CN105787455A - 一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法，包括如下步骤：步骤1)在摄像机所采集的图像坐标系下的该白色长条标线命名为虚拟引导线，记录下其所占据的像素区域为A；步骤2)用摄像机实时采集含有车道线信息的道路图像；随后，采用车道线检测算法对所属车道两侧的车道线进行检测，获取两侧车道线在图像中的像素区域，并依据此计算车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B；步骤3)以车辆方向盘转角为控制量，以车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B和步骤1)中的虚拟引导线区域A重合面积最大为控制目标；该算法无需以世界坐标系下的变量作为控制对象，避免了图像坐标系‑世界坐标系转换时转换误差的负作用。

Description

一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法

技术领域

本发明涉及一种车道保持控制算法，尤其涉及到一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法。

背景技术

传统用于快速路的车道保持控制算法往往分为以下三个步骤：1.识别图像中车道线2.利用摄像机内外部光学及几何参数计算车辆距离左右车道线的距离3.以方向盘转角为控制变量，以距左右车道线的距离差为控制对象(控制目标)，采用各种控制算法进行控制。

上述方法在通常情况下效果较好，但是在车载摄像头的俯仰角出现较明显变化的情况(俯仰角变化情况经常发生于车辆前后轴载荷变化、车辆悬架参数变化、道路颠簸时)下，由于摄像头位姿参数的变化，导致由此所推算出的世界坐标系下车辆距左右车道线的距离出现误差，从而进一步导致控制对象失准，最终导致车道保持算法的失效。

本发明提出了一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法，其优势在于该算法无需以世界坐标系下的变量作为控制对象，避免了图像坐标系-世界坐标系转换时转换误差的负作用。

发明内容

本发明提出了一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法，其优势在于该算法无需以世界坐标系下的变量作为控制对象，避免了图像坐标系-世界坐标系转换时转换误差的负作用，进而提高了检测的精度和效率。

一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法，包括如下步骤：

步骤1)将摄像机安装并固定在车辆上，在车辆纵轴方向并处于车辆宽度方向中心线处的车辆前方地面上放置一条长20米、宽0.2米的白色长条标线；在摄像机所采集的图像坐标系下的该白色长条标线命名为虚拟引导线，记录下其所占据的像素区域为A；

步骤2)车辆行驶于快速路的一条车道上，车道左右各有一条白色车道线，设道路中心虚拟存在一条和车道线平行、宽度和车道线相等的车道虚拟中心线，首先，用摄像机实时采集含有车道线信息的道路图像；随后，采用车道线检测算法对所属车道两侧的车道线进行检测，获取两侧车道线在图像中的像素区域，并依据此计算车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B；

步骤3)以车辆方向盘转角为控制量，以车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B和步骤1)中的虚拟引导线区域A重合面积最大为控制目标，以PID控制算法对方向盘转角进行控制，从而实现仅基于图像坐标系的车道保持控制算法。

进一步的，所述步骤2)中车道虚拟中心线在图像的位置的计算方法为：车道虚拟中心线图像每一行的宽度为图像中同一行左右车道线宽度之和的二分之一和车道虚拟中心线图像的轴线为在摄像机所采集的图像坐标系中轴线为同一行左右车道线轴线坐标点的中点的集合。

进一步的，所述步骤2)中车道线检测算法为方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测算法。

附图说明

图1为摄像头获取的虚拟引导线示意图；

图2为摄像头获取的实际检测的车道线示意图；

图3为摄像头获取的虚拟引导线与车道虚拟中心线在图像中的重合部分示意图；

有益效果：

1.本发明无需以世界坐标系下的变量作为控制对象，避免了图像坐标系-世界坐标系转换时转换误差的负作用。

2.克服了摄像头位姿参数的变化，从而避免了由此所推算出的世界坐标系下车辆距左右车道线的距离出现误差，从而进一步导致控制对象失准，最终导致车道保持算法的失效。

3.通过引入虚拟引导线，车道虚拟中心线，从而采用摄像机对虚拟引导线和车道虚拟中心线进行图像采集，并用PID控制算法对方向盘转角进行控制，从而实现仅基于图像坐标系的车道保持控制算法，该算法克服了图像坐标系-世界坐标系转换时转换带来的误差负作用。

具体实施方式

一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法，包括如下步骤：

步骤1)将摄像机安装并固定在车辆上，在车辆纵轴方向并处于车辆宽度方向中心线处的车辆前方地面上放置一条长20米、宽0.2米的白色长条标线；在摄像机所采集的图像坐标系下的该白色长条标线命名为虚拟引导线，记录下其所占据的像素区域为A；

步骤2)车辆行驶于快速路的一条车道上，车道左右各有一条白色车道线，设道路中心虚拟存在一条和车道线平行、宽度和车道线相等的车道虚拟中心线，首先，用摄像机实时采集含有车道线信息的道路图像；随后，采用车道线检测算法对所属车道两侧的车道线进行检测，获取两侧车道线在图像中的像素区域，并依据此计算车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B；

步骤3)以车辆方向盘转角为控制量，以车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B和步骤1)中的虚拟引导线区域A重合面积最大为控制目标，以PID控制算法对方向盘转角进行控制，从而实现仅基于图像坐标系的车道保持控制算法。

进一步的，所述步骤2)中车道虚拟中心线在图像的位置的计算方法为：车道虚拟中心线图像每一行的宽度为图像中同一行左右车道线宽度之和的二分之一和车道虚拟中心线图像的轴线为在摄像机所采集的图像坐标系中轴线为同一行左右车道线轴线坐标点的中点的集合。

进一步的，所述步骤2)中车道线检测算法为方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测算法。

该算法所涉及的设备是一台可以对车辆转向进行控制的车辆，其控制可以利用外部控制器，通过车辆内部协议直接对转向电机进行控制；另外，该车辆上安装有一台摄像头。

具体实施例

步骤1)将摄像机安装并固定在车辆上，在车辆纵轴方向并处于车辆宽度方向中心点处的前方地面上放置一条长20米、宽0.2米的白色长条标线，在摄像机所采集的图像坐标系下的该白色长条标线命名为虚拟引导线，记录下其所占据的像素区域为A；所采集到的图像如附图1所示；

步骤2)车辆行驶于快速路(高速、高架等)的一条车道上，车道左右各有一条白色车道线，设道路中心虚拟存在一条和车道线平行、宽度和车道线相等的车道虚拟中心线；用车载摄像机实时采集含有车道线信息的道路图像，随后，采用车道线检测算法对所属车道两侧的车道线进行检测，获取两侧车道线在图像中的像素区域，并依据此计算虚拟车道中心线在图像中的位置及区域B；该虚拟车道中心线计算方法如下：1.其在图像中每一行的宽度为图像中同一行左右车道线宽度之和的二分之一；2.其轴线在每一行中的点则为同一行左右车道线轴线坐标点的中点；如附图2所示；

步骤3)以车辆方向盘转角为控制量，以车道虚拟中心线区域B(虚线部分)和步骤1中的虚拟引导线区域A(实线部分)重合面积(阴影部分)最大为控制目标(附图3所示)，以经典的PID控制算法对方向盘转角进行控制，从而实现仅基于图像的车道保持控制算法，避免图像坐标系-世界坐标系转换时转换误差的负作用。

所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制算法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)将摄像机安装并固定在车辆上，在车辆纵轴方向并处于车辆宽度方向中心线处的车辆前方地面上放置一条长20米、宽0.2米的白色长条标线；在摄像机所采集的图像坐标系下的该白色长条标线命名为虚拟引导线，记录下其所占据的像素区域为A；

步骤2)车辆行驶于快速路的一条车道上，车道左右各有一条白色车道线，设道路中心虚拟存在一条和车道线平行、宽度和车道线相等的车道虚拟中心线，首先，用摄像机实时采集含有车道线信息的道路图像；随后，采用车道线检测算法对所属车道两侧的车道线进行检测，获取两侧车道线在图像中的像素区域，并依据此计算车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B；

步骤3)以车辆方向盘转角为控制量，以车道虚拟中心线在图像中的位置及区域B和步骤1)中的虚拟引导线区域A重合面积最大为控制目标，以PID控制算法对方向盘转角进行控制，从而实现仅基于图像坐标系的车道保持控制算法。

2.根据权利要求1所述的一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制方法，其特征在于，所述步骤2)中车道虚拟中心线在图像的位置的计算方法为：车道虚拟中心线图像每一行的宽度为图像中同一行左右车道线宽度之和的二分之一和车道虚拟中心线图像的轴线为在摄像机所采集的图像坐标系中轴线为同一行左右车道线轴线坐标点的中点的集合。

3.根据权利要求1或2所述的一种引入图像虚拟引导线的车道保持控制方法，其特征在于，所述步骤2)中车道线检测算法为方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测算法。