CN104527641A - 一种基于机器视觉的泊车车速检测系统 - Google Patents

一种基于机器视觉的泊车车速检测系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于机器视觉的泊车车速检测系统。系统包括机器视觉采集块、图像处理模块、车速传感器、主控制模块和执行模块；利用机器视觉采集模块采集泊车过程中路面的实时图像序列，通过图像处理模块处理采集的图像序列，根据此计算出实时车速和泊车环境特征信息，主控制模块对比分析图像处理模块计算的实时泊车车速和车速传感器测得的车速计算滑移率，同时反馈控制机器视觉采集模块，执行模块根据车速和滑移率精确控制方向盘转角泊车速度。本装置成本低，转向精确、可靠性高，可以在恶劣泊车环境下使用，增加了车辆自动泊车的多样性，降低泊车能耗。

Description

一种基于机器视觉的泊车车速检测系统
技术领域
本发明涉及自动泊车技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的泊车车速检测系统。
背景技术
随着现代技术进步和科技发展，自动泊车技术的应用越来越普遍，但当前自动泊车技术还存在很多问题。例如自动泊车技术智能化程度不高；自动泊车只能在泊车环境较好的情况下使用，恶劣路面和天气下自动泊车时会出现不同程度的轮胎打滑致使泊车不理想；传统的测速方法难以测出精确的实际行驶车速，失真的车速传递给自动泊车系统，将直接影响泊车的质量，造成泊车位置不正；因轮胎的打滑造成同比的能耗升高，致使泊车时发动机功率浪费过多等。
机器视觉也称计算机视觉，利用计算机技术，模仿人眼的视觉机理，通过图像捕捉和处理，识别环境信息。随着电子技术的发展，机器视觉在车辆上的应用也日益增多，利用机器视觉测速能够准确测量汽车泊车状态时的实时轮速，可以提高汽车泊车的质量，降低泊车耗能。
发明内容
针对当前载有自动泊车系统的车辆在恶劣路面和天气下泊车不理想、能量利用率不高、智能化不足等问题，本发明设计一种基于机器视觉的泊车车速检测系统，实现在恶劣路面或恶劣天气条件下，实时检测处于泊车状态时车辆的行时速度和轮胎打滑情况，对车辆进行车速的自适应控制和恒速度控制，以提高泊车的质量和智能化。
为实现上述目的，本发明具体技术方案如下：一种基于机器视觉的泊车车速检测系统，其特征在于包括：机器视觉采集模块、图像处理模块、车速传感器、主控制模块和执行模块；机器视觉采集模块由安装在汽车前灯与尾灯附近的4个摄像机组成，用于实时采集路面图像信息，并转化为数字数据，然后传输给图像处理模块；图像处理模块用于对机器视觉采集模块采集的图像数据进行处理，计算车辆的实时泊车车速和泊车环境特征信息；车速传感器用于测量汽车车速；主控制模块用于接收由图像处理模块计算的实时车速和车速传感器测得的车速，计算车辆自动泊车状态下的滑移率，并根据图像处理模块提供的泊车环境特征信息反馈控制机器视觉采集模块；执行模块根据自动泊车状态下的实时车速和滑移率精确的控制泊车时方向盘转角和泊车车速。
进一步的，上述执行模块为独立的自动泊车系统，当机器视觉装置失效时，可利用传统速度传感器进行自动泊车。
进一步的，上述图像处理模块采用稳像技术，防止车辆在泊车过程中，因车辆抖动导致实际测出的速度误差过大。
进一步的，上述泊车环境特征信息包括路面地形信息和光线强度信息。
进一步的，上述主控制模块不改变原自动泊车系统的传输协议。
与现有技术相比，本发明装置成本低，转向精确、可靠性高，可以在恶劣泊车环境下使用，增加了自动泊车的多样性。
附图说明
图1基于机器视觉的泊车车速检测系统的结构原理图。
图2为图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系。
图3为测速的控制流程图。
具体实施方式
本发明是在现有的车辆装载有自动泊车系统的基础上增加机器视觉装置，实现准确测出车辆泊车过程中的实时车速，从而更加精确控制整个自动泊车过程。
下面结合附图和实施实例对本发明作进一步描述。
图1为一种基于机器视觉的泊车车速检测系统的结构原理图，包括机器视觉采集模块、图像处理模块、车速传感器、主控制模块和执行模块。
机器视觉采集模块由安装在汽车前灯与尾灯附近的4个摄像机组成，用于实时采集路面图像信息，并转化为数字数据，然后传输给图像处理模块；当车辆在恶劣路面或恶劣天气下进行泊车时，驾驶员启动自动泊车装置，机器视觉采集模块的4个摄像机自动打开，根据图像处理模块对摄像机标定的内外参数，摄像机进行实时图像采集，并将摄像机获取的模拟数据转化为数字数据，然后将转化后的数据信息传输给图像处理模块。
图像处理模块由数字信号处理设备或专用处理芯片组成，在其中建立基于机器视觉的间接测速模型，通过标定摄像机的内外参数，对车辆泊车过程中实时采集的图像数据进行分析，计算车辆的泊车车速和路面地形、光线强度等泊车环境特征信息，并将计算结果送主控制模块。其中，车辆的泊车车速计算方法是：(1)从摄像机采集的连续帧图像中，经过图像处像和分析提取出目标移动信息，得出相对位移Δd；(2)用相对位移Δd除以相邻两帧间的时间差Δt计算出目标物在图像中的移动速度V；(3)根据图像坐标与物体世界坐标换算关系，转化为物体的实际行驶速度uw，图2为图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系三者之间的联系，世界坐标系为(Xw，Yw，Zw)，摄像机坐标(x，y，z)是以摄像机为中心，原点是摄像机的光心O。图3为测速的控制流程图,摄像机获取连续的图像序列，取相邻的两帧图片，若摄像机抖动过大，则需利用稳像技术对图片进行处理，若抖动微小，则直接筛选光流主方向速度，再由图象坐标系与世界坐标系对应的关系，得出汽车泊车过程中的实时车速。
车速传感器用于测量汽车当前车速ur。
主控制模块遵循原自动泊车系统的信号传输协议，接收由图像处理模块计算的车速uw和车速传感器测得的车速ur，计算出车辆自动泊车状态下的滑移率S并传送给执行模块，车辆的滑移率S计算公式为：
S = u w - u r u w × 100 %
主控制模块接收由图像处理模块提供的路面地形、光线强度等特征，处理分析后反馈给机器视觉采集模块，调整摄像机的焦距，不断调节摄像机焦距和光圈，开启自动白平衡，使摄像机处于良好摄像状态，保证采集图片序列质量；
执行模块根据主控制模块发送的实时车速及滑移率信息，精确的控制泊车时方向盘转角和泊车车速，充分保证泊车质量，降低泊车时的能耗；执行模块为独立的自动泊车系统当机器视觉辅助装置失效时，可利用传统速度传感器进行自动泊车。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉的泊车车速检测系统，其特征在于，包括：机器视觉采集模块、图像处理模块、车速传感器、主控制模块和执行模块；所述机器视觉采集模块由安装在汽车前灯与尾灯附近的4个摄像机组成，用于实时采集路面图像信息，并转化为数字数据，然后传输给图像处理模块；所述图像处理模块用于对机器视觉采集模块采集的图像数据进行处理，计算车辆的泊车车速和泊车环境特征信息；所述车速传感器用于测量汽车车速；所述主控制模块用于接收由图像处理模块计算的实时泊车车速和车速传感器测得的车速，计算车辆自动泊车状态下的滑移率，并根据图像处理模块提供的泊车环境特征信息反馈控制机器视觉采集模块；所述执行模块根据自动泊车状态下的实时车速和滑移率精确的控制泊车时方向盘转角和泊车车速。
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的泊车车速检测系统，其特征在于所述执行模块为独立的自动泊车系统，当机器视觉装置失效时，可利用传统速度传感器进行自动泊车。
3.如权利要求1所述的基于机器视觉的泊车车速检测系统，其特征在于所述图像处理模块采用稳像技术，防止车辆在泊车过程中，因车辆抖动导致实际测出的速度误差过大。
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的泊车车速检测系统，其特征在于所述的泊车环境特征信息包括路面地形信息和光线强度信息。
5.如权利要求1所述的基于机器视觉的泊车车速检测系统，其特征在于所述的主控制模块不改变原自动泊车系统的传输协议。
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