CN109959364B - 车辆、基于车道线进行自动校正测距误差的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆、基于车道线进行自动校正测距误差的方法和装置，所述方法包括以下步骤：通过摄像头实时采集图像，当车辆的方向盘转角满足预设角度范围时，获取图像中的感兴趣区域，并判断感兴趣区域内是否存在车道线；如果存在，则保存当前图像，并开始计时；当感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，根据车速和计时时间获取两条车道线之间的距离D1；对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2；根据D2和D1获取误差百分比，并根据误差百分比对D2进行误差校正。由此，能够实时自动进行误差校正，提高行车对障碍物的准确距离判断。

Description

车辆、基于车道线进行自动校正测距误差的方法和装置

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，特别涉及一种基于车道线进行自动校正测距误差的方法、一种基于车道线进行自动校正测距误差的装置以及一种具有该装置的车辆。

背景技术

单目摄像头测距在目前的车载视频设备中已经得到广泛的应用，多用于汽车前端的障碍物测距以及自动刹车等ADAS(Advanced Driver Assistant Systems，高级驾驶辅助系统)功能。

相关技术中，单目摄像头产品在出厂前通过在汽车前端放置一块标定板求得到外参数(即摄像头安装高度、光轴偏移角度等)，单目摄像头便可以根据内参数(焦距、畸变量等)和外参数进行相关公式计算得到前方障碍物的距离。

但是，上述的技术缺点是单目摄像头只在出厂前标定了一次外参数，但在汽车实际的运行中，载重量或其他原因导致胎压与出厂前的不一致，造成了外参数的变化，因此造成了测距精度的误差变大，从而影响了产品的性能，降低了用户体验。

发明内容

本发明旨在至少从一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种基于车道线进行自动校正测距误差的方法，能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

本发明的第二个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第三个目的在于提出一种基于车道线进行自动校正测距误差的装置。

本发明的第四个目的在于提出一种车辆。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的一种基于车道线进行自动校正测距误差的方法，包括以下步骤：通过摄像头实时采集图像；当车辆的方向盘转角满足预设角度范围时，获取所述图像中的感兴趣区域，并对所述感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线；如果存在，则保存当前图像，并开始计时；当所述感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和所述计时时间获取两条车道线之间的距离D1；对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2；根据所述D2和D1获取误差百分比，并根据所述误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。

根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，通过摄像头实时采集图像，当车辆的方向盘转角满足预设角度范围时，获取图像中的感兴趣区域，并对感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线，如果存在，则保存当前图像，并开始计时，当感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和计时时间获取两条车道线之间的距离D1，对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，根据D2和D1获取误差百分比，并根据误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。由此，该方法能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

另外，根据本发明上述实施例提出的基于车道线进行自动校正测距误差的方法还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，根据以下公式获取所述误差百分比：

β＝(D1-D2)/D2

其中，β为所述误差百分比。

根据本发明的一个实施例，根据所述误差百分比对D2进行误差校正，包括：判断所述误差百分比是否为正值；如果为正值，则根据公式D2*(1+β)获取误差校正后的目标距离；如果为负值，则根据公式D2*(1-β)获取误差校正后的目标距离。

根据本发明的一个实施例，对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，包括：对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理以获得两条车道线的位置；根据第一条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第一条车道线底部的纵轴距离L1，并根据第二条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第二条车道线底部的纵轴距离L2；将L2与L1做差以获得两条车道线之间的距离D2。

根据本发明的一个实施例，根据以下公式计算车道线底部的纵轴距离：

其中，h为所述摄像头到地面的高度，f为所述摄像头的焦距，V为目标点在像平面的投影点，V0为所述像平面的中心位置，α为所述摄像头的光轴与水平线的夹角。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法。

本发明实施例的非临时性计算机可读存储介质，通过执行上述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出一种基于车道线进行自动校正测距误差的装置，包括：车道线检测模块，用于通过摄像头实时采集图像，并在车辆的方向盘转角满足预设角度范围时获取所述图像中的感兴趣区域，以及对所述感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线；处理模块，用于在当前图像中的感兴趣区域内存在车道线时保存当前图像，并控制计时器开始计时，当所述感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和所述计时时间获取两条车道线之间的距离D1；所述处理模块还用于，对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，并根据所述D2和D1获取误差百分比，以及根据所述误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。

根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的装置，车道线检测模块，用于通过摄像头实时采集图像，并在车辆的方向盘转角满足预设角度范围时获取图像中的感兴趣区域，以及对感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线，处理模块，用于在当前图像中的感兴趣区域内存在车道线时保存当前图像，并控制计时器开始计时，当感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和计时时间获取两条车道线之间的距离D1，处理模块还用于，对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，并根据D2和D1获取误差百分比，以及根据误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。由此，该装置能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

另外，根据本发明上述实施例提出的基于车道线进行自动校正测距误差的装置还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，所述处理模块根据以下公式获取所述误差百分比：

β＝(D1-D2)/D2

其中，β为所述误差百分比。

根据本发明的一个实施例，所述处理模块根据所述误差百分比对D2进行误差校正时，进一步用于，判断所述误差百分比是否为正值；如果为正值，则根据公式D2*(1+β)获取误差校正后的目标距离；如果为负值，则根据公式D2*(1-β)获取误差校正后的目标距离。

根据本发明的一个实施例，所述处理模块对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2时，进一步用于，对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理以获得两条车道线的位置；根据第一条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第一条车道线底部的纵轴距离L1，并根据第二条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第二条车道线底部的纵轴距离L2；将L2与L1做差以获得两条车道线之间的距离D2。

根据本发明的一个实施例，所述处理模块根据以下公式计算车道线底部的纵轴距离：

其中，h为所述摄像头到地面的高度，f为所述摄像头的焦距，V为目标点在像平面的投影点，V0为所述像平面的中心位置，α为所述摄像头的光轴与水平线的夹角。

为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种车辆，包括上述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置。

本发明实施例的车辆，通过上述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置，能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

附图说明

图1是根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的摄像头的安装位置示意图；

图3是根据本发明一个实施例的获取摄像头外参数的棋盘格标定模板示意图；

图4是根据本发明一个实施例的摄像头的测距原理示意图；

图5是根据本发明一个实施例的用于校正的车道线示意图；

图6是根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的装置的方框示意图；

图7是根据本发明实施例的车辆的方框示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面结合附图来描述根据本发明实施例提出的基于车道线进行自动校正测距误差的方法、基于车道线进行自动校正测距误差的装置以及具有该装置的车辆。

图1是根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的方法的流程图。

如图1所示，本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的方法可包括以下步骤：

S1，通过摄像头实时采集图像。

在本发明的一个实施例中，如图2所示，可通过设置在车辆前挡风玻璃内侧的摄像头(如单目摄像头)实时采集当前路面的图像信息或者视频信息。

S2，当车辆的方向盘转角满足预设角度范围时，获取图像中的感兴趣区域，并对感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线。其中，预设角度范围可根据实际情况进行标定，例如，预设角度范围为±2°。

S3，如果存在，则保存当前图像，并开始计时。

S4，当感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和计时时间获取两条车道线之间的距离D1。

具体地，可通过设置在方向盘内的转角传感器实时获取车辆的方向盘的转角变化，当方向盘转角在±2°的范围内时，获取图像中的感兴趣区域(如图5所示)，以减少运算量与不必要的识别。并通过算法检测当前的图像中特定的ROI(Region Of Interest，感兴趣区域)区域内是否有车道线，当存在车道线时，保存当前的图像，并触发计时器开始进行时间计数。控制车辆继续行驶(车辆可以为匀速行驶，也可以为变速行驶)，并每隔一段时间(如500ms)记录一次车辆车速，当检测到感兴趣区域内存在第二条车道线时，计时器停止计时，以获得计时时间。然后根据车速v与计时时间t的关系获得两条车道线之间的距离D1，并保存该数值标志为有效，例如，可通过公式

计算获得D1，其中，k表示记录次数，Tk表示每次记录时间。

S5，对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2。

根据本发明的一个实施例，对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，包括：对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理以获得两条车道线的位置，根据第一条车道线的位置和车辆出厂时标定的外参数获取第一条车道线底部的纵轴距离L1，并根据第二条车道线的位置和车辆出厂时标定的外参数获取第二条车道线底部的纵轴距离L2，将L2与L1做差以获得两条车道线之间的距离D2。

在本发明的一个实施例中，可根据下述公式(1)计算车道线底部的纵轴距离：

其中，h为摄像头到地面的高度，f为摄像头的焦距，V为目标点在像平面的投影点，V0为像平面的中心位置，α为摄像头的光轴与水平线的夹角。需要说明的是，目标点即为前方所需检测的障碍物。

具体而言，当计算得到的两条车道线之间的距离D1有效时，对第一次检测到的车道线的图像进行算法处理，经过霍夫变换以及边缘检测等算法得到两条车道线的位置，并根据标定的外参数获得第一条车道线底部的纵轴距离L1，以及第二条车道线底部的纵轴距离L2，第二条车道线与第一条车道线底部的纵向距离之差为两条车道线之间的距离D2，即D2＝L2-L1。

具体地，一般在摄像头出厂前会进行一次外参数的标定，标定方法为：如图3所示，在车辆前端放置固定的棋盘格，通过摄像头对棋盘格的角点进行检测，得到多个角点坐标后对公式求解得到外参数(h、α)，并把外参数存储在摄像头的存储器中，具体的获取方式可利用现有技术进行求取，这里不再详述。

摄像头的测距原理如图4所示，由三角形相似定理可知，ΔMHV＇∽ΔMV"V，所以，L/h＝VV"/MV"，由图可知，VV"＝V0V0＇-V0N，MV"＝MV0＇+V0＇V"，V0＇V"＝VN。在直角ΔV0MV0＇中，V0V0＇＝f*cosα，MV0＇＝f*sinα，在直角ΔVONV中，V0N＝(V-V0)*sinα，VN＝(V-V0)*cosα，由此，可得到VV"＝f*cosα-(V-V0)*sinα，MV"＝f*sinα+(V-V0)*cosα，进一步可得到摄像头获取目标点的距离

即得到上述公式(1)。

在车辆行车的过程中，摄像头检测到前方障碍物后，根据内参数(如摄像头的焦距)、外参数和第一条车道线的位置可计算得到障碍物的距离(第一条车道线底部的纵轴距离L1)，例如，根据公式

计算获得L1，其中，公式(1)中的V表示通过对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理获得的第一条车道线的位置(目标点)在像平面中的投影点。并根据内参数、外参数和第二条车道线的位置获取第二条车道线底部的纵轴距离L2，例如，根据上述公式(1)计算获得L2，其中，公式(1)中的V表示通过对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理获得的第二条车道线的位置(目标点)在像平面中的投影点。将获取的两条车道线底部的纵轴距离做差可得到两条车道线之间的距离D2，即D2＝L2-L1。

S6，根据D2和D1获取误差百分比，并根据误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。

根据本发明的一个实施例，可根据下述公式(2)获取误差百分比：

β＝(D1-D2)/D2 (2)

其中，β为误差百分比。

进一步地，根据本发明的一个实施例，根据误差百分比对D2进行误差校正，包括：判断误差百分比是否为正值，如果为正值，则根据公式D2*(1+β)获取误差校正后的目标距离，如果为负值，则根据公式D2*(1-β)获取误差校正后的目标距离。

具体地，在获取D2和D1后，可获取误差百分比β，例如，可通过上述公式β＝(D1-D2)/D2计算获得误差百分比β，并对误差百分比β进行判断，以对两车道线之间的距离D2进行误差校正。例如，当误差百分比β为正值时，校正后的目标距离为L＝D2*(1+β)；当误差百分比为负值时，校正后的目标距离为L＝D2*(1-β)。

因此，本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，车辆在出厂后，采用图像处理的方法，通过检测车道线的位置来自动进行测距误差的标定，从而无需在固定的场景进行障碍物的检测，提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

综上所述，根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，通过摄像头实时采集图像，当车辆的方向盘转角满足预设角度范围时，获取图像中的感兴趣区域，并对感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线，如果存在，则保存当前图像，并开始计时，当感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和计时时间获取两条车道线之间的距离D1，对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，根据D2和D1获取误差百分比，并根据误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。由此，该方法能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

另外，本发明的实施例还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法。

本发明实施例的非临时性计算机可读存储介质，通过执行上述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

图6是根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的装置的方框示意图。如图6所示，本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的装置可包括：车道线检测模块10和处理模块20。

其中，车道线检测模块10用于通过摄像头实时采集图像，并在车辆的方向盘转角满足预设角度范围时获取图像中的感兴趣区域，以及对感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线。处理模块20用于在当前图像中的感兴趣区域内存在车道线时保存当前图像，并控制计时器开始计时，当感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和计时时间获取两条车道线之间的距离D1。处理模块20还用于，对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，并根据D2和D1获取误差百分比，以及根据误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。

根据本发明的一个实施例，处理模块20可根据上述公式(2)获取误差百分比。

根据本发明的一个实施例，处理模块20根据误差百分比对D2进行误差校正时，进一步用于，判断误差百分比是否为正值，如果为正值，则根据公式D2*(1+β)获取误差校正后的目标距离；如果为负值，则根据公式D2*(1-β)获取误差校正后的目标距离。

根据本发明的一个实施例，处理模块20对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2时，进一步用于，对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理以获得两条车道线的位置，根据第一条车道线的位置和车辆出厂时标定的外参数获取第一条车道线底部的纵轴距离L1，并根据第二条车道线的位置和车辆出厂时标定的外参数获取第二条车道线底部的纵轴距离L2，将L2与L1做差以获得两条车道线之间的距离D2。

根据本发明的一个实施例，处理模块20可根据上述公式(1)计算车道线底部的纵轴距离。

需要说明的是，本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的装置中未披露的细节，请参照本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的方法中所披露的细节，具体这里不再赘述。

根据本发明实施例的基于车道线进行自动校正测距误差的装置，车道线检测模块，用于通过摄像头实时采集图像，并在车辆的方向盘转角满足预设角度范围时获取图像中的感兴趣区域，以及对感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线，处理模块，用于在当前图像中的感兴趣区域内存在车道线时保存当前图像，并控制计时器开始计时，当感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，根据车速和计时时间获取两条车道线之间的距离D1，处理模块还用于，对保存的图像进行处理以根据车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，并根据D2和D1获取误差百分比，以及根据误差百分比对两条车道线之间的距离D2进行误差校正。由此，该装置能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

图7是根据本发明实施例的车辆的方框示意图。如图7所示，本发明实施例的车辆100可包括上述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置110。

本发明实施例的车辆，通过上述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置，能够实时自动进行误差校正，提高了摄像头的测距精度，从而提高了行车对障碍物的准确距离判断，为障碍物防碰撞等ADAS功能提供了更为准确的数据判断，提高了行车安全性。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于车道线进行自动校正测距误差的方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过摄像头实时采集图像；

当车辆的方向盘转角满足预设角度范围时，获取所述图像中的感兴趣区域，并对所述感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线；

如果存在，则保存当前图像，并开始计时；

当所述感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和所述计时时间获取两条车道线之间的距离D1；

对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2；

根据所述D2和D1获取误差百分比β；

当触发摄像头获取所述车辆到障碍物之间的距离时，根据所述误差百分比对根据所述摄像头获取到的所述车辆到所述障碍物的距离进行误差校正。

2.如权利要求1所述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，其特征在于，根据以下公式获取所述误差百分比：

β＝(D1-D2)/D2。

3.如权利要求1或2所述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，其特征在于，对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，包括：

对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理以获得两条车道线的位置；

根据第一条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第一条车道线底部的纵轴距离L1，并根据第二条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第二条车道线底部的纵轴距离L2；

将L2与L1做差以获得两条车道线之间的距离D2。

4.如权利要求3所述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法，其特征在于，根据以下公式计算车道线底部的纵轴距离：

其中，h为所述摄像头到地面的高度，f为所述摄像头的焦距，V为目标点在像平面的投影点，V0为所述像平面的中心位置，α为所述摄像头的光轴与水平线的夹角。

5.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于车道线进行自动校正测距误差的方法。

6.一种基于车道线进行自动校正测距误差的装置，其特征在于，包括：

车道线检测模块，用于通过摄像头实时采集图像，并在车辆的方向盘转角满足预设角度范围时获取所述图像中的感兴趣区域，以及对所述感兴趣区域进行车道线检测以判断当前图像中的感兴趣区域内是否存在车道线；

处理模块，用于在当前图像中的感兴趣区域内存在车道线时保存当前图像，并控制计时器开始计时，当所述感兴趣区域内再次存在车道线时，停止计时以获取计时时间，以及根据车速和所述计时时间获取两条车道线之间的距离D1；

所述处理模块还用于，对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2，并根据所述D2和D1获取误差百分比β，以及当触发摄像头获取所述车辆到障碍物之间的距离时，根据所述误差百分比对根据所述摄像头获取到的所述车辆到所述障碍物的距离进行误差校正。

7.如权利要求6所述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置，其特征在于，所述处理模块根据以下公式获取所述误差百分比：

β＝(D1-D2)/D2。

8.如权利要求6所述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置，其特征在于，所述处理模块对保存的图像进行处理以根据所述车辆出厂时标定的外参数获取两条车道线之间的距离D2时，进一步用于，

对保存的图像进行霍夫变换以及边缘检测处理以获得两条车道线的位置；

根据第一条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第一条车道线底部的纵轴距离L1，并根据第二条车道线的位置和所述车辆出厂时标定的外参数获取所述第二条车道线底部的纵轴距离L2；

将L2与L1做差以获得两条车道线之间的距离D2。

9.如权利要求8所述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置，其特征在于，所述处理模块根据以下公式计算车道线底部的纵轴距离：

其中，h为所述摄像头到地面的高度，f为所述摄像头的焦距，V为目标点在像平面的投影点，V0为所述像平面的中心位置，α为所述摄像头的光轴与水平线的夹角。

10.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求6-9中任一项所述的基于车道线进行自动校正测距误差的装置。

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