CN110171263B - 一种用于ecas系统的弯道识别及车高调节方法 - Google Patents

一种用于ecas系统的弯道识别及车高调节方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法。本发明利用摄像头获取车辆前方将要驶入弯道的实时道路信息，将图像经过形态学滤波和感兴趣区域分割处理，提取道路交通标志和车道线信息。使用基于RGB色彩空间处理和Canny边缘算子的方法处理道路交通标志，使用灰度转换、阈值分割和Bezier曲线模型3次拟合处理车道线，得到弯道模型数据，并通过动态检测来提高模型数据精度。最后由弯道模型数据计算得到过弯的安全车高作为目标高度，通过车高调节方法对ECAS系统输出调高信号，从而让车辆在过弯前调整至安全车高。相比于现有技术，本发明具有识别精度高和具有场景针对性的特点，保障了汽车过弯时的行车安全。

Description

一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法
技术领域
本发明属于车辆电子控制技术领域，具体涉及一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法。
背景技术
车辆在不同行驶状况下，对于车身高度有不同的控制要求，这一特性在转弯时显得尤为重要。在不同的弯道中，调整合适的车身高度可以很好地降低车辆发生侧翻的概率，例如平坦道路右转弯时，可通过电子控制空气悬架系统(electronic-controlled airsuspension，ECAS)使车辆左侧略高于右侧，以此抵消离心力的影响，增强相同车速下过弯的安全性。
现有方法大多采用基于图像特征的识别检测和基于模型的识别检测，但前者对弯道不太友好，后者又面临着网络模型过于复杂而超出汽车硬件计算能力的挑战，此外，现有的ECAS系统调控方法没有与特定场景相结合，因此研究用于ECAS系统的弯道识别和车高调节的方法很有必要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，让车辆以合适的高度安全过弯。
为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，包括以下步骤：
(1)利用摄像头获取某时刻t0车辆前方将要驶入某一弯道的实时道路图像，将图像经过感兴趣区域分割操作，提取出道路交通标志和车道线。
(2)利用车载角度传感器获取当前道路坡度g。
(3)将道路交通标志和车道线进行图像滤波和边缘检测，得到弯道的曲率c和当前车辆与弯道之间的距离l，曲率c、距离l和坡度g共同构成弯道模型数据。
(4)利用摄像头获取该弯道下一时刻t0+Δt的实时道路图像，得到该时刻的弯道模型数据，并与t0时刻的弯道模型数据进行对比，如果两个相邻时刻的曲率差Δc超过设定阈值T，则重新捕获实时道路图像，直到Δc在阈值范围内，输出此时的弯道模型数据。
(5)根据步骤(4)获得的弯道模型数据，计算得到过弯的安全车高作为目标高度。
(6)根据车高调节策略，结合当前车身高度信号和目标高度信号，通过ECAS系统(Electronic-Controlled Air Suspension电子控制空气悬架系统)进行自适应车高调节，从而实现车辆的安全过弯。
进一步地，所述步骤(1)具体为：首先使用包括Gamma校正的图像光照均衡和4-邻域算子平滑滤波在内的形态学滤波方法对实时道路图像进行处理，然后进行感兴趣区域(ROI)分割，提取出道路交通标志和车道线。
进一步地，所述步骤(2)中的车载角度传感器用于获取车身与水平方向的夹角g，角度为正显示上坡，为负显示下坡，为零表明当前路段为平路。
进一步地，所述步骤(3)所述道路交通标志包含弯道类型信息，所述进行图像滤波和边缘检测的具体方法是：采用基于RGB色彩空间处理和Canny边缘算子的方法提取弯道类型信息。
进一步地，所述步骤(3)所述车道线包含弯道的曲率和当前车辆与弯道之间的距离信息，所述进行图像滤波和边缘检测的具体方法是：通过灰度转换、阈值分割和Bezier曲线模型进行3次拟合来提取信息。
进一步地，所述步骤(4)中，连续捕获两个时刻的实时道路图像，其时间间隔Δt通过车辆当前速度v计算得到，计算公式为：Δs＝Δt×v，其中Δs表示车辆在Δt内驶过的距离。
进一步地，所述步骤(5)中，根据弯道模型数据得到目标高度的具体方法如下：目标车身左侧高度为hlt，目标车身右侧高度为hrt，其计算公式分别为：
若弯道类型信息为左转，则
Figure GDA0003251264650000021
若弯道类型信息为右转，则
Figure GDA0003251264650000031
进一步地，所述步骤(6)中的车高调节策略具体如下：
记录当前车身左侧高度为hlc，当前车身右侧高度为hrc；设定目标车身左侧高度为hlt，目标车身右侧高度为hrt，其中hlc、hrc、hlt、hrt均为正实数。
将当前车身左侧和右侧高度值分别与目标车身两侧高度值进行比较，根据以下比较结果调整车高：
a.若hlt＝hlc，hrt＝hrc，则不进行车身高度调节。
b.若hrt≠hrc，则令hr＝hrt-hrc：
若hr＞0，则向ECAS系统输出将右侧车身调高hr的控制指令；若hr＜0，则向ECAS系统输出将右侧车身降低|hr|的控制指令。
c.若hlt≠hlc，则令hl＝hlt-hlc：
若hl＞0，则向ECAS系统输出将左侧车身调高hl的控制指令；若hl＜0，则向ECAS系统输出将左侧车身降低|hl|的控制指令。
其中b和c是并行检测的。
与现有技术相比，本发明提供的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其优点在于：
(1)本发明所提方法相比于现有技术，可在汽车硬件资源受限的条件下有效运行，具有计算复杂度低，实时性好的特点。
(2)本发明所提方法充分考虑了实际应用场景下车道线不清晰、不连续的情况，具有识别精度高、对场景变化适应强的特点。此外，区别于现有技术，本发明所提方法充分考虑了坡度信息以实现更优的车辆高度调节效果。
(3)本发明使用动态检测的方法来提高精确度，即将摄像头捕获的前一帧图像中检测出的特征，与后一帧图像进行对比，若在误差允许范围内，表明识别准确，若超出误差允许范围，则再次捕获并对比，如此迭代直至符合精确度要求；通过动态检测进行迭代计算以进一步提高弯道模型数据精度。
附图说明
图1为本发明所述的弯道识别方法及其车高调节方法流程图；
图2为本发明所述的弯道识别图像处理方法流程图；
图3为本发明所述的弯道曲率对比策略示意图；
图4为本发明所述的车高控制策略示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，进一步阐述本发明。
本发明提供了一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，在车辆快要转弯时，通过摄像头等传感器获取弯道路面信息，经过处理输出车高调控信号，让车辆以合适高度的姿态安全过弯。
一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法流程图展示如图1所示，步骤叙述如下：
(1)利用摄像头获取某时刻t0车辆前方将要驶入某一弯道的实时道路图像，将图像经过感兴趣区域分割操作，提取出道路交通标志和车道线。
(2)利用车载角度传感器获取当前道路坡度g。
(3)将道路交通标志和车道线进行图像滤波和边缘检测，得到弯道的曲率c和当前车辆与弯道之间的距离l，曲率c、距离l和坡度g共同构成弯道模型数据。
(4)利用摄像头获取该弯道下一时刻t0+Δt的实时道路图像，得到该时刻的弯道模型数据，并与t0时刻的弯道模型数据进行对比，如果两个相邻时刻的曲率差Δc超过设定阈值T，则重新捕获实时道路图像，直到Δc在阈值范围内，输出此时的弯道模型数据。
(5)根据步骤(4)获得的弯道模型数据，计算得到过弯的安全车高作为目标高度。
(6)根据车高调节策略，结合当前车身高度信号和目标高度信号，通过ECAS系统进行自适应车高调节，从而实现车辆的安全过弯。
步骤(1)所述的图像处理方法流程图展示如图2所示。
在该过程中，首先使用Gamma校正的图像光照均衡和4-邻域算子平滑滤波算法来进行图像的预处理，保证在汽车部件单片机的运算能力范围内，有效地对图像中车道线的不连续性做了提升，大大降低了图像识别的复杂度和误差。
由于摄像头拍照的光照环境非常复杂，并且道路面经常会发生光线的反射导致实际亮度增加，所以造成照度不均匀。为了较好地去除光照影响，真实再现原场景，而采用Gamma非线性灰度矫正函数，实现自动灰度修正，方便后续图像处理。
本发明所要识别的交通标志和车道线都是边缘明显的元素，所以采用4-邻域算子平滑滤波算法进行处理，可以减少图像上的噪点，对像素值进行平滑和锐化。该方法对于整体识别过程不可缺少，对应用场景也非常友好。
道路交通标志一般都是固定的蓝色或黄色背景，与道路背景颜色区别较大，所以基于RGB色彩空间非常容易识别道路交通标志。此外，Canny边缘算子是图像识别中很常见的提取方法，用在标志识别上也非常有效，在此不再赘述。
车道线通常是连续的具有一定宽度的白线，所以转化为灰度图可大大降低图像的复杂度，进一步地，阈值分割能迅速有效地将车道线从背景中提取出来。并且由于车道线具有一定程度的弯曲，所以使用合适的曲线模型拟合能够消除车道线不明显而带来的不连续，在本例中使用的拟合模型为Bezier曲线3次拟合，该方法提高了本实施例场景下的弯道模型数据精度。
此外，使用动态检测的方法来确保识别的精确度。因为摄像头单次拍摄的特征可能有一定局限性，并且行车是一个连续动态的过程，所以将摄像头捕获的前一帧图像中检测出的特征，与后一帧图像进行对比，若在误差允许范围内，表明识别准确，若超出误差允许范围，则再次捕获对比，直至符合精确度要求。
本发明连续捕获两个时刻的实时道路图像，其时间间隔△t通过车辆当前速度v计算得到，计算公式为：Δs＝Δt×v，其中△s表示车辆在△t内驶过的距离，且相邻时间获得的曲率差为△c＝c1-c2。举例如下：设车辆以50km/s的速度行驶即将过弯，△s取0.3m，那么摄像头连续捕捉两帧图像的时间间隔计算为：0.3÷(50÷3.6)＝0.0216s，两帧图像的曲率差△c与阈值T进行比较，在本例中T＝0.02，若△c≤T，则上报c1，若△c＞T，则再经过0.0216s捕捉图像得到c3，以此类推。
弯道模型分为弯道的种类、距离和曲率。由道路交通标志的识别和坡度传感器的角度决定了弯道的种类，由车道线的识别得到了车辆离弯道的距离l，由车道线的识别和特殊传感器的输出共同决定了弯道的曲率c，所述特殊传感器为SZGB-7型光电转速传感器，通过直接测量轮速差经接口电路得到曲率。在此，涉及到识别结果和特殊类型传感器结果的对比决策，预先定好的策略叙述如下：
记图像识别得到的车道线曲率为cp，传感器经内嵌芯片计算直接输出的车道线曲率为cs。
a.若cp＝cs，则两个曲率结果都可信，可选择任意一个上传。
b.若cp≠cs，则通过传感器自检信号判断是否发生故障，如存在错误，则选择cp作为可信结果上报。
c.若cp≠cs，且传感器故障已排除，则发出摄像头再次捕捉识别的使能信号，更新cp记作cp *，与cs重新进行对比。
d.若cp *＝cs，则结果可信，可选择任意一个曲率上报。
e.若cp *≠cs，则摄像头对弯道线的识别出现错误，选择cs作为可信结果上报。
上述策略示意图可参照图3。
弯道模型数据的完全确定表明车辆前方需要行驶的弯道识别完成。根据弯道模型数据计算出可以完全过弯的目标车辆高度，所述高度分为左侧车身高度和右侧车身高度。通过ECAS系统可以获取当前车身高度，将当前车高数据与目标车高数据进行对比，通过预先设定好车高调节的控制策略，输出控制与车高调节有关的电磁阀通断状态的信号，从而实现车辆的安全过弯。
根据弯道模型数据得到目标高度的具体方法如下：目标车身左侧高度为hlt，目标车身右侧高度为hrt，其计算公式分别为：
若弯道类型信息为左转，则
Figure GDA0003251264650000071
若弯道类型信息为右转，则
Figure GDA0003251264650000072
其中，c为弯道的曲率，l为当前车辆与弯道之间的距离，g为当前道路坡度。
所述预先设定好的车高调节控制策略为：
记录当前车身左侧高度为hlc，当前车身右侧高度为hrc；设定目标车身左侧高度为hlt，目标车身右侧高度为hrt，其中hlc、hrc、hlt、hrt均为正实数。
将当前车身左侧和右侧高度值分别与所述目标车身两侧高度值进行比较，根据以下比较结果调整车高：
a.若hlt＝hlc，hrt＝hrc，则不进行车身高度调节。
b.若hrt≠hrc，则令hr＝hrt-hrc：
若hr≥0，则输出信号将右侧车身调高hr；若hr＜0，则输出信号将右侧车身降低|hr|。
c.若hlt≠hlc，则令hl＝hlt-hlc：
若hl≥0，则输出信号将左侧车身调高hl；若hl＜0，则输出信号将左侧车身降低|hl|。
其中b和c是并行检测的。
上述策略示意图可参照图4。
以上所述表明，本发明提出的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，可针对当前特定弯道实施高效的车身高度调节，其中识别精确度和决策方法都严格保证了行车安全，整体系统方法具有创新性和有效性。
所述具体实施方案为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)利用摄像头获取某时刻t0车辆前方将要驶入某一弯道的实时道路图像，将图像经过感兴趣区域分割操作，提取出道路交通标志和车道线；
步骤(2)利用车载角度传感器获取当前道路坡度g；
步骤(3)将道路交通标志和车道线进行图像滤波和边缘检测，得到弯道的曲率c和当前车辆与弯道之间的距离l，曲率c、距离l和坡度g共同构成弯道模型数据；记图像识别得到的车道线曲率为cp，传感器经内嵌芯片计算直接输出的车道线曲率为cs；
a.若cp＝cs，则两个曲率结果都可信，可选择任意一个上传；
b.若cp≠cs，则通过传感器自检信号判断是否发生故障，如存在错误，则选择cp作为可信结果上报；
c.若cp≠cs，且传感器故障已排除，则发出摄像头再次捕捉识别的使能信号，更新cp记作cp *，与cs重新进行对比；
d.若cp *＝cs，则结果可信，可选择任意一个曲率上报；
e.若cp *≠cs，则摄像头对弯道线的识别出现错误，选择cs作为可信结果上报；
步骤(4)利用摄像头获取该弯道下一时刻t0+Δt的实时道路图像，得到该时刻的弯道模型数据，并与t0时刻的弯道模型数据进行对比，如果两个相邻时刻的曲率差Δc超过设定阈值T，则重新捕获实时道路图像，直至Δc在阈值范围内，输出此时的弯道模型数据；
步骤(5)根据步骤(4)获得的弯道模型数据，计算得到过弯的安全车高作为目标高度；根据弯道模型数据得到目标高度的具体方法如下：目标车身左侧高度为hlt，目标车身右侧高度为hrt，其计算公式分别为：
若弯道类型信息为左转，则
Figure FDA0003251264640000021
若弯道类型信息为右转，则
Figure FDA0003251264640000022
步骤(6)根据车高调节策略，结合当前车身高度信号和目标高度信号，通过ECAS系统进行自适应车高调节，从而实现车辆的安全过弯。
2.根据权利要求1所述的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：首先使用包括Gamma校正的图像光照均衡和4-邻域算子平滑滤波在内的形态学滤波方法对实时道路图像进行处理，然后进行感兴趣区域(ROI)分割，提取出道路交通标志和车道线。
3.根据权利要求1所述的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其特征在于，所述步骤(2)中的车载角度传感器用于获取车身与水平方向的夹角g，角度为正显示上坡，为负显示下坡，为零表明当前路段为平路。
4.根据权利要求1所述的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其特征在于，步骤(3)所述道路交通标志包含弯道类型信息，所述进行图像滤波和边缘检测的具体方法是：采用基于RGB色彩空间处理和Canny边缘算子的方法提取弯道类型信息。
5.根据权利要求1所述的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其特征在于，步骤(3)所述车道线包含弯道的曲率和当前车辆与弯道之间的距离信息，所述进行图像滤波和边缘检测的具体方法是：通过灰度转换、阈值分割和Bezier曲线模型进行3次拟合来提取信息。
6.根据权利要求1所述的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其特征在于，所述步骤(4)中，连续捕获两个时刻的实时道路图像，其时间间隔Δt通过车辆当前速度v计算得到，计算公式为：Δs＝Δt×v，其中Δs表示车辆在Δt内驶过的距离。
7.根据权利要求1所述的一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法，其特征在于，所述步骤(6)中的车高调节策略具体如下：
记录当前车身左侧高度为hlc，当前车身右侧高度为hrc；设定目标车身左侧高度为hlt，目标车身右侧高度为hrt，其中hlc、hrc、hlt、hrt均为正实数；
将当前车身左侧和右侧高度值分别与目标车身两侧高度值进行比较，根据以下比较结果调整车高：
a.若hlt＝hlc，hrt＝hrc，则不进行车身高度调节；
b.若hrt≠hrc，则令hr＝hrt-hrc：
若hr＞0，则向ECAS系统输出将右侧车身调高hr的控制指令；若hr＜0，则向ECAS系统输出将右侧车身降低|hr|的控制指令；
c.若hlt≠hlc，则令hl＝hlt-hlc：
若hl＞0，则向ECAS系统输出将左侧车身调高hl的控制指令；若hl＜0，则向ECAS系统输出将左侧车身降低|hl|的控制指令；
其中b和c是并行检测的。
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