CN109435842A - 基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法，包括：步骤S100：由车辆后方的倒车摄像头获取倒车图像；步骤S200：对所述图像进行图像学直线检测，得到多条直线；步骤S300：对多条直线进行最优倒车线检测，得到最佳车道线；步骤S400：按照最佳车道线进行倒车并根据倒车过程中的实时提醒进行方向修正。本发明利用图像学的直线检测原理，获得倒车影像中的车道信息，通过算法识别出最佳车道线，就能够分析当前车辆形态是否处于车道正中，并且加以图像和语音对驾驶员的提示，从而实现车辆正确入库的驾驶辅助功能。由于可以获取汽车can总线信息，在低速情况下也可以采用依据计算出的数据进行车辆转向控制，实现自动倒车的效果。

Description

基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法

技术领域

本发明涉及辅助驾驶技术领域，具体的说，是一种基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法。

背景技术

汽车驾驶中，停车入库是一个技术性的活动，常常有新手司机不能准确的将车辆停放在车位的正中间，常常产生倒车入库压线、偏离车道的问题。因此，需要辅助驾驶技术在倒车时监控车辆位置状态，并且提醒驾驶员修正车辆状态，特别是无人驾驶技术的发展，如何实现根据检测自动倒车入库，是非常重要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法，用于解决现有技术中倒车入库时不能准确倒车入库，存在偏离车位车道和压线的问题。

本发明通过下述技术方案解决上述问题：

一种基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法，包括：

步骤S100：由车辆后方的倒车摄像头获取倒车图像；

步骤S200：对所述图像进行图像学直线检测，得到多条直线；

步骤S300：对多条直线进行最优倒车线检测，得到最佳车道线；

步骤S400：按照最佳车道线进行倒车并根据倒车过程中的实时提醒进行方向修正。

进一步地，所述步骤S300具体包括：

步骤S310：采用图像的极坐标系标识类车道，极坐标系中直线保存为(rho，theta)，其中rho表示图像坐标原点到直线的垂直距离，theta表示直线与坐标轴的夹角，所述图像坐标原点为图像左上角基点；

步骤S320：检测直线的rho是否在设定范围内，如果是，则将确认直线为类车道线；

步骤S330：检测位于图像中心点两侧区域的类车道线，计算出图像中心点对类车道线的距离dis；

步骤S340：将类车道线按照theta和dis排序，找出theta在设定范围内且dis最小的类车道线，确定为最佳车道线。

进一步地，所述步骤S400具体包括：

根据最佳车道线，在图像上添加需要调整的方向指引线，通过汽车can总线信号修正方向盘角度；并同时实时语音提醒方向修正。

本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

本发明利用图像学的直线检测原理，获得倒车影像中的车道信息，通过算法识别出最佳车道线，就能够分析当前车辆形态是否处于车道正中，并且加以图像和语音对驾驶员的提示，从而实现车辆正确入库的驾驶辅助功能。并且，在辅助驾驶技术中，由于可以获取汽车can总线信息，在低速情况下也可以采用依据计算出的数据进行车辆转向控制，实现自动倒车的效果。

附图说明

图1为本发明中最优车道线检测的原理图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1：

结合附图1所示，一种基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法，包括：

1、车辆正后方的倒车摄像头获取的图像进行车道处理，也就是车辆已经处于准备倒入车库的位置；

2、采样图像进行图像学直线检测，检测出所有可能出现的车道线；

3、最优车道线检测算法，进行最佳车道线的判断，其方法如下所示：

3.1、采取图像的极坐标系标识直线，极坐标系中直线保存为(rho，theta)两个参数分别标识图像坐标原点(图像左上角基点)到直线的垂直距离和直线与坐标轴的夹角；

3.2、车道线和图像原点可以标示为(rho，theta)两个参数，其中，类车道图像有一个明显的角度信息rho范围取值，凡是在该范围的我们认为就是类车道线，经过统计分析我们计算出其角度范围大致可以分为两个区域(该区域会由于车型和摄像头位置进行适配)：(1)右车道线角度取值0.5<theta<0.8；(2)左车道线角度取值2.4<theta<2.6；其中角度取值参考180＝pi的取值参数变换，即180度角度等于pi(3.1415926)数值。

3.3、左右的类车道线均分布在图像中心点两侧区域，因此我们可以利用图像中心点计算出其点到直线的距离，该距离就是类车道线的中心点距离(dis)。

3.4、按照角度范围(theta)和中心点距离(dis)分类并排序所有的类车道线，所有的类车道线，按照最符合距离中心点最近(dis最小)且角度满足阈值(theta阈值)可以计算出最优类车道线，即我们所求的车道线。

4.依据算法优化结果，在倒车影像上加入需要调整的方向指引线，同时语音提醒方向修正(“比如请往左修正”)，此时，驾驶员只需要按照方向指引线打方向盘就能够修正汽车到正确的位子上。

5.低速情况下，我们将汽车can总线信号接入图像算法的结果，按照比例关系自动利用can信号修正方向盘角度(具体角度依照具体车型进行适配)，实现车库倒车自动驾驶。

尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述，上述实施例仅为本发明较佳的实施方式，本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。

Claims (3)

1.一种基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法，其特征在于，包括：

步骤S100：由车辆后方的倒车摄像头获取倒车图像；

步骤S200：对所述图像进行图像学直线检测，得到多条直线；

步骤S300：对多条直线进行最优倒车线检测，得到最佳车道线；

步骤S400：按照最佳车道线进行倒车并根据倒车过程中的实时提醒进行方向修正。

2.根据权利要求1所述的基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法，其特征在于，所述步骤S300具体包括：

步骤S310：采用图像的极坐标系标识类车道，极坐标系中直线保存为(rho，theta)，其中rho表示图像坐标原点到直线的垂直距离，theta表示直线与坐标轴的夹角，所述图像坐标原点为图像左上角基点；

步骤S320：检测直线的rho是否在设定范围内，如果是，则将确认直线为类车道线；

步骤S330：检测位于图像中心点两侧区域的类车道线，计算出图像中心点对类车道线的距离dis；

步骤S340：将类车道线按照theta和dis排序，找出theta在设定范围内且dis最小的类车道线，确定为最佳车道线。

3.根据权利要求1所述的基于汽车倒车影像的车位车道偏离检测和辅助提醒方法，其特征在于，所述步骤S400具体包括：

根据最佳车道线，在图像上添加需要调整的方向指引线，通过汽车can总线信号修正方向盘角度；并同时实时语音提醒方向修正。