CN109085840A - 一种基于双目视觉的车辆导航控制系统及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于双目视觉的车辆导航控制系统，包括惯导系统、动力系统和视觉导航系统，所述惯导系统包含编码器、陀螺仪，所述动力系统包含电机、驱动器、运动控制器，所述视觉导航系统包括双目相机及图像处理单元，所述动力系统的驱动方式为差速驱动，即前轮为两个驱动轮，后轮为两个万向轮。本发明可有效解决市场上的视觉导航设备对使用环境的苛刻要求，无需复杂的磁条铺路，仅需用软件规划运行路径，即可控制运行，具有蔽障、蔽障后回到原始路径等功能，且对障碍物判断精准，适用范围广，通用性强。
Description
技术领域
本发明涉及车辆导航控制领域，尤其涉及车辆的视觉导航控制领域。
背景技术
现有车辆导航控制技术有采用地面铺设磁条引导控制系统沿磁条路径运行，也有采用雷达技术的控制系统。地面铺设磁条形式对使用现场环境要求较高，铺设磁条费时且价格较高，不便于更换场景使用，雷达对检测目标形态要求较高，且检测盲区较大，而雷达产品价格较高，且对规避障碍物行为效果不佳。
视觉导航技术可以一定程度上可以克服磁导航、无线电或卫星导航的缺陷，已广泛用于自动巡检、物流自动配送、自动驾驶等相关领域，在高精度导航中得到了广泛应用。但现有的视觉导航技术通常是以累积的方式求解当前位置坐标，势必会引入累积误差，因此对累积误差有效消除与补偿就成了视觉导航中一个重要而必要的技术手段。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供一种基于双目视觉的导航系统，及一种采用视线法与路缘跟踪相结合的导航控制方法，以克服传统导航设备对使用环境的苛刻要求，
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于双目视觉的车辆导航控制系统，包括惯导系统、动力系统和视觉导航系统，所述惯导系统包含编码器、陀螺仪，所述动力系统包含电机、驱动器、运动控制器，所述视觉导航系统包括双目相机及图像处理单元，所述动力系统的驱动方式为差速驱动，即前轮为两个驱动轮，后轮为两个万向轮。
一种上述车辆导航控制系统的导航控制方法，包括以下步骤：
S1，通过惯导系统生成带有控制信息的可行走的路径，根据人为配置的路径关键点，生成一条最优路径，其中路径中的每个点都要包含控制信息，所述控制信息包括：在世界坐标系下的位置(x,y,z)、该点的路径曲率、路径方向；
S2，双目相机通过提取两帧连续左右图像的特征，进行立体匹配，解算出两帧图像的位姿，然后转换到世界坐标中，并利用编码器与陀螺仪实时纠正和补偿视觉里程计的误差，得到比较的位置和欧拉角；
S3，视觉导航系统将车辆3维空间中的运动映射为2维平面内的运动，并进一步通过视线控制法，或路缘跟踪控制法，或视线控制法与路缘跟踪控制法相结合的方法控制车辆的行进。
进一步的，步骤S3中所述视线控制法包括，结合当前位置的航向角与当前速度，根据车辆在2维平面内的运动模型，计算出车辆的角速度，从而分别得到两个前轮的线速度，以保证车辆到达下一个目标点，不仅位置到达，航向角亦达到，从而保证车辆能沿规划的线路行走。
进一步的，步骤S3中所述路缘跟踪控制法包括，通过深度学习的方法检测出路与非路的交接处，然后利用霍夫变换方法提取出直线的路边缘，通过计算图像中侧向偏差与方向偏差，判断出车辆与路缘的方向关系，然后用模糊控制方法调整车辆方向，使小车辆沿着路缘行走，并利用路径方向矫正车辆的方向角，从控制车辆沿路行驶。
更进一步的，步骤S3中所述视线控制法与路缘跟踪控制法相结合的控制方法具体为，当车需要躲避障碍物或者曲线行走时，使用视线法进行控制；当规划的路径为直行线路，且找到可以跟踪、并符合行走方向的路缘时，跟随路缘行走。
进一步的，步骤S3中所述将车辆3维空间中的运动映射为2维平面内的运动，具体包括将原始模板图像的4个顶点A、B、C、D在屏幕的2维平面上投影为坐标(A1、B1、C1、D1)，每次递归运算中，只考虑前一组投影点坐标，即认为现在的状态只依赖于前一个，而不依赖前面所有坐标值的状态，该过程具体包括预测与更新两个阶段，在预测阶段，将前一帧图像顶点投影的2维坐标作为滤波器Xn，在连续运动过程中估算当前图像中4个顶点的2维坐标的估算值Xn+1，由模板图像4个顶点与当前4个估计顶点之间的对应关系估计视觉导航系统位姿，从而获得当前拍摄图像的位姿，经过3维跟踪算法计算出当前视觉导航系统的正确位姿后，使用模板图像4个顶点的投影的观测值Xn+1更正预测值Xn+1，用于下一次坐标预测，所用公式为：其中，Xn为n时刻的投影坐标状态变量，Xn+1/n是根据n时刻状态变量预测得到的第n+1时刻的投影坐标状态变量，An+1/n是转移矩阵，Cn是观测矩阵，W、V分别为状态和观测矩阵对应的噪声序列，由此即可得到两帧图像的位姿。
本发明的有益效果主要在于，可有效解决市场上的视觉导航设备对使用环境的苛刻要求，无需复杂的磁条铺路，仅需用软件规划运行路径，即可控制运行，具有蔽障、蔽障后回到原始路径等功能，且对障碍物判断精准，适用范围广，通用性强。
附图说明
图1本发明基于双目视觉的车辆导航控制系统工作框图；
图2本发明车辆导航控制方法中模板图像顶点在屏幕上的投影图；
图3本发明车辆导航控制方法中3组不同的初始侧向偏差和方向偏差下，期望的侧向偏差变化曲线图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式做详细说明：
如图1所示，一种基于双目视觉的车辆导航控制系统，包括惯导系统、动力系统和视觉导航系统，所述惯导系统包含编码器、陀螺仪，所述动力系统包含电机、驱动器、运动控制器，所述视觉导航系统包括双目相机及图像处理单元，所述动力系统的驱动方式为差速驱动，即前轮为两个驱动轮，后轮为两个万向轮。
上述车辆导航控制系统采用了视线法与路缘跟踪相结合的导航控制方法，具体方法如下：
一种车辆导航控制系统的导航控制方法，包括以下步骤：
S1，通过惯导系统生成带有控制信息的可行走的路径，根据人为配置的路径关键点，生成一条最优路径，其中路径中的每个点都要包含控制信息，所述控制信息包括：在世界坐标系下的位置(x,y,z)、该点的路径曲率、路径方向；
S2，双目相机通过提取两帧连续左右图像的特征，进行立体匹配，解算出两帧图像的位姿，然后转换到世界坐标中，并利用编码器与陀螺仪实时纠正和补偿视觉里程计的误差，得到比较的位置和欧拉角；
S3，如图2所示，视觉导航系统将车辆3维空间中的运动映射为2维平面内的运动，并进一步通过视线控制法，或路缘跟踪控制法，或视线控制法与路缘跟踪控制法相结合的方法控制车辆的行进。
进一步的，步骤S3中所述视线控制法包括，结合当前位置的航向角与当前速度，根据车辆在2维平面内的运动模型，计算出车辆的角速度，从而分别得到两个前轮的线速度，以保证车辆到达下一个目标点，不仅位置到达，航向角亦达到，从而保证车辆能沿规划的线路行走。
进一步的，如图3所示，步骤S3中所述路缘跟踪控制法包括，通过深度学习的方法检测出路与非路的交接处，然后利用霍夫变换方法提取出直线的路边缘，通过计算图像中侧向偏差与方向偏差，判断出车辆与路缘的方向关系，然后用模糊控制方法调整车辆方向，使小车辆沿着路缘行走，并利用路径方向矫正车辆的方向角，从控制车辆沿路行驶。
更进一步的，步骤S3中所述视线控制法与路缘跟踪控制法相结合的控制方法具体为，当车需要躲避障碍物或者曲线行走时，使用视线法进行控制；当规划的路径为直行线路，且找到可以跟踪、并符合行走方向的路缘时，跟随路缘行走。
进一步的，如图2所示，步骤S3中所述将车辆3维空间中的运动映射为2维平面内的运动，具体包括将原始模板图像的4个顶点A、B、C、D在屏幕的2维平面上投影为坐标(A1、B1、C1、D1)，每次递归运算中，只考虑前一组投影点坐标，即认为现在的状态只依赖于前一个，而不依赖前面所有坐标值的状态，该过程具体包括预测与更新两个阶段，在预测阶段，将前一帧图像顶点投影的2维坐标作为滤波器Xn，在连续运动过程中估算当前图像中4个顶点的2维坐标的估算值Xn+1，由模板图像4个顶点与当前4个估计顶点之间的对应关系估计视觉导航系统位姿，从而获得当前拍摄图像的位姿，经过3维跟踪算法计算出当前视觉导航系统的正确位姿后，使用模板图像4个顶点的投影的观测值Xn+1更正预测值Xn+1，用于下一次坐标预测，所用公式为：其中，Xn为n时刻的投影坐标状态变量，Xn+1/n是根据n时刻状态变量预测得到的第n+1时刻的投影坐标状态变量，An+1/n是转移矩阵，Cn是观测矩阵，W、V分别为状态和观测矩阵对应的噪声序列，由此即可得到两帧图像的位姿。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于双目视觉的车辆导航控制系统，包括惯导系统、动力系统和视觉导航系统，所述惯导系统包含编码器、陀螺仪，所述动力系统包含电机、驱动器、运动控制器，所述视觉导航系统包括双目相机及图像处理单元，所述动力系统的驱动方式为差速驱动，即前轮为两个驱动轮，后轮为两个万向轮。
2.一种权利要求1所述车辆导航控制系统的导航控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，通过惯导系统生成带有控制信息的可行走的路径，根据人为配置的路径关键点，生成一条最优路径，其中路径中的每个点都要包含控制信息，所述控制信息包括：在世界坐标系下的位置(x,y,z)、该点的路径曲率、路径方向；
S2，双目相机通过提取两帧连续左右图像的特征，进行立体匹配，解算出两帧图像的位姿，然后转换到世界坐标中，并利用编码器与陀螺仪实时纠正和补偿视觉里程计的误差，得到比较的位置和欧拉角；
S3，视觉导航系统将车辆3维空间中的运动映射为2维平面内的运动，并进一步通过视线控制法，或路缘跟踪控制法，或视线控制法与路缘跟踪控制法相结合的方法控制车辆的行进。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：步骤S3中所述视线控制法包括，结合当前位置的航向角与当前速度，根据车辆在2维平面内的运动模型，计算出车辆的角速度，从而分别得到两个前轮的线速度，以保证车辆到达下一个目标点，不仅位置到达，航向角亦达到，从而保证车辆能沿规划的线路行走。
4.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：步骤S3中所述路缘跟踪控制法包括，通过深度学习的方法检测出路与非路的交接处，然后利用霍夫变换方法提取出直线的路边缘，通过计算图像中侧向偏差与方向偏差，判断出车辆与路缘的方向关系，然后用模糊控制方法调整车辆方向，使小车辆沿着路缘行走，并利用路径方向矫正车辆的方向角，从控制车辆沿路行驶。
5.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：步骤S3中所述视线控制法与路缘跟踪控制法相结合的控制方法具体为，当车需要躲避障碍物或者曲线行走时，使用视线法进行控制；当规划的路径为直行线路，且找到可以跟踪、并符合行走方向的路缘时，跟随路缘行走。
6.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：步骤S3中所述将车辆3维空间中的运动映射为2维平面内的运动，具体包括将原始模板图像的4个顶点A、B、C、D在屏幕的2维平面上投影为坐标(A1、B1、C1、D1)，每次递归运算中，只考虑前一组投影点坐标，即认为现在的状态只依赖于前一个，而不依赖前面所有坐标值的状态，该过程具体包括预测与更新两个阶段，在预测阶段，将前一帧图像顶点投影的2维坐标作为滤波器Xn，在连续运动过程中估算当前图像中4个顶点的2维坐标的估算值Xn+1，由模板图像4个顶点与当前4个估计顶点之间的对应关系估计视觉导航系统位姿，从而获得当前拍摄图像的位姿，经过3维跟踪算法计算出当前视觉导航系统的正确位姿后，使用模板图像4个顶点的投影的观测值Xn+1更正预测值Xn+1，用于下一次坐标预测，所用公式为：其中，Xn为n时刻的投影坐标状态变量，Xn+1/n是根据n时刻状态变量预测得到的第n+1时刻的投影坐标状态变量，An+1/n是转移矩阵，Cn是观测矩阵，W、V分别为状态和观测矩阵对应的噪声序列，由此即可得到两帧图像的位姿。
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