一种基于图像处理的车轮转向角车载式测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的车轮转向角车载式测量方法，首先，采集不同转向角度的图像，利用高斯滤波对图像去噪；其次，提取图像边缘，筛选满足面积和周长条件的边缘，去除噪声干扰；接着，利用霍夫变换识别图形类别，并计算轮廓边缘的最小外接矩形；然后，利用图像

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的车轮转向角车载式测量方法

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[0001]本专利技术涉及一种基于图像处理的车轮转向角车载式测量方法，其属于电动汽车智能驾驶。

技术介绍
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[0002]车辆转向轮的转角值是建立车辆动力学模型不可或缺的关键数据，对智能驾驶系统的安全决策执行起着十分重要的作用，智能驾驶系统充分利用车辆转向角实时数据，实现闭环反馈控制，确保行驶安全。
[0003]目前车载式转向角测量主要依赖于转向管柱总成内部安装的增量式光电编码器或角度传感器，虽然测量精度高，但伴随着车辆使用中的机械磨损等，传感器误差增大，转向管柱测量转角与车轮实际转角存在较大的非线性误差，且安装更换困难、成本高；部分转向管柱没有上述传感器，无法测量转角，若需后装，可能改变车辆关键结构，影响行驶安全，故此类方法具有局限性。
[0004]因此，确有必要对现有技术进行改进以解决现有技术之不足。

技术实现思路
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[0005]本专利技术是为了解决上述现有技术存在的问题而提供一种基于图像处理的车轮转向角车载式测量方法，其安装更换快捷、简便，成本低，不改变车辆关键结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的车轮转向角车载式测量方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤一、车载相机采集不同转向角度的图像，记录其对应的车轮实际转角，建立数据集D；步骤二、图像预处理，利用高斯滤波去噪，数学表达式为H(i，j)＝1/(2πσ^2)e^(
‑
((i
‑
k
‑
1)^2+(j
‑
k
‑
1)^2)/(2σ^2))，其中i，j为像素点坐标，σ为高斯函数的方差，k为核矩阵维数，采用3
×
3高斯卷积核；步骤三、利用一阶偏导有限差分计算梯度幅值与方向，提取图像边缘，数学表达式为θ＝arctan(a_y/G_x)，其中G_x是水平方向梯度值，G_y是垂直方向梯度值，以此确定图像轮廓边缘；步骤四、计算步骤三中轮廓边缘的面积和周长，筛选符合阈值条件的边缘，去除噪声干扰；步骤五、利用霍夫变换识别图形类别；步骤六、计算最小外接矩形：获取边缘坐标水平和垂直方向最大最小值y
max
，y
min
,x
max
，x
min
，外接矩形面积S
′1＝(y
max
‑
y
min
)
×
(x
max
‑
x
min
)，旋转轮廓，求解新的y
max
，y
min
，x
max
，x
min
，再计算外接矩形面积S
′
n
，旋转360
°
后，取S
′
＝min(S
′
i
)，记录此时最小外接矩形的y
max
，y
min
,x
max<...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞鑫，刘立军，裴沛，徐海宁，叶毅雯，宋炜，仲文诗，余世宝，
申请(专利权)人：沃行科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：