CN105946853B - 基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统及方法 - Google Patents

基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统及方法，其中系统包括中央数据处理模块、路线规划模块、建图模块、泊车入库模块、通讯模块以及控制单元。所用传感器包括但不局限于：IMU、车载环视相机、超声波雷达、双目相机。本发明实施例通过对获取的停车场地图进行路线规划，并根据双目相机获取的视差图判断车辆行驶范围内存在的障碍物信息、车位信息以及道路信息实时反馈给中央数据处理模块，经计算后中央下达指令给控制单元，从而实现车辆自进入停车场到泊车入库的长距离自动泊车。

Description

基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统及方法
技术领域
本发明涉及一种基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统及方法。
背景技术
近年来，随着国民经济的快速增长，社会的迅速进步和国力的不断增强，人们的工作生活环境发生了巨大的变化。城市人口日益密集，拥有私家车的家庭也越来越多，而停车场中车位有限，车主往往在寻找停车位泊车上花费大量时间，这与快节奏的城市生活不符，因此需要一个快捷有效的自动泊车方法。同时长距离自主泊车作为自主驾驶重要的组成部分，也是道路智能交通重要的一环。目前还没有一个统一有效的长距离自主泊车方案。虽然近期已有改进停车场使得停车场更加智能化的方案提出，但是要对整个停车场实施大规模整改已不是一件易事，何况要将这种方案推广开来，成本巨大。
车载智能得到了快速的发展，部分成果也已经很好的普及开来。现在已有的自动泊车技术是在寻找到停车位后，短距离内的自动泊车。因此仍然需要车主将车辆驶入停车场中寻找停车位。如今已经提出多种智能高效管理停车场的方案，有利于获得停车场地图以及停车场内可利用停车位的状况，而立体视觉技术也逐渐成熟，可以达到远距离测距、检测障碍物、检测道路等功能，为实现长距离自动泊车奠定了基础。虽然有人提出用激光雷达、毫米波雷达等各路传感器来实现类似的辅助驾驶功能，但是由于各路传感器各有优缺点，因此将多路传感器融合起来，可以达到整体功能的最大化。我们之前已经提出过一种基于立体视觉定位与建图的自动泊车系统，但是就目前的技术而言纯机器视觉方案来解决自动泊车问题还是有一定的困难，如可能存在计算误差，视觉盲区等问题。基于以上因素，我们进一步深入研究改进，结合其他的传感器优劣互补，在原有的基础上加上技术上的创新和系统方法上的改革，来完善长距离自动泊车的方案。
发明内容
本发明的目的是在现有的短距离自动泊车技术上的改进，将多路传感器进行融合，提供一种基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统及方法，为了达到上述目的本发明采用如下技术方案：
一种基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统，包括中央数据处理模块、建图模块、路径规划模块、泊车入库模块、通讯模块和控制单元，其中
所述中央数据处理模块集中收集各路传感器获取的信息进行处理和整合，并将整合所得的结果分类传输给相对应的模块，包括将获取的车辆外图像序列进行立体匹配后，获取三维信息；利用场景流技术推算计算出车辆运动轨迹；对获取的三维信息进行障碍物检测；对获取的全景图像进行停车位识别并结合车辆运动轨迹确认其方位；对超声波雷达返回的数据进行处理，检测障碍物；对规划的行驶路径进行指令解析传送给控制单元；
所述建图模块通过所述中央数据处理模块传送过来的三维信息以及车辆运动轨迹，建出停车场的三维地图，并根据检测得到的停车位信息进行标注；
所述的路径规划模块结合车辆自身的运动轨迹和停车场的三维地图，对车辆进行定位；综合给出的停车场的三维地图进行路径规划，并根据中央数据处理模块实时传递的障碍物方位信息，道路状况对所规划的路径进行调整；
所述的泊车入库模块用于短距离泊车入库或取车；
所述的控制单元，是中央数据处理模块根据泊车入库模块和路径规划模块所反馈的信息进行解析后，将相应的指令传送给控制单元，由控制单元控制车体的方向、车速。
优选的，所述传感器包括：
双目摄像头，用于长距离测距、获取道路信息、目标物识别、建图；
惯性测量单元，用于对车辆运动轨迹进行修正；
超声波雷达，用于检测双目摄像头的视野盲区中近距离的障碍物；
车载环视相机，用于获取车辆四周的环境状况，以便更好的规划泊车入库或取车路径，在车辆进行短距离泊车或取车时使用。
优选的，还包括通讯模块，用于车辆与车主直接的联系，通过通讯模块接收车主的取车指令或向车主发送当前车辆所处的地理位置。
一种基于多传感器融合的长距离自动泊车的方法，包括以下步骤：
获取停车场地图及停车位信息：上述获取信息途径有三种：一是车辆本身已存有该停车场信息，直接获取；二是停车场提供给车辆其地图信息和停车位信息，直接获取；三是车辆自身没有该停车场的信息，停车场方面也没有提供，需要车主驾驶车辆进入停车场，由中央数据处理模块集中收集数据处理，并输出给建图模块建立停车场地图，以供下次驶入该停车场使用；
建立停车场的三维地图时，需要驾驶员先驾驶车辆在停车场行驶一圈，在行驶过程中双目相机拍摄所得的左右图像序列会发送给中央数据处理模块，通过得到的相机主点位置坐标(u0,v0)，相机焦距f,基线b，对于得到的匹配点坐标(u,v)，可通过以下方式，转换为三维坐标点：
其中d则是点P0在左图中的横坐标与相应匹配点P1在右图中横坐标的差值；
再通过对连续帧图像序列做场景流，获取匹配点的运动趋势和运动速度，再用RANSAC得到前后两帧图像中所得匹配点阵的齐次变换矩阵，从而反推在t-1到t时刻自身车辆的运动信息，结合IMU解算出的t-1到t时刻的运动信息，用卡尔曼滤波将两者进行融合；最后对t-1及t时刻的运动信息与先前0到t-1时刻的一系列运动信息进行整合，便可得到车辆的运动轨迹，根据车辆在行驶过程中拍摄所得的场景信息，依照计算所得的车辆运动轨迹，将其对应的数据放在笛卡尔坐标系下，建立三维的停车场的三维地图；
通过t-1时刻与t时刻之间的齐次变换矩阵Rtt|t-1,以及t-1时刻至初始时刻的累计变换矩阵Rtt-1|0，可通过以下方式，得到从初始时刻至t时刻的累计变换矩阵：
行驶路线规划：获取到停车场地图后，如果车辆在该停车场本身有固定的停车位，则可根据地图信息规划出一条路径，使车辆可直接驶入固定的停车位中，如果车辆在该停车场没有固定停车位，则根据停车场的地图信息，规划一条路径以便车辆依照设定路径进入停车场，并在行驶过程中，留意经过的停车位标志点，直到检测到可用的停车位为止，在行驶过程中，根据双目相机实时传输的图像序列，利用立体匹配、场景流和轨迹推算技术，计算出车辆行驶的轨迹，结合IMU传递的惯导信息对运动轨迹进行修正，可得出目前车辆的行驶情况，并与事先已获得的停车场的三维地图和计算所得的车辆运动轨迹，对车辆进行定位，在行驶过程中，中央数据处理模块利用立体匹配得到的三维信息，检测出障碍物的方位及距离及时反馈给路径规划模块修正路线，并将结果传给控制单元以控制车辆的行驶；
检测停车位；检测停车位这一步骤，分别在建立停车场地图和车辆进入停车场寻找停车位泊车的过程中，在建立停车场地图的过程中，使用双目相机以及IMU进行轨迹推算和定位，并将拍摄所得的三维场景数据放在笛卡尔坐标系下，同时将通过车载环视相机实时传递回来的图像来检测停车位信息，若检测到停车位，则对当前位置进行标记，在车辆行驶过程中，依照车载环视相机传回来的图像序列实时检测停车位，对车载环视相机传回的全景图像先进行逆投影变换及拼接，得到环视鸟瞰图，将得到的鸟瞰图进行二值化、直线检测操作，最后基于检测到的直线，识别停车位，若检测到停车位，则进入泊车环节；否则继续依照规划路线行驶；
泊车入库：用于短距离泊车入库，当车辆行驶靠近停车位时，会根据规划的路径将车辆泊入库中，期间由于双目相机存在视觉盲区，将用超声波雷达检测靠近车辆周围的路面上有没有障碍物的存在，并用车载环视相机拍出车辆四周的路面情况，实时传递停车位与车辆的位置关系，以便及时对入库行为进行调整。
优选的，采用车载环视相机，将车辆四周的景象传送到中央数据处理模块，通过图像识别技术，在沿途中发现的停车位信息在所建地图中标记出来，以消除车辆近处存在的盲区。
本发明提供的基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统及方法，车主只需将车辆驾驶至停车场门口，获取该停车场地图及停车位信息，即可让车辆自动依照地图上的信息规划路线驶入停车场，并寻得可用停车位泊车，全程车主无需参与。对于没有地图及停车位信息的停车场，车主首次驶入时需要先绕停车场行驶一圈记录行驶信息，车辆建图模块将自动建立该停车场的地图及停车位信息，供下次车辆驶入该停车场时使用。
本发明用双目视觉技术替代激光雷达以获得长距离的路况信息，降低实现成本，同时结合IMU、超声波雷达、车载环视相机等传感器辅助以弥补双目技术中存在的不足。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1为本发明实施例提供的长距离自动泊车系统的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的长距离自动泊车方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的停车地图及停车位信息示意图；
图4为本发明实施例提供的障碍物检测示意图；
图5位本发明实施例提供的传感器检测范围示意图。
具体实施方式
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
实施例：
在本发明的实施例中，车主只需将车辆驾驶至停车场门口，获取该停车场地图及停车位信息，即可让车辆自动依照地图上的信息规划路线驶入停车场，并寻得可用停车位泊车，全程车主无需参与。对于没有地图及停车位信息的停车场，车主首次驶入时需要先绕停车场行驶一圈记录行驶信息，车辆建图模块将自动建立该停车场的地图及停车位信息，供下次车辆驶入该停车场时使用。
在本发明的实施例中，发明人用双目视觉技术替代激光雷达以获得长距离的路况信息，降低实现成本，同时结合IMU、超声波雷达、车载环视相机等传感器辅助以弥补双目技术中存在的不足。
图1为本发明实施例提供的长距离自动泊车系统的结构示意图，其模块主要分为：中央数据处理模块、建图模块、路径规划模块、泊车入库模块、通讯模块和控制单元。
其中，所述的中央数据处理模块集中收集各路传感器获取的信息进行处理和整合，并将整合所得的结果分类传输给相对应的模块。其处理的数据包括但不局限于：将双目相机获取的图像序列进行立体匹配后，获取三维信息；利用场景流技术和轨迹推算计算出车辆运动轨迹，再用IMU传送的惯导数据进行修正；对获取的三维信息进行障碍物检测：该处障碍物检测属于图像处理方面的应用，作为障碍物检测方法之一，本实施例中对经过立体匹配后得到的三维数据进行处理，将三维图像转换为鸟瞰图，接着用网格对鸟瞰图进行分割，对在网格中的点云数据计算其概率值，根据概率值来判断其是否为障碍物；对车载环视相机获取的全景图像进行停车位识别并结合车辆运动轨迹确认其方位；对超声波雷达返回的数据进行进一步处理，检测障碍物，以检测双目相机检测死角：用回声定位，通过计算从发送超声波到接收到的时间得到的距离信息，只能知道前方是否有阻挡物；对规划的行驶路径进行指令解析传送给控制单元；中央数据处理模块不仅是对各路传感器获取的信息进行处理，而且还将获取的其他模块传输过来的信息进行解析并传递到指定的模块中去。
其中，所述的建图模块通过中央数据处理模块传送过来的三维信息以及车辆运动轨迹，建出停车场的三维地图，并根据检测得到的停车位信息进行标注。
其中，所述的路径规划模块结合车辆自身的运动轨迹和停车场的三维地图，对车辆进行定位。再综合给出的停车场的三维地图进行路径规划，并根据中央数据处理模块实时传递的障碍物方位信息，道路状况等对所规划的路径进行调整。
其中，所述的泊车入库模块用于短距离泊车入库。当车辆行驶靠近停车位时，会根据规划的路径将车辆泊入库中，期间由于双目相机存在视觉盲区，将用超声波雷达检测靠近车辆周围的路面上有没有障碍物的存在，并用车载环视相机拍出车辆四周的路面情况，实时传递停车位与车辆的位置关系，以便及时对入库行为进行调整。同理，当车辆接收到车主取车信号时，结合车载环视相机拍摄的车辆四周的路面情况和超声波雷达反馈的障碍物信息，缓慢将车辆驶出停车位进入主车道。
其中，所述的通讯模块是车辆与人之间的通讯，当车主需要取车时通过远程遥控对车辆发出指令，由中央数据处理模块传达至路径规划模块，进行路径规划将车辆开出停车场。除此之外，通讯模块还能实时地将当前车辆所处位置发送给车主。
其中，所述的控制单元，是中央数据处理模块根据泊车入库模块和路径规划模块所反馈的信息进行解析后，将相应的指令传送给控制单元，由控制单元控制车体的方向、车速等。
其中，所用的传感器分别有双目摄像头、IMU(惯性测量单元)、超声波雷达、车载环视相机；双目摄像头为同型号的两个，视场角为75°以上的广角摄像头，主要用于长距离测距、获取道路信息、目标物识别、建图等；IMU(惯性测量单元)主要用于对所计算的车辆运动轨迹进行修正，使得计算结果更加精确；超声波雷达主要用于检测双目摄像头的视野盲区中近距离的障碍物，在本发明实施例中优选超声波雷达，但需要声明的是该功能除超声波雷达外，还有其他传感器也可达到，因此本发明所用的传感器不局限于超声波雷达；车载环视相机主要用于获取车辆四周的环境状况，以便更好的规划泊车路径，在车辆进行短距离泊车时使用。
图2为本发明实施例提供的长距离自动泊车方法的流程示意图，所述的获取停车场地图及停车位信息步骤中，获取信息途径有但不局限于以下三种：一是车辆本身已存有该停车场信息，直接获取；二是停车场提供给车辆其地图信息和停车位信息，直接获取；三是车辆自身没有该停车场的信息，停车场方面也没有提供，需要车主驾驶车辆进入停车场，由中央数据处理模块集中收集数据处理，并输出给建图模块建立停车场地图，以供下次驶入该停车场使用。
建立停车场的三维地图时，需要驾驶员先驾驶车辆在停车场行驶一圈，在行驶过程中双目相机拍摄所得的左右图像序列会发送给中央数据处理模块，通过得到的相机主点位置坐标(u0,v0)，相机焦距f,基线b，对于得到的匹配点坐标(u,v)，可通过以下方式，转换为三维坐标点。
其中d则是点P0在左图中的横坐标与相应匹配点P1在右图中横坐标的差值；
计算单元通过对左右图像的同名点匹配得出三维信息，再通过对连续帧图像序列做场景流，获取匹配点的运动趋势和运动速度，再用RANSAC得到前后两帧图像中所得匹配点阵的齐次变换矩阵，从而反推在t-1到t时刻自身车辆的运动信息，结合IMU解算出的t-1到t时刻的运动信息，用卡尔曼滤波将两者进行融合。最后对t-1及t时刻的运动信息与先前0到t-1时刻的一系列运动信息进行整合，便可得到车辆的运动轨迹。建图技术还包含根据车辆在行驶过程中拍摄所得的场景信息，进行一个动态物滤除的步骤，即将拍摄图像中的动态物体滤除开来：结合之前所得的每个像素点在相应场景中的运动信息，先用超像素将其归类，以块为单位计算出该超像素中的运动信息，接着通过地面分割获取地面以上的物体位置，并将所属地面的超像素块运动信息与其他超像素块运动信息进行比较，通过聚类划分动静态物体。接着将剩余的静态点整合，依照计算所得的车辆运动轨迹，将其对应的数据放在笛卡尔坐标系下，建立三维的停车场的三维地图。由于双目相机的视场存在一定的局限性，在车辆近处存在一定的盲区，采用车载环视相机，将车辆四周的景象传送到中央数据处理模块,通过图像识别技术，在沿途中发现的停车位信息在所建地图中标记出来。
通过t-1时刻与t时刻之间的齐次变换矩阵Rtt|t-1,以及t-1时刻至初始时刻的累计变换矩阵Rtt-1|0，可通过以下方式，得到从初始时刻至t时刻的累计变换矩阵：
当获取停车场的三维地图后，则自动进行泊车路径规划，车辆将按照规划的路径缓慢行驶，在行驶过程中，双目相机、车载环视相机与IMU(惯性测量单元)一直在获取实时的路况信息，此时需要做的一方面是要检测前方的障碍物信息(包括但不局限于车辆、行人、标志牌、柱子等)，识别路面标志以及指示牌，另一方面是需要通过双目相机拍摄所得的图像序列，基于立体匹配、场景流、轨迹推算等技术计算出车辆的运动轨迹，并用IMU(惯性测量单元)所获取的数据修正，便能得到较为精准的车辆行驶路线，结合地图信息以及车辆起始位置，可以对车辆进行室内定位，这也有利于为车辆提供实时的路线规划。双目相机传回的图像序列中，将会选用左序列的图像用图像识别技术，识别地面上的标志线以及两侧的指示牌，同时车载环视相机也将传回车辆周围的图像，通过逆投影变换，获得鸟瞰图，在鸟瞰图中识别地面的车位线并检测该车位是否可用，最后将识别到的地面标志线、指示牌、停车位信息传递给路径规划模块。而用双目相机来检测障碍物，同样是对经过立体匹配后得到的三维数据进行处理，将三维图像转换为鸟瞰图，接着用网格对鸟瞰图进行分割，对在网格中的点云数据计算其概率值，根据概率值来判断其是否为障碍物。若判断出为障碍物，则获取该网格中的障碍物的位置信息传递给路径规划模块。车辆将根据规划的路径缓慢行驶，直至行驶到可用停车位附近，进行泊车入库操作。当车主需要提取车辆时，不需要进入停车库寻找自己的车辆，可远程遥控对车辆发出指令，车辆将再次进行路径规划，缓慢驶出停车场。
图3提供的是本实施例中停车地图及停车位信息示意图，不应理解为对本发明中所用的停车场地图的限制。
图4提供的是本发明实施例的障碍物检测示意图，值得注意的是，这里的障碍物检测并非用到单目中的物体识别技术，而是基于三维信息对其进行归类整合，将三维图像转换为鸟瞰图，再用网格对转换后的鸟瞰图进行划分，对网格中的点云数据做概率统计，对得到的概率值进行分析从而判断出其是否为障碍物。不采用物体识别技术，是为了能更好的将一切阻碍车辆行驶的障碍物都检测出来，以避免无法识别不可知物体而发生的意外。但不代表本发明并没有用到物体识别技术，在车辆识别、交通标志识别上仍需要使用。事先离线采集大量的车辆以及交通标志的图片采用深度学习的方式，离线训练模型，将训练好的模型存入模块中用于实时地检测。
本发明的特点是结合多路传感器在特定场合下实现长距离无人驾驶自动泊车功能，当车辆行驶至可用停车位附近时，才启动泊车入库模式。车载环视相机选用的是180°超广角摄像头，将拍摄的图像转换为鸟瞰图衔接起来，360°全方位提供车辆周围的环境，以及与停车位的相对位置，结合超声波雷达通过声波反馈获取的周边障碍物的位置，由路径规划模块规划一条泊车路径。提供的泊车入库示意图只是为了对本发明进行更好的诠释，不应理解为本发明中所用的泊车入库方案的限制。
图5是本发明实施例传感器检测范围示意图，在前后车标附件的位置安装角度为180°超广角摄像头各一个，车身两侧倒后镜下方位置安装角度为180°超广角摄像头各一个，四个摄像头所处的水平位置一致；在车头以及车尾灯附近分别等间距地安装四个超声波雷达，共计八个超声波雷达需处于同一水平位置，具体高度根据实际车型而定；IMU(惯性测量单元)固定安装在车尾箱处；双目摄像头保持水平放置，间隔距离在30～50cm之间，固定在挡风玻璃内侧，后视镜位置附近，上方需水平横置一个支架位于后视镜上方，以固定两侧的双目摄像头。所用数据处理的芯片板，固定在仪表台上，可外接显示屏做可视化。各路传感器引线接到芯片板上，芯片板上主要有GPU处理器，FPGA芯片模组，ARM处理器等。
以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统，其特征在于：
包括中央数据处理模块、建图模块、路径规划模块、泊车入库模块、通讯模块和控制单元，其中
所述中央数据处理模块集中收集各路传感器获取的信息进行处理和整合，并将整合所得的结果分类传输给相对应的模块，包括将获取的车辆外图像序列进行立体匹配后，获取三维信息；利用场景流技术推算计算出车辆运动轨迹；对获取的三维信息进行障碍物检测；对获取的全景图像进行停车位识别并结合车辆运动轨迹确认其方位；对超声波雷达返回的数据进行处理，检测障碍物；对规划的行驶路径进行指令解析传送给控制单元；
所述建图模块通过所述中央数据处理模块传送过来的三维信息以及车辆运动轨迹，建出停车场的三维地图，并根据检测得到的停车位信息进行标注；
所述的路径规划模块结合车辆自身的运动轨迹和停车场的三维地图，对车辆进行定位；综合给出的停车场的三维地图进行路径规划，并根据中央数据处理模块实时传递的障碍物方位信息，道路状况对所规划的路径进行调整；
所述的泊车入库模块用于短距离泊车入库或取车；
所述的控制单元，是中央数据处理模块根据泊车入库模块和路径规划模块所反馈的信息进行解析后，将相应的指令传送给控制单元，由控制单元控制车体的方向、车速。
2.如权利要求1所述的基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统，其特征在于所述传感器包括：
双目摄像头，用于长距离测距、获取道路信息、目标物识别、建图；
惯性测量单元，用于对车辆运动轨迹进行修正；
超声波雷达，用于检测双目摄像头的视野盲区中近距离的障碍物；
车载环视相机，用于获取车辆四周的环境状况，以便更好的规划泊车入库或取车路径，在车辆进行短距离泊车或取车时使用。
3.如权利要求1所述的基于多传感器融合的长距离自动泊车的系统，其特征：
还包括通讯模块，用于车辆与车主直接的联系，通过通讯模块接收车主的取车指令或向车主发送当前车辆所处的地理位置。
4.一种基于多传感器融合的长距离自动泊车的方法，其特征在于包括以下步骤：
获取停车场地图及停车位信息：上述获取信息途径有三种：一是车辆本身已存有该停车场信息，直接获取；二是停车场提供给车辆其地图信息和停车位信息，直接获取；三是车辆自身没有该停车场的信息，停车场方面也没有提供，需要车主驾驶车辆进入停车场，由中央数据处理模块集中收集数据处理，并输出给建图模块建立停车场地图，以供下次驶入该停车场使用；
建立停车场的三维地图时，需要驾驶员先驾驶车辆在停车场行驶一圈，在行驶过程中双目相机拍摄所得的左右图像序列会发送给中央数据处理模块，通过得到的相机主点位置坐标(u0,v0)，相机焦距f,基线b，对于得到的匹配点坐标(u,v)，可通过以下方式，转换为三维坐标点：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>Z</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>b</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>f</mi> </mrow> <mi>d</mi> </mfrac> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>X</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>b</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>u</mi> <mo>-</mo> <msub> <mi>u</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>d</mi> </mfrac> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>Y</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>b</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>-</mo> <msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>d</mi> </mfrac> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中d则是点P0在左图中的横坐标与相应匹配点P1在右图中横坐标的差值；
再通过对连续帧图像序列做场景流，获取匹配点的运动趋势和运动速度，再用RANSAC得到前后两帧图像中所得匹配点阵的齐次变换矩阵，从而反推在t-1到t时刻自身车辆的运动信息，结合IMU解算出的t-1到t时刻的运动信息，用卡尔曼滤波将两者进行融合；最后对t-1及t时刻的运动信息与先前0到t-1时刻的一系列运动信息进行整合，便可得到车辆的运动轨迹，根据车辆在行驶过程中拍摄所得的场景信息，依照计算所得的车辆运动轨迹，将其对应的数据放在笛卡尔坐标系下，建立三维的停车场的三维地图；
通过t-1时刻与t时刻之间的齐次变换矩阵Rtt|t-1,以及t-1时刻至初始时刻的累计变换矩阵Rtt-1|0，可通过以下方式，得到从初始时刻至t时刻的累计变换矩阵：
<mrow> <msub> <mi>Rt</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>|</mo> <mn>0</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>Rt</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>|</mo> <mn>0</mn> </mrow> </msub> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>Rt</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>|</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
行驶路线规划：获取到停车场地图后，如果车辆在该停车场本身有固定的停车位，则可根据地图信息规划出一条路径，使车辆可直接驶入固定的停车位中，如果车辆在该停车场没有固定停车位，则根据停车场的地图信息，规划一条路径以便车辆依照设定路径进入停车场，并在行驶过程中，留意经过的停车位标志点，直到检测到可用的停车位为止，在行驶过程中，根据双目相机实时传输的图像序列，利用立体匹配、场景流和轨迹推算技术，计算出车辆行驶的轨迹，结合IMU传递的惯导信息对运动轨迹进行修正，可得出目前车辆的行驶情况，并与事先已获得的停车场的三维地图和计算所得的车辆运动轨迹，对车辆进行定位，在行驶过程中，中央数据处理模块利用立体匹配得到的三维信息，检测出障碍物的方位及距离及时反馈给路径规划模块修正路线，并将结果传给控制单元以控制车辆的行驶；
检测停车位；检测停车位这一步骤，分别在建立停车场地图和车辆进入停车场寻找停车位泊车的过程中，在建立停车场地图的过程中，使用双目相机以及IMU进行轨迹推算和定位，并将拍摄所得的三维场景数据放在笛卡尔坐标系下，同时将通过车载环视相机实时传递回来的图像来检测停车位信息，若检测到停车位，则对当前位置进行标记，在车辆行驶过程中，依照车载环视相机传回来的图像序列实时检测停车位，对车载环视相机传回的全景图像先进行逆投影变换及拼接，得到环视鸟瞰图，将得到的鸟瞰图进行二值化、直线检测操作，最后基于检测到的直线，识别停车位，若检测到停车位，则进入泊车环节；否则继续依照规划路线行驶；
泊车入库：用于短距离泊车入库，当车辆行驶靠近停车位时，会根据规划的路径将车辆泊入库中，期间由于双目相机存在视觉盲区，将用超声波雷达检测靠近车辆周围的路面上有没有障碍物的存在，并用车载环视相机拍出车辆四周的路面情况，实时传递停车位与车辆的位置关系，以便及时对入库行为进行调整。
5.如权利要求4所述的基于多传感器融合的长距离自动泊车的方法，其特征在于：
采用车载环视相机，将车辆四周的景象传送到中央数据处理模块，通过图像识别技术，在沿途中发现的停车位信息在所建地图中标记出来，以消除车辆近处存在的盲区。
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