CN101915672B - 车道偏离报警系统的测试装置及测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种车道偏离报警系统的测试装置及测试方法，其特征在于，它包括：图像传感器，固定在车辆上方两侧，且平面与路面平行，用于采集路面图像；图像采集单元，将所述图像传感器采集的路面图像信息转化为数字信息；车载CAN单元，提供原车信息中的车速信息和待测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息；数据处理单元，根据所述图像采集单元获取的含有车道线的路面信息，结合所述车载CAN单元提供的车速和报警时刻信息，计算出世界坐标系下报警时刻的车身上一点到车道线的距离和离线速度。本发明成本低，而且测试出的评价结果真实程度高，适用于各种车道偏离报警系统的测试。

Description

车道偏离报警系统的测试装置及测试方法

技术领域

本发明涉及一种报警系统的测试装置及测试方法，特别是关于一种基于图像处理的车道偏离报警系统的测试装置及测试方法。

背景技术

车道偏离报警系统(LDWS)以基本交通法规为基础，其主要目标是帮助驾驶员保持车辆在公路以及类似的其它道路的车道内进行安全行驶。当车辆因驾驶员疏忽等原因偏离车道时，系统会自动发出警告以提醒驾驶员注意车辆安全。所以，车道偏离报警产品在使用之前，往往需要进行报警测试和性能评估，以检验产品是否达到合格的报警标准。对车道偏离报警产品进行测试和性能评估后，合格产品必须达到：当车辆发生偏离时，及时向驾驶员发出警报，即合格产品必须具备低漏报率，或者是尽可能少错误警报。同时，由于车道偏离报警系统是面向驾驶员的，所以还需要考虑中国驾驶员的特性。此外，由于中国的道路情况较为复杂，须予以高度重视，因此国外的产品本地化也需要测试与调整。

目前，对车道偏离报警系统的报警性能评价方式尚未形成统一的认识，各大研究机构和厂商都有自己的评价方式。有的倾向于实车测试，优点在于能够最真实地反映车道偏离报警系统的工况，驾驶员也能严肃对待，测试结果真实程度高，但耗费人力财力较大。有的使用驾驶模拟器，优点在于能够模拟实车实验时必须承担风险的危险情况，更能测试出系统的潜在能力，各种参数的获取较为容易，但平台设计工作复杂、仿真环境较难建立、搭建成本较高。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种成本低，而且测试出的评价结果真实程度高的车道偏离报警系统的测试装置及测试方法。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种车道偏离报警系统测试装置，其特征在于，它包括：图像传感器，固定在车辆上方两侧，且平面与路面平行，用于采集路面图像；图像采集单元，将所述图像传感器采集的路面图像信息转化为数字信息；车载CAN单元，提供原车信息中的车速信息和待测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息；数据处理单元，根据所述图像采集单元获取的含有车道线的路面信息，结合所述车载CAN单元提供的车速和报警时刻信息，计算出世界坐标系下报警时刻的车身上一点到车道线的距离和离线速度。

所述图像传感器通过支架固定在车辆两侧的前大灯上方。

所述图像传感器上显示图像的边框线与车道线平行。

一种车道偏离报警系统的测试方法，其特征在于包括以下步骤：1)设置测试装置：在车身上固定支架，通过支架在车辆的上方两侧分别固定一图像传感器，并将所述图像传感器的平面设置为与路面平行，再将所述图像传感器和车载CAN单元连接到数据处理单元；2)调试测试装置；3)建立二维图像坐标系：将车辆平行于车道线停靠，将图像传感器上显示图像的边框线调整至与车道线平行；4)标定图像传感器的实际高度：5)获取数据处理单元的计算参考误差；6)进行实车测试，对图像传感器获取的路面信息、报警时刻以及该时刻对应的车身上一点到车道线的距离、车速和离线速度进行获取并记录；7)在线分析：将步骤6)中获取的报警时刻以及该时刻对应的车身上一点到车道线的距离、车速和离线速度作为报警性能测试参量，并结合车辆工况，与现有的ISO 17361：2007(E)《智能运输系统车道偏离报警系统性能要求与检测方法》进行比较，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析，并生成报告。

还包括离线分析：根据步骤6)中①记录的图像信息，对车辆轨迹进行重现，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析；最后综合在线和离线分析结果，对待测试车道偏离报警系统的可靠性和报警的准确性进行评价。

在所述步骤5)中，数据处理单元的计算参考误差的获取方法包括以下步骤：①获取并记录图像：在车道线附近放置一标尺，获取含有标尺和车道线的路面信息；②图像预处理：对步骤①中获取的含有标尺和车道线的路面信息进行边缘提取和二值化；③车道线提取和参数拟合：对步骤②中二值化后的边缘图像信息中标尺和车道线进行提取，并拟合出图像坐标系下直线方程和车道线的直线方程；④计算图像坐标系下标尺与车道线的距离：根据步骤③得出的标尺和车道线的直线方程，计算图像坐标系下标尺与车道线之间的距离；⑤计算世界坐标系下标尺与车道线的距离：根据步骤④计算出的图像坐标系下标尺与车道线之间的距离，并结合步骤4)中标定的图像传感器的实际高度，计算出世界坐标系下标尺与车道线之间的距离；⑥计算数据处理单元的参考误差：将步骤⑤计算出的世界坐标系下标尺与车道线之间的距离与实际距离进行比对，计算出一参考误差。

所述步骤6)包括以下步骤：①获取并记录路面信息；②图像预处理：对含有车道线的路面信息进行边缘提取和二值化；③车道线提取和参数拟合：对步骤②中二值化后的边缘图像信息中的车道线进行提取，并拟合出图像坐标系下车道线的直线方程；④计算车辆的偏航角：根据步骤③获取的图像坐标系下车道线的直线方程，计算车辆的偏航角；⑤计算图像坐标系下车身上一点与车道线的距离：根据步骤③得出的车道线的直线方程，计算图像坐标系下车身上一点与车道线之间的距离；⑥计算世界坐标系下车身上该点与车道线的距离：根据步骤③得出的图像坐标系下车身上该点与车道线之间的距离，结合步骤4)中标定的图像传感器的实际高度，计算世界坐标系下车身上该点与车道线之间的距离；⑦读取原车车速和待测试车道偏离报警系统提供的报警时刻；⑧计算离线速度：根据步骤⑦获取的原车车速和测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息，结合步骤④计算得到的偏航角，计算报警时刻对应的离线速度，输出后返回步骤①。

在所述步骤⑧中，离线速度是通过原车车速乘以步骤④中的偏航角的正弦值获得。

在所述步骤5)和6)中，对图像预处理时，采用FIR对含有车道线和/或标尺的路面信息进行滤波，并选择[-1，0，1]作为滤波系数；对车道线提取和参数拟合时，利用Hough变换对二值化后的边缘图像信息中的直线进行提取和参数拟合。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明测试装置不仅成本低，而且还将获取的路面信息、报警时刻以及该时刻对应的车身上一点到车道线的距离、车速和离线速度进行获取并记录，通过结合车辆工况，与现有的ISO 17361：2007(E)《智能运输系统车道偏离报警系统性能要求与检测方法》进行比较，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析和生成报告，同时还通过离线分析数据处理单元记录的图像信息，对车辆轨迹进行重现，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析和生成报告，最后再综合在线和离线分析生成的报告，对待测试车道偏离报警系统的可靠性和报警的准确性进行评价，因此测试出的评价结果真实程度高。2、本发明由于在实车测试之前还对数据处理单元的参考误差进行了计算，因此进一步提高了测试出的评价结果真实程度。3、本发明装置设置简单，易于操作。本发明适用于各种车道偏离报警系统的测试。

附图说明

图1是本发明车道偏离报警系统测试装置的结构示意图

图2是本发明车道偏离报警系统测试装置中图像传感器的安装位置示意图

图3是图像处理的流程图

图4是图像处理过程中获取数据处理单元的计算参考误差的流程图

图5是图像处理过程中实车测试的流程图

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，本发明测试装置包括两图像传感器1、2，一图像采集单元3，一数据处理单元4和一车载CAN单元5。其中，两图像传感器1、2采集路面图像，路面图像经图像采集单元3输入数据处理单元4，数据处理单元4根据含有车道线6的路面信息，结合车载CAN单元5采集到的原车信息中的车速信息V和待测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息T，经过计算处理得到世界坐标系下报警时刻车身上一点与车道线的距离和离线速度等信息。

如图2所示，本发明测试装置中的图像传感器1、2通过支架7固定在车辆两侧的前大灯上方，且图像传感器1、2的平面与路面平行，用于采集含有车道线6的图像，支架7通过吸盘(图中未示出)固连在车身上。本实施例采用的是两图像传感器1、2，也可以根据实际需要设置更多的图像传感器。图像采集单元3将输入的图像转化成数字信息，其采用的是一图像采集卡。数据处理单元4对获取的含有车道线6的路面信息进行处理，得到报警时刻车身上一点与车道线的距离和离线速度等信息。

如图3所示，利用上述装置本发明测试方法包括以下步骤：

1)如图1、图2所示，设置测试装置：在车身上牢靠地固定一支架7，通过支架7在车辆两侧的前大灯上方分别固定一图像传感器1、2，并将每一图像传感器1、2的平面设置为与路面平行，以便于获取路面图像。再将图像传感器1、2通过一图像采集单元3连接到一数据处理单元4，并将车载CAN单元5也与数据处理单元4连接。

2)调试测试装置：检查图像传感器1、2，图像采集单元3与数据处理单元4的连接是否正常，以及车载CAN单元5的通讯是否正常，当确认测试装置连接和通讯正常后，进入下一步。

3)建立二维图像坐标系：将车辆平行于车道线停靠，将图像传感器1、2上显示图像的边框线调整至与车道线平行，由此建立一个二维的图像坐标系，也就是说，该图像坐标系是以图像传感器上显示图像的边框线作为两坐标轴方向。

4)标定图像传感器的实际高度：打开数据处理单元4上的标定程序，在标定程序上标定图像传感器1、2在世界坐标系下的高度，即图像传感器1、2离地面的实际高度。

5)如图4所示，获取数据处理单元4的计算参考误差，获取方法如下：

①获取并记录图像：在车道线6附近放置一标尺，通过图像采集单元3，数据处理单元4获取含有标尺和车道线的路面信息。

②图像预处理：通过数据处理单元4，对步骤①中获取的含有标尺和车道线6的路面信息进行边缘提取和二值化。在本实施例中，采用FIR(Finit Impulse ResponseFilter，有限冲击响应)对含有标尺和车道线6的路面信息进行滤波，并选择[-1，0，1]作为滤波系数，将标尺和车道线6的双边缘转化为单边缘，在此基础上再进行二值化。

③车道线提取和参数拟合：通过数据处理单元4，利用Hough变换对步骤②中二值化后的边缘图像信息中的直线进行提取和参数拟合，得到在图像坐标系下标尺的直线方程和车道线6的直线方程。

④计算图像坐标系下标尺与车道线的距离：通过数据处理单元4，根据步骤③得出的标尺和车道线的直线方程，计算图像坐标系下标尺与车道线6之间的距离。

⑤计算世界坐标系下标尺与车道线的距离：通过数据处理单元4，根据步骤④计算出的图像坐标系下标尺与车道线6之间的距离，并结合步骤4)中标定的图像传感器1、2的实际高度，计算出世界坐标系下标尺与车道线6之间的距离。

⑥计算数据处理单元的参考误差：通过数据处理单元6，将步骤⑤计算出的世界坐标系下标尺与车道线6之间的距离与实际距离进行比对，计算得到一参考误差。

6)如图5所示，进行实车测试：对图像传感器1、2获取的路面信息、报警时刻以及该时刻对应的车身上一点到车道线6的距离、车速和离线速度进行获取并记录，其包括以下步骤：

①获取并记录图像：通过图像采集单元3，数据处理单元4获取路面信息。

②图像预处理：通过数据处理单元4，对含有车道线6的路面信息进行边缘提取和二值化，为检测车道线做准备。采用上述步骤5)中的FIR对含有车道线6的路面信息进行滤波，并选择[-1，0，1]作为滤波系数，将车道线6的双边缘转化为单边缘，在此基础上再进行二值化。

③车道线提取和参数拟合：通过数据处理单元4，利用Hough变换对步骤②中二值化后的边缘图像信息中的直线进行提取和参数拟合，得到在图像坐标系下车道线6的直线方程。

④计算车辆的偏航角：通过数据处理单元4，根据步骤③获取的图像坐标系下车道线6的直线方程，计算车道线6与该车辆中轴线之间的夹角，即为车辆的偏航角。

⑤计算图像坐标系下车身上一点与车道线的距离：通过数据处理单元4，根据步骤③得出的车道线6的直线方程，计算图像坐标系下车身上一点与车道线6之间的距离。

⑥计算世界坐标系下车身上该点与车道线的距离：通过数据处理单元4，根据步骤③得出的图像坐标系下车身上该点与车道线6之间的距离，结合步骤4)中标定的图像传感器1、2的实际高度，计算世界坐标系下车身上该点与车道线6之间的距离。

⑦读取原车信息和待测试车道偏离报警系统信息：通过车载CAN单元5，数据处理单元6读取原车信息中的车速V和测试车道偏离报警系统提供的报警时刻T。

⑧计算离线速度：通过数据处理单元4，根据步骤⑦获取的原车车速V和测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息T，结合步骤④计算得到的偏航角，将车速V乘以步骤④中的偏航角的正弦值，计算得到报警时刻T对应的离线速度，输出后返回步骤①。

7)在线分析：将步骤6)中获取的报警时刻以及该时刻对应的车身上一点到车道线的距离、车速和离线速度作为报警性能测试参量，并结合车辆工况，与现有的ISO17361：2007(E)《智能运输系统车道偏离报警系统性能要求与检测方法》进行比较，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析，并生成报告。

上述车辆工况包括车型、天气情况、线型和车道线质量，其中，车型分为乘用车和商用车，天气情况包括：阴天与雾天、黎明与黄昏、雨天。线型是依据中国《公路工程技术标准》，其包括：实线或者虚线、单线或者双线、白线或者黄线。车道线质量分为：车道线清晰可见、车道线较为模糊但肉眼可见、车道线很模糊肉眼基本不可见。本实施例中，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行评价的标准是：当待测试车道偏离报警系统误报率小于2％为优秀，大于2％而小于5％为良好，大于5％而小于10％为合格，大于10％为不合格；当待测试车道偏离报警系统错报率小于2％为优秀，大于2％而小于5％为良好，大于5％而小于10％为合格，大于10％为不合格。

8)离线分析：根据步骤6)中①记录的图像信息，对车辆轨迹进行重现，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析，并生成报告。这种轨迹重现方法能够有效避免偏离事故，即报警后车辆不会大尺度，比如0.5米以上偏离车道线的待测试车道偏离报警系统是合格产品。

9)综合步骤7)和8)生成的报告，对待测试车道偏离报警系统的可靠性和报警的准确性进行评价。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (10)

1.一种车道偏离报警系统测试装置，其特征在于，它包括：

图像传感器，固定在车辆上方两侧，且平面与路面平行，用于采集路面图像；

图像采集单元，将所述图像传感器采集的路面图像信息转化为数字信息；

车载CAN单元，提供原车信息中的车速信息和待测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息；

数据处理单元，根据所述图像采集单元获取的含有车道线的路面信息，结合所述车载CAN单元提供的车速和报警时刻信息，计算出世界坐标系下报警时刻的车身上一点到车道线的距离和离线速度。

2.如权利要求1所述的车道偏离报警系统测试装置，其特征在于：所述图像传感器通过支架固定在车辆两侧的前大灯上方。

3.如权利要求1或2所述的车道偏离报警系统测试装置，其特征在于：所述图像传感器上显示图像的边框线与车道线平行。

4.一种车道偏离报警系统的测试方法，其特征在于包括以下步骤：

1)设置测试装置：在车身上固定支架，通过支架在车辆的上方两侧分别固定一图像传感器，并将所述图像传感器的平面设置为与路面平行，再将所述图像传感器和车载CAN单元连接到数据处理单元；

2)调试测试装置；

3)建立二维图像坐标系：将车辆平行于车道线停靠，将图像传感器上显示图像的边框线调整至与车道线平行；

4)标定图像传感器的实际高度：

5)获取数据处理单元的计算参考误差；

6)进行实车测试，对图像传感器获取的路面信息、报警时刻以及该时刻对应的车身上一点到车道线的距离、车速和离线速度进行获取并记录；

7)在线分析：将步骤6)中获取的报警时刻以及该时刻对应的车身上一点到车道线的距离、车速和离线速度作为报警性能测试参量，并结合车辆工况，与现有的ISO17361：2007(E)《智能运输系统车道偏离报警系统性能要求与检测方法》进行比较，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析，并生成报告。

5.如权利要求4所述的车道偏离报警系统的测试方法，其特征在于：在所述步骤5)中，数据处理单元的计算参考误差的获取方法包括以下步骤：

①获取并记录图像：在车道线附近放置一标尺，获取含有标尺和车道线的路面信息；

②图像预处理：对步骤①中获取的含有标尺和车道线的路面信息进行边缘提取和二值化；

③车道线提取和参数拟合：对步骤②中二值化后的边缘图像信息中标尺和车道线进行提取，并拟合出图像坐标系下标尺的直线方程和车道线的直线方程；

④计算图像坐标系下标尺与车道线的距离：根据步骤③得出的标尺和车道线的直线方程，计算图像坐标系下标尺与车道线之间的距离；

⑤计算世界坐标系下标尺与车道线的距离：根据步骤④计算出的图像坐标系下标尺与车道线之间的距离，并结合步骤4)中标定的图像传感器的实际高度，计算出世界坐标系下标尺与车道线之间的距离；

⑥计算数据处理单元的参考误差：将步骤⑤计算出的世界坐标系下标尺与车道线之间的距离与实际距离进行比对，计算出一参考误差。

6.如权利要求4所述的车道偏离报警系统的测试方法，其特征在于：所述步骤6)包括以下步骤：

①获取并记录路面信息；

②图像预处理：对含有车道线的路面信息进行边缘提取和二值化；

③车道线提取和参数拟合：对步骤②中二值化后的边缘图像信息中的车道线进行提取，并拟合出图像坐标系下车道线的直线方程；

④计算车辆的偏航角：根据步骤③获取的图像坐标系下车道线的直线方程，计算车辆的偏航角；

⑤计算图像坐标系下车身上一点与车道线的距离：根据步骤③得出的车道线的直线方程，计算图像坐标系下车身上一点与车道线之间的距离；

⑥计算世界坐标系下车身上该点与车道线的距离：根据步骤⑤得出的图像坐标系下车身上该点与车道线之间的距离，结合步骤4)中标定的图像传感器的实际高度，计算世界坐标系下车身上该点与车道线之间的距离；

⑦读取原车车速和待测试车道偏离报警系统提供的报警时刻；

⑧计算离线速度：根据步骤⑦获取的原车车速和测试车道偏离报警系统提供的报警时刻信息，结合步骤④计算得到的偏航角，计算报警时刻对应的离线速度，输出后返回步骤①。

7.如权利要求6所述的一种车道偏离报警系统的测试方法，其特征在于：还包括离线分析：根据步骤6)中①记录的路面信息，对车辆轨迹进行重现，对待测试车道偏离报警系统的报警性能进行分析；最后综合在线和离线分析结果，对待测试车道偏离报警系统的可靠性和报警的准确性进行评价。

8.如权利要求6所述的车道偏离报警系统测试方法，其特征在于：在所述步骤⑧中，离线速度是通过原车车速乘以步骤④中的偏航角的正弦值获得。

9.如权利要求5所述的车道偏离报警系统测试方法，其特征在于：在所述步骤5)中，对图像预处理时，采用FIR对含有车道线和/或标尺的路面信息进行滤波，并选择[-1，0，1]作为滤波系数；对车道线提取和参数拟合时，利用Hough变换对二值化后的边缘图像信息中的直线进行提取和参数拟合。

10.如权利要求6所述的车道偏离报警系统测试方法，其特征在于：在所述步骤6)中，对图像预处理时，采用FIR对含有车道线和/或标尺的路面信息进行滤波，并选择[-1，0，1]作为滤波系数；对车道线提取和参数拟合时，利用Hough变换对二值化后的边缘图像信息中的直线进行提取和参数拟合。

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