CN109101862A - 一种空中轨道车辆的障碍物检测方法、障碍物避让方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种空中轨道车辆的障碍物检测方法、障碍物避让方法及其系统，利用空中轨道车辆上设置的图像传感器对空中轨道车辆运行的周围环境进行实时图像的采集，通过分析实时图像之间的差别和\或分析实时图像与预设图像的差别，粗略确定潜在障碍物，并进一步通过潜在障碍物和空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物。本申请实施例提供的技术方案能够及时发现威胁空中轨道车辆运行的障碍物，从而能够在发现障碍物时发出警告，进而采取相应措施保障空中轨道车辆的安全运行。

Description

一种空中轨道车辆的障碍物检测方法、障碍物避让方法及其 系统

技术领域

本发明实施例涉及空中轨道列车技术领域，尤其涉及一种空中轨道车辆的障碍物检测方法、障碍物避让方法及其系统。

背景技术

空中轨道交通列车不像地铁或轻轨，需要在现场进行大量的建造工程，现场施工十分简单快捷，不需要专用的机械设备，一般每处施工几天即可完成，全线只要几个月，即可将空轨竖杆组装完毕，整个系统建设周期在1-2年之间。另外，空轨系统除了车站需要占用一定地面空间外，轨道基础占地面积非常小，由于轨道曲线半径设计比较灵活，工程几乎不涉及既有建筑物的拆迁。商务区、机场和火车站还可以利用既有建筑或过街天桥作为车站。空轨还可从一处很容易拆卸后移至另一处，这对发展中的城市尤为重要，可以有效应对机动车的数量越来越多，致使城市的交通情况越来越恶化，堵车现象日益严重，不但不利于居民的快速出行，而且造成大量的时间和能源消耗、空气和噪音污染以及交通事故等问题。

由此可见，通过空中轨道列车(简称空轨)将轨道在列车上方，由钢铁或水泥梁柱支撑在空中。由于将地面交通移至空中，在无需扩展城市现有公路设施的基础上可缓解城市交通难题。又由于它只将轨道移至空中，而不是像高架轻轨或骑坐式单轨那样将整个路面抬入空中，因此克服了其他轨道交通系统的弊病。

空中轨道列车作为一种交通形式，运行安全性是非常重点的问题之一，但是，空中轨道列车的轨道梁在上，车辆悬挂在下面，行进空间不受轨道约束，很可能会遭到移动障碍物入侵，以致影响列车的行车安全。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例所解决的技术问题之一在于提供一种空中轨道车辆的障碍物检测方法，通过将空中轨道车辆上设置的图像传感器采集的实时图像之间做比对，或者将图像传感器采集的实时图像和预设的图像做比对，得到障碍物区域，从而发出警告信号，以便针对识别到的障碍物采取应对措施，保障了空中轨道车辆的安全运行。

一方面，本申请实施例提供了一种空中轨道车辆的障碍物检测方法，包括步骤：利用所述空中轨道车辆上设置的图像传感器进行实时的图像采集，并获取采集图像时所述空中轨道车辆的位置；比较实时采集的图像与所述位置的预设图像；若所述实时采集的图像与所述预设图像不同，则获取所述实时采集的图像中相比于所述预设图像的差异区域，并将所述差异区域设置为潜在障碍物；根据所述潜在障碍物与所述空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物。

可选地，根据所述潜在障碍物与所述空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物包括步骤:根据实时采集的图像，获得所述潜在障碍物的移动方向；如果所述潜在障碍物的移动方向和所述空中轨道车辆的运行方向相向，则设置所述潜在障碍物为最终障碍物，并发出报警信号。

可选地，根据实时采集的图像，获得所述潜在障碍物的移动方向之后，还包括步骤：如果所述潜在障碍物的移动方向和所述空中轨道车辆的运行方向相同，并所述潜在障碍物在所述空中轨道车辆的前方，且所述潜在障碍物的移动速度小于所述空中轨道车辆的移动速度，则设置所述潜在障碍物为最终障碍物，并发出报警信号。

可选地，潜在障碍物的获取步骤包括依次对实时采集的连续两幅图像的前一副图像与后一副图像做图像差分；判断所述两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值；若大于所述预设阈值，则将所述后一张图像中的所述对应位置确定为潜在障碍物。

另一方面，本申请实施例还提供了一种空中轨道车辆的障碍物检测方法，包括步骤：利用所述空中轨道车辆上设置的图像传感器进行实时的图像采集；依次对实时采集的连续三幅图像中，时间相邻的每两幅图像之间做图像差分；判断两对相邻的两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值；若得到的两个对应位置的像素值的差的绝对值均大于所述预设阈值，则分别将所述时间相邻的每两幅图像中，后一张图像中的所述对应位置确定为待定障碍物区域；将确定的两个待定障碍物区域中的像素集合做交集处理，得到最终障碍物。

可选地，所述空中轨道车辆的图像传感器采集实时图像后，对采集到的实时图像进行图像降噪。

可选地，得到最终障碍物后，还包括对所述最终障碍物进行边缘检测，以从所述最终障碍物中，获取障碍物的轮廓的步骤。

可选地，所述空中轨道车辆的车头，和/或车尾各设置有至少一个可适用多种外界环境的图像传感器。

可选地，所述空中轨道车辆的车头，和/或车尾各设置的可适用多种外界环境的图像传感器的个数为偶数，且在偶数个图像传感器中，每两个图像传感器在沿着所述空中轨道车辆的宽度方向上相对设置。

再一方面，本发明还提供一种空中轨道车辆的障碍物检测系统，其包括：图像传感器以及控制系统，所述图像传感器进行实时的图像采集，并获取采集图像时所述空中轨道车辆的位置；控制系统用于比较实时采集的图像与所述位置的预设图像，若所述实时采集的图像与所述预设图像不同，则获取所述实时采集的图像中相比于所述预设图像的差异区域，并将所述差异区域设置为潜在障碍物，以及根据所述潜在障碍物与所述空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物。

再一方面，本发明还提供一种空中轨道车辆的障碍物检测系统，其包括图像传感器以及控制系统，所述图像传感器进行实时的图像采集；所述控制系统用于：

依次对实时采集的连续三幅图像中，时间相邻的每两幅图像之间做图像差分，判断两对相邻的两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值，若得到的两个对应位置的像素值的差的绝对值均大于所述预设阈值，则分别将所述时间相邻的每两幅图像中，后一副图像中的所述对应位置确定为待定障碍物区域，以及将确定的两个待定障碍物区域中的像素集合做交集处理，得到最终障碍物。

还一方面，本发明还提供一种空中轨道车辆的障碍物避让方法，在根据任一项实施例中所述的障碍物检测方法确定出最终障碍物之后，控制系统根据确定出的最终障碍物采取相应的避让措施自动避让最终障碍物。

最后一方面，本发明还提供一种空中轨道车辆的障碍物避让系统，其包括图像传感器以及控制系统，控制系统用于根据上述任一项所述的障碍物检测方法确定出最终障碍物之后，以及根据确定出的最终障碍物采取相应的避让措施自动避让最终障碍物。

由以上技术方案可见，本发明实施例提供的技术方案中，空中轨道车辆上安装有图像传感器，由该图像传感器来获取空中轨道车辆运行的周围环境图像，当获取的周围环境图像出现异常时，对获取的实时图像进行图像分析，捕获该异常，并进一步确定该异常是否对空中轨道车辆的安全运行造成威胁，进而确定是否发送报警信号，以便针对可能造成的威胁采取相应措施，保障空中轨道车辆的运行安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中空中轨道车辆的障碍物检测方法流程图之一；

图2为本发明实施例中空中轨道车辆的障碍物检测方法流程图之二；

图3为本发明实施例中空中轨道车辆的障碍物检测及避让系统的结构示意图；

图4为本申请实施例四中障碍物避让方法流程示意图。

具体实施方式

当然，实施本发明实施例的任一技术方案不一定需要同时达到以上的所有优点。

为了使本领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明实施例所保护的范围。

下面结合本发明实施例的附图进一步说明本发明实施例的具体实现过程。

如图1所示，本申请实施例提供了一种空中轨道车辆的障碍物检测方法，包括步骤：

S100：利用空中轨道车辆上设置的图像传感器进行实时的图像采集，并获取采集图像时空中轨道车辆的位置；

S110：比较实时采集的图像与位置的预设图像；

S120：若实时采集的图像与预设图像不同，则获取实时采集的图像中相比于预设图像的差异区域，并将差异区域设置为潜在障碍物；

S130:根据潜在障碍物与空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物。

上述提到的预设图像，是根据空中轨道车辆在相对安全，即在运行路线上不存在障碍物的情况下运行时，空中轨道车辆的车身上设置的图像传感器所获取到的实时图像。该预设图像可以通过求取空中轨道车辆多次运行的平均值得到。

在实际的执行过程中，空中轨道车辆上的图像传感器进行实时图像采集，和实时定位，并将实时采集的图像与上述的预设图像做比较，如果两者相同，则说明空中轨道车辆在运行过程中没有遇到障碍物；如果两者存在差异，则从实时采集的图像中获取该差异区域，并将该差异区域标记为潜在障碍物。

通过上述实施例获取到潜在障碍物后，并不能确定该潜在障碍物对空中轨道车辆的运行安全造成威胁。本申请实施例在定位潜在障碍物后，进一步获得障碍物的移动方向，当潜在障碍物的移动方向和空中轨道车辆的运行方向相向时，这种情况下，随着潜在障碍物的移动，非常有可能和空中轨道车辆的车头发生撞击，此时设置潜在障碍物为最终障碍物，并发出报警信号。

当潜在障碍物的移动方向和空中轨道车辆的运行方向相同，且潜在障碍物在空中轨道车辆的前方，并潜在障碍物的移动速度小于空中轨道车辆的移动速度时，这种情况下，随着空中轨道车辆的不断运行，非常有可能与潜在障碍物发生撞击，此时设置潜在障碍物为最终障碍物，并发出报警信号。

上述实施例中，获取潜在障碍物的移动速度的步骤可以通过确定潜在障碍物在每一副实时图像中的位置(位置矢量)，然后把两副图像中的位置矢量相减后，除以两副图像间的时间差，就得到了矢量速度，该矢量速度即为潜在障碍物的移动速度。

可选地，将实时采集的图像与预设图像比较时，可以依次对实时采集的连续两幅图像的前一张图像与后一张图像做图像差分，当两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值大于预设阈值时，将两幅连续的实时图像中的后一副图像中的上述相对位置确定为潜在障碍物。

对连续两副图像做差分运算可以获取运动目标的轮廓。当监控场景中出现异常目标运动时，相邻两副图像之间会出现较为明显的差别，两副图像相减，求得图像对应位置的像素值的差的绝对值，判断该绝对值是否大于预设阈值，进而分析出物体的运动特性。其数学公式描述如下：

D(x,y)为连续两副图像之间的差分图像，I(t)和I(t-1)分别为t和t-1时刻的图像，T为差分图像二值化时所选取的阈值，D(x,y)＝1表示图像的前景，D(x,y)＝0表示图像的背景。

上述差分图像二值化时所选取的阈值T可以根据经验值设定，也可通过其他方式设定，本申请实施例对该预置的设定方法不做具体限定。

发明人发现，在对连续两幅图像之间做差分运算时，容易出现所获得的差分图像的轮廓较粗的情况，即容易出现双影现象。

基于此，本申请实施例还提供了一种获取潜在障碍物的方法，如图2所示，包括：

S200：利用空中轨道车辆上设置的图像传感器进行实时的图像采集；S210：依次对实时采集的连续三幅图像中，时间相邻的每两幅图像之间做图像差分；

S220:判断两对相邻的两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值；

S230：若得到的两个对应位置的像素值的差的绝对值均大于预设阈值，则分别将时间相邻的每两幅图像中，后一副图像中的对应位置确定为待定障碍物区域；

S240：在确定的两个待定障碍物区域中的像素集合之间做交集处理，得到最终障碍物。

举例来说，连续三幅实时图像A，B，C的获取时间分别为18：03：54、18：03：55和18：03：56，上述实施例分别对实时图像A和实时图像B做差分处理，对实时图像B和实时图像C做差分处理，分别得到差分图像P和Q，则差分图像P和Q就被设置为待定障碍物区域，对待定障碍区域P中的像素的集合和待定障碍物区域Q中的像素的集合之间做交集处理，得到图像W，则该图像W在一定程度上减轻了将两幅连续的实时图像做差分运算所导致的“双影”现象，从而能够得到轮廓更清晰，更高质量的障碍物图像。

可选地，本申请实施例中，空中轨道车辆的图像传感器在采集到实时图像后，对采集到的实时图像进行图像降噪处理。

空中轨道车辆的实际运行环境往往比较复杂，经常会出现大雾，大雨甚至大雪的运行环境，为了在这些复杂环境中，依然能够获取到高质量的实时图像，以便准确检测出障碍物的存在，为空中轨道列车的运行安全提供保障，本申请实施例在获取到实时图像后，对获取到的实时图像进行降噪处理，以消除外界环境对实时图像造成的影响。

可选地，在确定出最终障碍物后，可以对最终障碍物进行边缘检测，从而获取障碍物的整体轮廓。

可选地，通过最终障碍物的整体轮廓，计算出障碍物的面积，以便根据障碍物的面积大小，确定发送报警信号的级别。比如，设定一个障碍物的面积阈值，当最终障碍物的面积超过该面积阈值时，发送高级别的报警信号。

可选地，为了能在多种复杂环境中，获取到高质量的实时图像，本申请实施例中，空中轨道车辆的车头，和/或车尾各设置有至少一个可适用多种外界环境的图像传感器。因为车辆运行时可能会遇到阴天、雨天、雾天、雪、雾霾等天气情况，而且考虑到夜间运行，可在空中轨道车辆的车头，和/或车尾设置多组图像传感器。多组图像传感器可以分别为红外图像传感器，紫外图像传感器，防雾图像传感器等，在实际运行过程中，可以根据天气变化在多组图像传感器之间进行切换，以便在各种环境下都能对车辆进行精确定位，比如，空中轨道车辆在夜间运行时，图像传感器切换到红外传感器，以便捕捉夜间的障碍物；在大雾天运行时，切换到防雾传感器，以便捕捉雾天的障碍物。当然，如果图像传感器的性能能够满足多种天气情况，只用一组甚至一个传感器就能在各种天气情况下对车辆进行精确定位的话，在列车的车头或者车尾安装一个传感器或者一组传感器也可。

可选地，空中轨道车辆的车头，和/或车尾各设置的可适用多种外界环境的图像传感器的个数为偶数，且在这些图像传感器中，每两个图像传感器在沿着所述空中轨道车辆的宽度方向上相对设置。

可选地，在沿着所述空中轨道车辆的宽度方向上相对设置的每两个图像传感器可以为一组。

上述实施例中，相对设置的一组图像传感器形成双目图像传感器，在两个相对设置的图像传感器之间产生视差，进而可以把潜在障碍物所有的点都能找到。

图3为本发明实施例中空中轨道车辆的障碍物检测及避让系统的结构示意图；其包括图像传感器301和控制系统302，如图3所示，在检测障碍物时，所述图像传感器301进行实时的图像采集，并获取采集图像时所述空中轨道车辆的位置；控制系统302用于比较实时采集的图像与所述位置的预设图像，若所述实时采集的图像与所述预设图像不同，则获取所述实时采集的图像中相比于所述预设图像的差异区域，并将所述差异区域设置为潜在障碍物，以及根据所述潜在障碍物与所述空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物；

或者，所述控制系统302用于：依次对实时采集的连续三幅图像中，时间相邻的每两幅图像之间做图像差分，判断两对相邻的两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值，若得到的两个对应位置的像素值的差的绝对值均大于所述预设阈值，则分别将所述时间相邻的每两幅图像中，后一副图像中的所述对应位置确定为待定障碍物区域，以及将确定的两个待定障碍物区域中的像素集合做交集处理，得到最终障碍物。

在避让障碍物时，控制系统302根据确定出的最终障碍物采取相应的避让措施自动避让最终障碍物。

基于上述障碍检测方法，图4为本申请实施例四中障碍物避让方法流程示意图；如图4所示，其具体包括：

S401、根据上述任一实施例所述的障碍物检测方法确定出最终障碍物；

S402、控制系统根据确定出的最终障碍物采取相应的避让措施自动避让最终障碍物，避让措施比如为加速通过、减速通过、刹车等。

另外，障碍物还包括移动的障碍物。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例中所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例的技术方案的精神和范围。

Claims (14)

1.一种空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，包括步骤：

利用所述空中轨道车辆上设置的图像传感器进行实时的图像采集，并获取采集图像时所述空中轨道车辆的位置；

比较实时采集的图像与所述位置的预设图像；

若所述实时采集的图像与所述预设图像不同，则获取所述实时采集的图像中相比于所述预设图像的差异区域，并将所述差异区域设置为潜在障碍物；

根据所述潜在障碍物与所述空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物。

2.根据权利要求1所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，根据所述潜在障碍物与所述空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物包括步骤:

根据实时采集的图像，获得所述潜在障碍物的移动方向；

如果所述潜在障碍物的移动方向和所述空中轨道车辆的运行方向相向，则设置所述潜在障碍物为最终障碍物，并发出报警信号。

3.根据权利要求2所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，根据实时采集的图像，获得所述潜在障碍物的移动方向之后，还包括步骤：

如果所述潜在障碍物的移动方向和所述空中轨道车辆的运行方向相同，并所述潜在障碍物在所述空中轨道车辆的前方，且所述潜在障碍物的移动速度小于所述空中轨道车辆的移动速度，则设置所述潜在障碍物为最终障碍物，并发出报警信号。

4.根据权利要求1所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，潜在障碍物的获取步骤为：

依次对实时采集的连续两幅图像的前一副图像与后一副图像做图像差分；

判断所述两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值；

若大于所述预设阈值，则将所述后一副图像中的所述对应位置确定为潜在障碍物。

5.一种空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，包括步骤：

利用所述空中轨道车辆上设置的图像传感器进行实时的图像采集；

依次对实时采集的连续三幅图像中，时间相邻的每两幅图像之间做图像差分；

判断两对相邻的两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值；

若得到的两个对应位置的像素值的差的绝对值均大于所述预设阈值，则分别将所述时间相邻的每两幅图像中，后一副图像中的所述对应位置确定为待定障碍物区域；

将确定的两个待定障碍物区域中的像素集合做交集处理，得到最终障碍物。

6.根据权利要求1或2或3或4或5任一权利要求所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，

所述空中轨道车辆的图像传感器采集实时图像后，对采集到的实时图像进行图像降噪。

7.根据权利要求1或2或3或4或5任一权利要求所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，得到最终障碍物后，包括步骤：

对所述最终障碍物进行边缘检测，以从所述最终障碍物中，获取障碍物的轮廓。

8.根据权利要求7所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，获取到障碍物的轮廓之后，还包括步骤：

根据所述障碍物的轮廓，计算所述障碍物的面积，以确定发送报警信号的级别。

9.根据权利要求1或2或3或4或5任一权利要求所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，

所述空中轨道车辆的车头，和/或车尾各设置有至少一个可适用多种外界环境的图像传感器。

10.根据权利要求1或2或3或4或5任一权利要求所述的空中轨道车辆的障碍物检测方法，其特征在于，

所述空中轨道车辆的车头，和/或车尾各设置有可适用多种外界环境的图像传感器的个数为偶数，且所述偶数个图像传感器中，每两个图像传感器在沿着所述空中轨道车辆的宽度方向上相对设置。

11.一种空中轨道车辆的障碍物检测系统，其特征在于，包括：图像传感器以及控制系统，所述图像传感器进行实时的图像采集，并获取采集图像时所述空中轨道车辆的位置；控制系统用于比较实时采集的图像与所述位置的预设图像，若所述实时采集的图像与所述预设图像不同，则获取所述实时采集的图像中相比于所述预设图像的差异区域，并将所述差异区域设置为潜在障碍物，以及根据所述潜在障碍物与所述空中轨道车辆之间的关系，确定最终障碍物。

12.一种空中轨道车辆的障碍物检测系统，其特征在于，包括图像传感器以及控制系统，所述图像传感器进行实时的图像采集；所述控制系统用于：

依次对实时采集的连续三幅图像中，时间相邻的每两幅图像之间做图像差分，判断两对相邻的两幅图像对应位置的像素值的差的绝对值是否大于预设阈值，若得到的两个对应位置的像素值的差的绝对值均大于所述预设阈值，则分别将所述时间相邻的每两幅图像中，后一副图像中的所述对应位置确定为待定障碍物区域，以及将确定的两个待定障碍物区域中的像素集合做交集处理，得到最终障碍物。

13.一种空中轨道车辆的障碍物避让方法，其特征在于，根据权利要求1-10任一项所述的障碍物检测方法确定出最终障碍物之后，控制系统根据确定出的最终障碍物采取相应的避让措施自动避让最终障碍物。

14.一种空中轨道车辆的障碍物避让系统，其特征在于，包括图像传感器以及控制系统，控制系统用于根据权利要求1-10任一项所述的障碍物检测方法确定出最终障碍物之后，以及根据确定出的最终障碍物采取相应的避让措施自动避让最终障碍物。