CN102538766A - 一种主动式智能车用障碍物检测方法 - Google Patents

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周兴林
刘明
钟炳迪
吕悦晶
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Abstract

本发明涉及了一种主动式智能车用障碍物检测方法，包括有以下步骤：1）先对图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系进行定义；2）通过基于光栅投影找到空间点
Figure 2011104307848100004DEST_PATH_IMAGE001
在左右ccd摄像机中的匹配位置；3）通过步骤2）获得被测物体的3d信息；4）由车载计算机处理步骤3）中获得的被测物体3d信息，判断物体是否对车辆行驶造成危害，若会产生危害则发出警报，若驾驶员未做出规避操作，将授权车辆制动系统采取制动动作。本发明相对于现有技术的有益效果是：可以给车辆准确的避障信息。提高了目标识别的效率，并为最终系统的实时性提供支持，系统更加紧凑、经济性更好，控制较为方便；匹配精度大大提高，从而大大提高对障碍物测量精度。

Description

一种主动式智能车用障碍物检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于立体视觉和光栅投射技术融合的主动式智能车用障碍物检测方法。
背景技术
公路交通事故已成为全世界广为关注的严重社会问题。中国拥有全世界1.9%的汽车，引发的交通死亡事故却占了全球的15%，成为交通事故最多发国家，随着汽车保有量的不断上升，交通安全问题日益成为一个突出的问题。
目前国内大多数汽车要保持安全行驶状态，仅在车尾部安装倒车雷达，或者在车内安装安全气囊，即在汽车发生事故时保护驾驶人员。这种系统在事故发生时存在诸多缺点。一、系统发生作用时，必然对驾驶人员会造成一定伤害；二、事故必然会造成一定的经济损失，轻则车辆损坏，重则车毁人亡；三、该系统一旦发生作用就完全报废，不能再次使用。
在国内外ITS以及Ⅳ研究领域中．关于车辆行驶路径上的障碍物检测研究，提出了许多算法和实施手段。如双目CCD、彩色CCD的计算机视觉方法和基于激光雷达的检测等方法。然而任何一种有效的障碍物检测系统不能只依靠单一传感器进行环境感知，尤其是在野外环境下。地形复杂，高低不平，由此引起车体行驶时的剧烈颠簸，会出现比较严重的障碍物漏检和虚报现象；如遇到恶劣的天气状况，单一传感器一旦失灵，则整个检测系统也就瘫痪，从而造成安全隐患和危险。因此，利用多种传感器信息融合技术检测智能车辆前方障碍物，具有获得信息量丰富、检测鲁棒性及正确率高、应用范围广等诸多优点。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对目前车辆运行中辅助监测的不足，提出一种结合光栅扫描与立体视觉的主动式智能车用障碍物检测方法，将其应用于车辆障碍物自动识别检测和预警系统，通过直接报警或者与车辆制动装置连动，大幅度降低或减少交通事故发生的几率。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种主动式智能车用障碍物检测方法，其特征在于包括有以下步骤：
1）先对图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系进行定义；
2）通过投影单元和采集单元找到被测物体表面任意一点                                                在CCD中的匹配位置，从而获得被测物体的图像信息；
3）所述的采集单元与车载计算机单元相联，车载计算机单元处理获得的被测物体的图像信息将其转化为被测物体的3D信息；
4）由车载计算机处理步骤3）中获得的被测物体的3D信息，判断物体是否对车辆行驶造成危害，若会产生危害则发出警报，若驾驶员未做出规避操作，将授权车辆制动系统采取制动动作。
按上述方案，所述的步骤1）对图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系进行定义的具体方法是：
1）图像坐标系(
Figure 388223DEST_PATH_IMAGE002
) 
描述被测物体的表面任意一点
Figure 886200DEST_PATH_IMAGE001
在左、右CCD获得的图像上的投影坐标，其向量表示为
Figure 329951DEST_PATH_IMAGE003
和；
1.2) 车体坐标系(
Figure 553308DEST_PATH_IMAGE005
) 
原点为车体的几何中心，定义
Figure 905792DEST_PATH_IMAGE006
为车辆前进方向、为横向方向、
Figure 410909DEST_PATH_IMAGE008
为高度方向，在基于立体视觉的主动光栅投射传感器系统的标定过程中，根据摄像机成像的线性理论，通过测量3D标定板上参考点在车体坐标系中的坐标，计算出以下左右(上角L，R分别代表左，右)相机的投影矩阵：
Figure 831526DEST_PATH_IMAGE009
    (1)
Figure 491046DEST_PATH_IMAGE010
    (2)
由此可推导得被测物体的表面任意一点在车体坐标系下的齐次坐标
Figure 388781DEST_PATH_IMAGE011
与点
Figure 550772DEST_PATH_IMAGE001
的左右图像像素坐标
Figure 877848DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 349149DEST_PATH_IMAGE004
的关系式为
Figure 699359DEST_PATH_IMAGE012
   (3)
然后求出各组匹配点对应的3D坐标；
1.3) 世界坐标系(
Figure 461779DEST_PATH_IMAGE013
) 
原点为车体在初始点时的几何中心；
Figure 830312DEST_PATH_IMAGE014
轴过原点平行于地面，指向车体的初始前进方向；
Figure 223247DEST_PATH_IMAGE015
轴平行于地面，且垂直于车体的初始前进方向；
Figure 123070DEST_PATH_IMAGE016
轴垂直于地面。定义向量
Figure 876132DEST_PATH_IMAGE017
为车体坐标系原点在世界坐标系下的坐标；
车体坐标系到世界坐标系的转换可描述为：
Figure 849904DEST_PATH_IMAGE018
  (4)
若用
Figure 600691DEST_PATH_IMAGE019
、
Figure 174761DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 403617DEST_PATH_IMAGE021
分别表示车体的偏航角、仰俯角和侧倾角（图4所示），得到车体坐标系到世界坐标系的旋转变换矩阵：
 (5)。
基于立体视觉的主动光栅投射传感器系统，其特征在于包括有投影单元、采集单元和车载计算机单元，所述的投影单元包括有光源5、光栅1、投影物镜3和聚光镜4，其中，光源的前方设置有光栅，光栅的前后分别设置有投影物镜和聚光镜；采集单元包括有两个CCD2，其中CCD位于投影单元的两侧且对称设置，通过采集单元获得被测物体的图像信息，所述的采集单元与车载计算机单元相联，车载计算机单元处理获得的被测物体的图像信息将其转化为被测物体的3D信息，判断被测物体是否对车辆行驶造成危害，若会产生危害则发出警报，若驾驶员未做出规避操作，将授权车辆制动系统采取制动动作。
根据车型的不同，所采用的CCD与投影单元的夹角是可调的。而且，CCD所在的平面与投影单元所在平面一般具有一定的高度差。
本发明相对于现有技术的有益效果是：
本发明提出一种新的智能车用障碍物检测技术，融合立体视觉与光栅投射传感技术，能够快速精度检测到障碍物的方位和大小，可以给车辆准确的避障信息。提高了目标识别的效率，并为最终系统的实时性提供支持，由于使用多传感器相结合的方法使得检测效果更加稳定精确和更好的鲁棒性；使用光栅视觉投射传感器与双CCD摄像机结合的设计，使得系统更加紧凑、经济性更好，控制较为方便；本发明使得障碍物图像匹配点的定位和障碍物图像的匹配精度大大提高，从而大大提高对障碍物测量精度。
附图说明
图1 为发明的基于立体视觉的主动光栅投射传感器系统整体结构示意图；
图2为图1的光栅编码原理图；其中( a ) 第一次编码示意图； ( b )第二次编码示意图； ( c ) 第三次编码示意图； ( d )第
Figure 481480DEST_PATH_IMAGE023
次编码示意图；
图3 为本发明的系统流程图；
图4为本发明的图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系示意图；
图5为本发明的求取外极约束条件示意图。
具体实施方式
本发明提出了一种基于立体视觉和光栅投射技术融合的主动式障碍物检测方法，主动式是指由测量系统向被测物体投射出特殊的结构光，通过扫描、编码或调制技术，结合立体视觉技术来获得待测物体的3D信息。
该技术首先对所设计的双目视觉系统进行3D标定，以建立双目测量数据与世界坐标的关系；接着基于光栅的编码原理如图2所示：光学投影系统将可以将一组光栅的图案投射到被测物上，并将受被测形面调制成测量图案；最后车载计算机根据检测所获得的图案采取直接报警或者与车辆制动装置连动做出规避动作。
具体的步骤如下(如图3)：
1）先对图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系进行定义；
2）通过投影单元和采集单元找到被测物体表面任意一点
Figure 90316DEST_PATH_IMAGE001
在CCD中的匹配位置，从而获得被测物体的图像信息；
3）所述的采集单元与车载计算机单元相联，车载计算机单元处理获得的被测物体的图像信息将其转化为被测物体的3D信息；
4）由车载计算机处理步骤3）中获得的被测物体的3D信息，判断物体是否对车辆行驶造成危害，若会产生危害则发出警报，若驾驶员未做出规避操作，将授权车辆制动系统采取制动动作。
按上述方案，所述的步骤1）对图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系进行定义的具体方法是：
1）图像坐标系(
Figure 201491DEST_PATH_IMAGE002
) 
描述被测物体的表面任意一点在左、右CCD获得的图像上的投影坐标，其向量表示为
Figure 304762DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 587845DEST_PATH_IMAGE004
；
1.2) 车体坐标系(
Figure 33870DEST_PATH_IMAGE005
) 
原点为车体的几何中心，定义
Figure 102320DEST_PATH_IMAGE006
为车辆前进方向、
Figure 428128DEST_PATH_IMAGE007
为横向方向、
Figure 11556DEST_PATH_IMAGE008
为高度方向，在基于立体视觉的主动光栅投射传感器系统的标定过程中，根据摄像机成像的线性理论，通过测量3D标定板上参考点在车体坐标系中的坐标，计算出以下左右(上角L，R分别代表左，右)相机的投影矩阵：
Figure 198955DEST_PATH_IMAGE009
    (1)
Figure 371179DEST_PATH_IMAGE010
    (2)
由此可推导得被测物体的表面任意一点
Figure 680938DEST_PATH_IMAGE001
在车体坐标系下的齐次坐标
Figure 689345DEST_PATH_IMAGE011
与点
Figure 929703DEST_PATH_IMAGE001
的左右图像像素坐标
Figure 707166DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 187826DEST_PATH_IMAGE004
的关系式为
Figure 667217DEST_PATH_IMAGE012
   (3)
然后求出各组匹配点对应的3D坐标；
1.3) 世界坐标系(
Figure 461998DEST_PATH_IMAGE013
) 
原点为车体在初始点时的几何中心；
Figure 156285DEST_PATH_IMAGE014
轴过原点平行于地面，指向车体的初始前进方向；轴平行于地面，且垂直于车体的初始前进方向；轴垂直于地面。定义向量为车体坐标系原点在世界坐标系下的坐标；
车体坐标系到世界坐标系的转换可描述为：
Figure 108749DEST_PATH_IMAGE018
  (4)
若用、
Figure 401507DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 521779DEST_PATH_IMAGE021
分别表示车体的偏航角、仰俯角和侧倾角（图4所示），得到车体坐标系到世界坐标系的旋转变换矩阵：
Figure 128340DEST_PATH_IMAGE022
 (5)。
 
2) 基于光栅投影技术找到空间点在左右摄像机中的匹配位置
基于光栅投影的编码原理，如图1 所示：基于立体视觉的主动光栅投射传感器系统的投影单元可以将一组光栅的图案投射到被测物体上，并将被测物体的被测形面调制成编码图案。编码图案经车载计算机单元可以显示出的
Figure 3258DEST_PATH_IMAGE023
次编码图案，形成空间
Figure 526644DEST_PATH_IMAGE023
位二进制编码，则空间上的曲线可对应唯一的位二进制编码。例如，空间直线的编码为（直线
Figure 100396DEST_PATH_IMAGE025
 在黑图案区为编码1，在白图案区为编码0）。CCD可根据这一编码来确定匹配的光栅曲线。若被测物体的表面任意一点
Figure 701142DEST_PATH_IMAGE001
在CCD中的投影点位于某一经过编码的光栅曲线上，则在其中一侧的CCD中的匹配点必在同一编码的光栅曲线上，于是二维匹配问题可以降为一维匹配，即所需找到的匹配点一定在该经编码的光栅曲线上。
在现有的立体视觉成像系统中，存在着一个非常重要的约束条件，即外极约束。如图4所示设、
Figure 633512DEST_PATH_IMAGE028
分别为左右CCD的透视中心，它们的连线分别与左右CCD平面相交于外极中心、
Figure 762191DEST_PATH_IMAGE030
点；被测物体的空间点
Figure 165359DEST_PATH_IMAGE001
与点、组成外极平面
Figure 201951DEST_PATH_IMAGE031
，与左右CCD摄像机平面相交于外极线
Figure 577569DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 263765DEST_PATH_IMAGE033
。由于这个约束，被测物体的空间点
Figure 657706DEST_PATH_IMAGE001
的匹配位置必定在外极线
Figure 708839DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 634070DEST_PATH_IMAGE033
上。
若已知被测物体的空间点
Figure 45328DEST_PATH_IMAGE001
在左CCD摄像机的投射像点
Figure 310087DEST_PATH_IMAGE034
坐标，根据以上分析，只需找到被测物体的空间点
Figure 594438DEST_PATH_IMAGE001
在右CCD摄像机中的外极线斜率，配合经过编码的光栅曲线即可找到被测物体的空间点
Figure 928336DEST_PATH_IMAGE001
在右CCD摄像机中的投射像点
Figure 894018DEST_PATH_IMAGE035
的坐标。
3）所述的采集单元与车载计算机单元相联，车载计算机单元处理获得的被测物体的图像信息将其转化为被测物体的3D信息，采用最小二乘法对被测物体的3D信息进行空间平面拟合，最终得到被测物体的3D图形；
4）由车载计算机处理步骤3）中获得的被测物体的3D信息，判断物体是否对车辆行驶造成危害，若会产生危害则发出警报，若驾驶员未做出规避操作，将授权车辆制动系统采取制动动作；若未发现造成危险的物体，则继续步骤1）-4）。

Claims (2)

1.一种主动式智能车用障碍物检测方法，其特征在于包括有以下步骤：
1）先对图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系进行定义；
2）通过投影单元和采集单元找到被测物体表面任意一点                                                
Figure 133310DEST_PATH_IMAGE001
在CCD中的匹配位置，从而获得被测物体的图像信息；
3）所述的采集单元与车载计算机单元相联，车载计算机单元处理获得的被测物体的图像信息将其转化为被测物体的3D信息；
4）由车载计算机处理步骤3）中获得的被测物体的3D信息，判断物体是否对车辆行驶造成危害，若会产生危害则发出警报，若驾驶员未做出规避操作，将授权车辆制动系统采取制动动作。
2.按权利要求1所述的主动式智能车用障碍物检测方法，其特征在于所述的步骤1）对图像坐标系、车体坐标系和世界坐标系进行定义的具体方法是：
1）图像坐标系 
描述被测物体的表面任意一点
Figure 526245DEST_PATH_IMAGE001
在左、右CCD获得的图像上的投影坐标，其向量表示为
Figure 613019DEST_PATH_IMAGE002
和；
1.2) 车体坐标系 
原点为车体的几何中心，定义
Figure 339852DEST_PATH_IMAGE004
为车辆前进方向、
Figure 903689DEST_PATH_IMAGE005
为横向方向、
Figure 212179DEST_PATH_IMAGE006
为高度方向，在基于立体视觉的主动光栅投射传感器系统的标定过程中，根据摄像机成像的线性理论，通过测量3D标定板上参考点在车体坐标系中的坐标，计算出以下左右相机的投影矩阵：
Figure 581980DEST_PATH_IMAGE007
    (1)
Figure 675838DEST_PATH_IMAGE008
    (2)
由此可推导得被测物体的表面任意一点
Figure 659844DEST_PATH_IMAGE001
在车体坐标系下的齐次坐标
Figure 206363DEST_PATH_IMAGE009
与点
Figure 114276DEST_PATH_IMAGE001
的左右图像像素坐标
Figure 311908DEST_PATH_IMAGE002
和
Figure 217547DEST_PATH_IMAGE003
的关系式为
   (3)
然后求出各组匹配点对应的3D坐标；
1.3) 世界坐标系
原点为车体在初始点时的几何中心；
Figure 212234DEST_PATH_IMAGE011
轴过原点平行于地面，指向车体的初始前进方向；
Figure 405318DEST_PATH_IMAGE012
轴平行于地面，且垂直于车体的初始前进方向；轴垂直于地面；
定义向量
Figure 48975DEST_PATH_IMAGE014
为车体坐标系原点在世界坐标系下的坐标；
车体坐标系到世界坐标系的转换可描述为：
Figure 501953DEST_PATH_IMAGE015
  (4)
若用
Figure 674177DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 983935DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 726764DEST_PATH_IMAGE018
分别表示车体的偏航角、仰俯角和侧倾角，得到车体坐标系到世界坐标系的旋转变换矩阵：
Figure 967121DEST_PATH_IMAGE019
 (5)。
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