到传输的分割数据，分别对对应区域内的图像信息和雷达接收信息进行分析，具体的分析方式如下：
[0012]图像信息分析的具体方式如下：
[0013]获取对应区域内雷达接收信号的时间长短，并标记为T
D
j，且j＝1、
…
、9，并将接收时间相同的区域标记为识别区域，反之将接收时间不相同的区域标记为未识别区域，对未识别区域不做任何处理，此处默认障碍物全部存在与识别区域内，未识别区域内部没有障碍物的存在，同时对障碍物的宽度进行计算，具体方式如下：
[0014]获取单个均分图像的宽度和存在障碍物图像的个数，并通过三维建模对障碍物尺寸进行1：10的建模处理，并计算得出障碍物的宽度LZ；
[0015]获取接收时长来对车障距离进行计算，计算得出距离并标记为L1和L2，此处雷达测量距离为现有技术中较为成熟的计算方式，因此不做过多赘述；
[0016]将识别区域进行合并，获取合并区域内部的信息数据，信息数据包括障碍物的宽度LZ，并计算车身与障碍物的距离，具体计算方式如下：
[0017]以障碍物为原点，车身所在位置为X轴，障碍物高度为Y轴建立直角坐标系，并将车标记A(X1,Y1)，其中X1表示该点距离原点距离，即车障距离L1，
[0018]与测算得出的距离X1进行比较，当L1＝X1时，系统判定雷达计算的距离与实际测量的距离相同不做任何处理，反之系统判定雷达计算的距离与实际测量的距离不相同并生成异常信号；
[0019]数据分析对获取到传输的异常信号进行分析，具体的分析方式如下：
[0020]P1：获取停车位的纵向长度Z和横向长度H，且以横向长度H为X轴，纵向长度Z为Y轴建立直角坐标系；
[0021]P2：获取车身两侧车障距离L1和L2，并对L1和L2进行比较，
[0022]若L1
‑
L2≤10，系统判定两边的距离没有超过预设范围，系统不做任何处理，反之系统判定两边的距离超出预设范围系统生成报警信号，并将信号传输到距离调节单元；
[0023]距离调节单元对获取到传输的报警信号进行分析，具体分析方式如下：
[0024]W1：获取目标对象的整体宽度，同时获取目标对象的两侧距离L1和L2，并计算生成虚拟停车位，具体虚拟停车位的生成方式如下：
[0025]W11：获取障碍物长度LZ和预设范围值，并带入计算公式中计算得出最大容纳值LZ+10；
[0026]W12：将获取的最大容纳值LZ+10D和横向长度H带入计算公式得出虚拟停车位的横向长度HX：HX＝H
‑2×
(LZ+10)；
[0027]W2：将HX带入计算公式得出安全范围值I：I＝HX
‑
(2
×
10),并生成安全范围信号，并将调整信号传输到信息输出单元。
[0028]作为本专利技术进一步的方案：信号警示单元与数据分析单元为双向电性连接，图像分割单元与雷达监测单元、数据分析单元之间为单向电性连接。
[0029]作为本专利技术进一步的方案：对采集的图像和雷达辐射范围进行分割，从而来测量车身与障碍物之间的距离，并与实际的测量距离进行比较，来判断该雷达是否存在误判的情况，对于误判的情况生成预警信号进行传输，提醒操作人员需要进行检查。
[0030]有益效果
[0031]本专利技术提供了基于机器车身视觉的防碰撞系统。与现有技术相比具备以下有益效果：
[0032]本专利技术通过：
[0033]1、对采集的图像和雷达辐射范围进行分割，从而来测量车身与障碍物之间的距离，并与实际的测量距离进行比较，来判断该雷达是否存在误判的情况，对于误判的情况生成预警信号进行传输，提醒操作人员需要进行检查。
[0034]2、其次通过获取图片的信息进行建模处理，并对建模完成的数据进行分析，从而生成虚拟停车位，并根据虚拟停车位来进行对应的位置调整，从而来避免倒车的过程中停车位两侧存在的障碍物对车身的碰撞影响。
附图说明
[0035]图1为本专利技术系统框图。
具体实施方式
[0036]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器车身视觉的防碰撞系统，其特征在于，包括：信息采集单元，用于采集目标对象的基础数据，基础数据包括车辆泊车过程中车身周围环境状况、停车位的纵向长度、停车位的横向长度、雷达监测范围和雷达监测时长，并将获取的基础数据传输到图像分割单元；图像分割单元获取到传输的基础数据，将获取的图像进行九等份均分，并标记为Ci,同理对雷达辐射范围进行均分，并标记为Di，且Ci与Di互相对应，i＝1、
…
、9，并将分割数据传输到数据分析单元；数据分析单元获取到传输的分割数据，获取对应区域内雷达接收信号的时间长短，并标记为T
D
j，且j＝1、
…
、9，并将接收时间相同的区域标记为识别区域，反之将接收时间不相同的区域标记为未识别区域，对未识别区域不做任何处理，并计算出障碍物的宽度LZ；将识别区域进行合并得到合并区域，获取合并区域内部的信息数据并计算得出车障距离L1，当L1＝X1时，系统判定雷达计算的距离与实际测量的距离相同，不做任何处理，反之系统判定雷达计算的距离与实际测量的距离不相同，并生成异常信号，同时将异常信号传输到信息输出单元；对获取到的异常信号进行分析，计算得到车身两侧的车障距离L1和L2，若L1
‑
L2≤10，系统判定两边的距离没有超过预设范围，系统不做任何处理，反之系统判定两边的距离超出预设范围，系统生成报警信号，并将信号传输到距离调节单元；距离调节获取到传输的报警信号，并进行调距分析，计算生成虚拟车位，根据虚拟车位的安全范围值对车辆进行调整，并生成对应的调整信号传输到信息输出单元；信息输出单元获取到调整信号，通过显示装置直接反馈给操作人员。2.根据权利要求1所述的基于机器车身视觉的防碰撞系统，其特征在于，所述数据分析单元获取到传输的分割数据，分别对对应区域内的图像信息和雷达接收信息进行分析，具体的分析方式如下：图像信息分析的具体方式如下：获取对应区域内雷达接收信号的时间长短，并标记为T
D
j，且j＝1、
…
、9，并将接收时间相同的区域标记为识别区域，反之将接收时间不相同的区域标记为未识别区域，对未识别区域不做任何处理，此处默认障碍物全部存在与识别区域内，未识别区域内部没有障碍物的存在，同时对障碍物的宽度进行计算，具体方式...

【专利技术属性】
技术研发人员：张静芳，朱万明，刘旭程，朱静敏，
申请(专利权)人：中印云端深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：