一种障碍物检测误差修正方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种障碍物检测误差修正方法及系统，该方法包括：获取障碍物检测模型输出的障碍物地面坐标，计算障碍物两个地面坐标之间的中心点坐标；基于所述中心点坐标和障碍物在车载相机下的真实像素宽度，结合三角形相似原理，计算障碍物在车载相机下的真实坐标；根据障碍物在车载相机下的真实坐标，对障碍物显示画面进行修正。通过该方案不仅可以降低障碍物显示误差修正过程的计算量，而且能够实施过程简单，能提升用户使用体验。能提升用户使用体验。能提升用户使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种障碍物检测误差修正方法及系统


[0001]本专利技术属于自动泊车领域，尤其涉及一种障碍物检测误差修正方法及系统。

技术介绍

[0002]自动泊车是车辆使用车载传感器采集车辆周边信息，将采集的信息传给感知模块分析获取目标点，规划模块再根据目标点计算泊车轨迹，最后通过控制模块控制车辆泊入车位中。同时，需要把检测到的障碍物坐标，宽度等信息传给车辆HMI，进行动画显示。障碍物的坐标、宽度等是否显示准确，对于驾驶员或车辆控制模块的规划控制有着极大的影响，而且也会影响用户观看HMI画面的直观体验。
[0003]一般障碍物检测误差是由车辆发动机震动及鱼眼相机畸变造成的，车辆发动后，由于发动机震动，导致车载鱼眼相机有轻微的抖动，从而造成静止的物体，前后画面帧存在障碍物检测误差；鱼眼相机则会因为特殊视角产生误差，鱼眼相机边缘存在较大的畸变，会将正常的物体宽度拉宽，造成一定的检测误差。针对这类障碍物图像检测误差，若直接采用畸变矫正算法进行处理，修正障碍物显示误差，实际计算量会较大。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种障碍物检测误差修正方法及系统，用于解决障碍物图像显示误差修正，计算量较大的问题。
[0005]在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种障碍物检测误差修正方法，包括：
[0006]获取障碍物检测模型输出的障碍物地面坐标，计算障碍物两个地面坐标之间的中心点坐标；
[0007]基于所述中心点坐标和障碍物在车载相机下的真实像素宽度，结合三角形相似原理，计算障碍物在车载相机下的真实坐标；
[0008]根据障碍物在车载相机下的真实坐标，对障碍物显示画面进行修正。
[0009]在本专利技术实施例的第二方面，提供了一种障碍物检测误差修正系统，包括：
[0010]第一计算模块，用于获取障碍物检测模型输出的障碍物地面坐标，计算障碍物两个地面坐标之间的中心点坐标；
[0011]第一计算模块，用于基于所述中心点坐标和障碍物在车载相机下的真实像素宽度，结合三角形相似原理，计算障碍物在车载相机下的真实坐标；
[0012]误差修正模块，用于根据障碍物在车载相机下的真实坐标，对障碍物显示画面进行修正。
[0013]在本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本专利技术实施例第一方面所述方法的步骤。
[0014]在本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例第一方面
提供的所述方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例中，基于障碍物显示尺寸的先验知识结合三角形相似原理，对障碍物检测模型输出的坐标进行修正，可以减小发动机震动或相机边缘畸变造成的物体形状拉伸和物体宽度误差较大的问题，不仅计算量小，而且能极大减少障碍物显示误差，提升用户使用体验。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对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取其他附图。
[0017]图1为本专利技术一个实施例提供的一种障碍物检测误差修正方法的流程示意图；
[0018]图2为本专利技术一个实施例提供的一种障碍物检测误差修正方法的原理示意图；
[0019]图3为本专利技术一个实施例提供的一种障碍物检测误差修正系统的结构示意图；
[0020]图4为本专利技术的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]应当理解，本专利技术的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外，“第一”“第二”用于区分不同对象，并非用于描述特定顺序。
[0023]请参阅图1，本专利技术实施例提供的一种障碍物检测误差修正方法的流程示意图，包括：
[0024]S101、获取障碍物检测模型输出的障碍物地面坐标，计算障碍物两个地面坐标之间的中心点坐标；
[0025]所述障碍物检测模型为一种深度学习模型，其可以基于车载相机采集的图像对障碍物进行识别，并能检测障碍物边界计算障碍物的接地坐标(即障碍物与地面相接处的坐标)，其坐标系可以为相机坐标系。
[0026]所述障碍物地面坐标为障碍物与地面相交处的坐标，可以以车载相机成像中心(或相机光轴)为坐标系原点，建立平面坐标系，通过障碍物检测模型检测并计算障碍物接地处的二维坐标。
[0027]所述中心点坐标可以将障碍物两个接地坐标(即地面坐标)相加后除以2得到。
[0028]S102、基于所述中心点坐标和障碍物在车载相机下的真实像素宽度，结合三角形相似原理，计算障碍物在车载相机下的真实坐标；
[0029]其中，根据障碍物真实物理尺寸、相机距离以及相机画面中像素宽度之间的标定关系，获取相机中障碍物真实像素宽度。
[0030]通过所述障碍物检测模型可以识别出障碍物类型，结合常见类型障碍物的物理尺寸信息，可以得到障碍物真实物理尺寸，结合车载雷达探测的障碍物距离，根据三者之间的标定关系，可以得到障碍物在车载相机中的真实像素宽度。
[0031]在一些实施例中，若要进一步提高障碍物修正精度，可以采集相机焦距、相机成像角度等信息，对障碍物真实物理尺寸与相机像素宽度的关系进行标定。
[0032]获取障碍物在车载相机下的真实像素宽度，根据三角形相似原理，计算障碍物接地处在相机下的真实坐标。
[0033]具体的，在一个实施例中，如图2所示，A、B均为障碍物的接地点，坐标分别为A(x1，y1)，B(x2，y2)，A、B两点的中点坐标为A＇和B＇间的真实像素距离为M。
[0034]根据三角形相似原理可知：
[0035]其中，＝|2
‑
y1|，y1|，
[0036]由此，可得，A
′
T、B
′
W的长度，同理可求BT、BW的长度，结合B点坐标即可得到A＇和B＇的横纵坐标。
[0037]S103、根据障碍物在车载相机下的真实坐标，对障碍物显示画面进行修正。
[0038]当计算得到障碍物成像真实坐标点后，将障碍物的显示宽度限制在两个坐标点之间，调整障碍物的HMI画面显示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物检测误差修正方法，其特征在于，包括：获取障碍物检测模型输出的障碍物地面坐标，计算障碍物两个地面坐标之间的中心点坐标；基于所述中心点坐标和障碍物在车载相机下的真实像素宽度，结合三角形相似原理，计算障碍物在车载相机下的真实坐标；根据障碍物在车载相机下的真实坐标，对障碍物显示画面进行修正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述中心点坐标和障碍物在车载相机下的真实像素宽度，结合三角形相似原理，计算障碍物在车载相机下的真实坐标包括：根据障碍物真实物理尺寸、相机距离以及相机画面中像素宽度之间的标定关系，获取相机中障碍物真实像素宽度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述中心点坐标和障碍物在车载相机下的真实像素宽度，结合三角形相似原理，计算障碍物在车载相机下的真实坐标还包括：根据障碍物在车载相机下的真实像素宽度、障碍物两个地面坐标计算宽度，计算障碍物畸变比例；基于障碍物畸变比例及障碍物检测模型检测的障碍物宽度，结合三角形相似原理计算车载相机下的障碍物真实坐标。4.一种障碍物检测误差修正系统，其特征在于，包括：第一计算模块，用于获取障碍物检测模型输出的障碍物地面坐标，计算障碍物两个地面坐标之间的中心点坐标；第一计算模块，用于基于所述中心点...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军德，崔旭冰，
申请(专利权)人：武汉光庭信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：