基于立体视觉的速度测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于立体视觉的速度测量方法，包括以下步骤：Ｓ１，采集载体运行时前方静止标识物的图像，根据图像信息在空间和时间上的相关性，通过在空间维度和时间维度对图像进行处理，得到载体的运行速度的测量值；Ｓ２，测量载体运行轨道的坡度φ的变化率ω，并测量载体运行方向的加速度ａｘ，利用运行速度的测量值、变化率ω以及加速度ａｘ建立进行载体运行速度估计的过程模型和测量模型，然后根据该过程模型和测量模型利用卡尔曼滤波算法估计出载体的运行速度作为最终结果。本发明专利技术的方法能够消除车轮空转、打滑对速度测量精度的影响；而且能够实现低噪声、实时的速度测量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于轨道交通
，特别涉及一种。
技术介绍
速度是火车驾驶和安全控制的一个重要数据，其准确性及可靠性决定列车的运行 质量。目前，列车的运行速度主要是通过直接或间接地对车轮计数来测量，然后根据车轮周 长及单位时间内车轮的转数计算出列车的速度。这种方法的准确度受轮径磨耗及轮轨间相 对滑动的影响。现有的一些复合测速方法虽然融合了一些传感器的数据，但是基于车轮计 数的测量数据还是其进行速度估计的主要依据，因此其准确度仍然受轮径磨耗及轮轨间相 对滑动的影响。因此，基于车轮计数的测速方法虽然原理简单、容易实现，但是其测量精度容易受 到轮径变化、车轮空转、打滑影响。而且，空转和打滑的时机以及由此引发的误差很难用数 学的方法进行描述，从而其影响也无法通过复杂的数学处理和融合滤波的方式消除。
技术实现思路
(一 )要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题其一是，如何消除车轮空转、打滑对速度测量精度的影 响；其二是如何实现低噪声、实时的速度测量。( 二 )技术方案为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种，包括以 下步骤Si，实施基于视频的速度计算方法采集载体运行时前方静止标识物的图像，根据 图像信息在空间和时间上的相关性，通过在空间维度和时间维度对图像进行处理，得到载 体的运行速度的测量值< ；S2，实施融合算法测量载体运行轨道的坡度Φ的变化率ω，并测量载体运行方 向的加速度ax，利用运行速度的测量值<、变化率ω以及加速度ax建立进行载体运行速度 估计的过程模型和测量模型，然后根据该过程模型和测量模型利用卡尔曼滤波算法估计出 载体的运行速度作为最终结果。其中，在步骤Sl中，利用两个摄像头采集标识物的图像，该两个摄像头平行放置， 构成双目立体视觉系统，且两个摄像头均安装在车头，视安装高度，调整使其相对水平线的 夹角在5度到85度之间。其中，在步骤S2中，利用陀螺仪测量载体运行轨道的坡度Φ的变化率ω，利用加 速度计测量载体运行方向的加速度ax。其中，步骤Sl进一步包括以下步骤S11，在时刻^对载体运行时前方静止标识物进行视频采样，得到两个摄像头在同 一时刻对相同标识物的图像；S12，在其中一幅图像中选择特征点Pi,所述特征点是指相对来说边界明显、对比 清晰、且易于跟踪和识别的像素区域中的点；S13，利用步骤S12中选出的特征点Pi,在另一幅图像寻找相匹配的特征点P'形成同一特征点在两幅图像中的匹配对集合{Pi，i = 1,2,... ,N}和{P' pi = 1,2,...,N}；S14，根据两个摄像头的位置间距b以及步骤S13所得到的匹配对集合，计算特征 点Pi在摄像头坐标系中的位置Xi，并记录特征点Pi及其坐标位置{Pi，XiI ；S15，在时刻t2进行视频采样；S16，同样利用步骤S12中得到的特征点的集合，在同一摄像头在时刻t2所摄图像 中进行匹配查找，得到匹配的特征点集合=；S17，利用步骤S16所得的结果在t2时刻另一摄像头所摄图像中进行匹配，得到相 应的匹配点集合|巧，/ = 1，2,...，_ ;按步骤S14中的方法计算出步骤S12确定的特征点？1在 时刻t2在摄像头坐标系下的位置{Pi, Xi' }；S18，根据步骤S14和S17所得的结果以及相邻两次视频采样的时间间隔，计算出 特征点在摄像头坐标系下的速度弋=7^7.ι ι ’S19，根据两个摄像头安装的几何位置进行坐标变换，得到特征点在载体坐标系下 的速度，计算出的速度即为载体的运行速度；S10，计算同一时刻所有特征点的速度，取其平均值作为该时刻载体的运行速度V， 然后取运行速度ν在载体运行方向的分量<作为载体运行速度的测量值。其中，步骤S2进一步包括以下步骤S21，利用单轴陀螺仪测量轨道的坡度Φ的变化率ω，并利用单轴加速度计测量载体运行方向的加速度ax，将单轴陀螺仪和单轴加速度计的测量模型分别用下式描述 ‘■φ=ω+ +υ =0(1)其中，b为单轴陀螺仪的测量偏差，υ为单轴陀螺仪的测量噪声，g为重力加速 度，η为单轴加速度计的测量噪声，采用高斯白噪声模型表示两种测量噪声υ N(0，Q)， η N(0，R)，其中E =Q,E =R，E 表示期望值，其根据实际测量数 据统计得到，上标“，，，表示转置运算；S22，利用步骤Sl得到的测量值将载体速度表示为V^ =Vx+ε(2)其中ε为测量误差，ε Ν(0，H)，其中Ε = H，H根据实际测量数据统 计得到，Vx为载体速度的真实值；S23，将式(1)线性化为6 式(3)和式(4)分别是利用卡尔曼滤波算法进行速度估计的过程模型和测量模 型，根据该过程模型和测量模型利用卡尔曼滤波算法估计出载体的运行速度。其中，根据该过程模型和测量模型利用卡尔曼滤波算法估计出载体的运行速度的 过程如下(1)利用所选取的采样频率仁分别将式(3)、(4)离散化，得到离散化模型，其中采 样频率fs大于IOHz ；(2)根据(1)中得到的离散化模型，和统计得到的单轴陀螺仪和单轴加速度计的 测量噪声的噪声方差，利用标准的稳态卡尔曼滤波算法计算得到卡尔曼滤波器；(3)在每个采样时刻执行步骤a 读取单轴加速度计及单轴陀螺仪的测量值，然后 把同一采样时刻步骤Sl和步骤a的测量值输入到卡尔曼滤波器，经过滤波处理，得到的输 出作为所述最终结果。波算法其中，利用Matlab软件控制工具箱的卡尔曼命令实现所述标准的稳态卡尔曼滤其中，所述采样频率fs大于IOHz。 其中，所述采样频率fs优选30Hz。 其中，所述载体优选为列车。 (三)有益效果本专利技术能产生如下有益效果利用双摄像头构成立体视觉配置，安装于载体前部， 通过拍摄载体行进前方静态场景实现对速度的推算；基于视频的速度估计算法利用图像的 空间关联对特征点进行定位，利用特征点的时间关联性进行跟踪。通过对相邻连续帧的处 理，计算得到载体的速度。以上测量方法不依赖于对轮轴的计数，从而消除了车轮空转、打 滑对测量精度的影响。进一步，利用Kalman(卡尔曼)滤波的融合算法实现载体速度测量 值与加速度计、陀螺仪测量值的融合，实现了低噪声、实时的速度测量。另外，测量装置安装 简单，维护方便。附图说明图1是本专利技术实施例的方法流程图；图2是本专利技术实施例的方法所使用的系统构成框图；图3是实施本专利技术实施例的方法时摄像头安装位置及角度示意图；图4是本专利技术实施例的方法中基于视频的速度计算方法原理示意图。具体实施例方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施 例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。本专利技术实施例以列车为例进行说明。本专利技术实施例的方法流程图如图1所示。 如图2所示，本专利技术的方法利用如下几个装置构成的系统实现2个CCD (Charge-coupled Device,电荷華禹合兀件)(或 CMOS (Complementary metal-oxi de-semi conductor,互补性 氧化金属半导体))摄像头1、2、单轴加速度计、单轴陀螺仪。其中，单轴加速度计测量列 车运行方向的加速度，单轴陀螺仪用来测量列车运行轨道的坡度的变化率。两个摄像头平 行配置，构成双目立体视觉系统，完成对车辆运行前方视景的实时捕获。系统还包括两个 DSP (Digi本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于立体视觉的速度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１，实施基于视频的速度计算方法：采集载体运行时前方静止标识物的图像，根据图像信息在空间和时间上的相关性，通过在空间维度和时间维度对图像进行处理，得到载体的运行速度的测量值ｖ↓［ｘ］↑［ｍ］；Ｓ２，实施融合算法：测量载体运行轨道的坡度φ的变化率ω，并测量载体运行方向的加速度ａ↓［ｘ］，利用运行速度的测量值ｖ↓［ｘ］↑［ｍ］、变化率ω以及加速度ａ↓［ｘ］建立进行载体运行速度估计的过程模型和测量模型，然后根据该过程模型和测量模型利用卡尔曼滤波算法估计出载体的运行速度作为最终结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：于振宇，唐涛，郜春海，刘波，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]