CN110210298B - 一种基于空中视野的曲折道路信息提取与表示方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于空中视野的曲折道路提取与表示方法，其特征在于，首先是根据空中全局视野视频流获取道路所在区域图像信息，并结合灰度值等级分级原理和拉普拉斯算子锐化纹理原理等方法提取道路，得到覆盖整个路面的离散点数据。其次是根据参照点信息对道路离散数据进行矫正，实现图像坐标系到世界坐标系的转换。再次利用上面矫正后的道路数据进行几何参数拟合，用直线、圆弧、三次函数线三种线段，实现曲率连续的自由道路线拟合。实现了从空中全局图像中提取曲率连续的几何参数表示的曲折道路线，将辨识的几何参数传给地面智能驾驶车辆，可以为车辆提供全局下的路径参考。
Description
技术领域
本发明涉及道路识别，尤其涉及一种基于空中视野的曲折道路信息提取与表示方法。
背景技术
随着无人驾驶技术的发展，不同场景下道路提取技术不断进步。研究范围涵盖室内、城市和非结构化区域，常用设备主要有相机和激光雷达。技术方案最初为利用地面智能车辆车载的视觉或激光检测前方道路及周边环境，得到自己的安全区域，并对前方道路进行提取从中得到自己的可运行轨迹，如Keyu Lu等人(A hierarchical approach for roaddetection[C]//IEEE International Conference on Robotics&Automation.IEEE,2014)的技术方案。这种技术从智能驾驶车辆本体角度识别道路，是无人驾驶过程中必不可少的。但是由于车载设备视野狭小，为保证安全往往要降低速度。随着空中拍摄技术的发展，越来越多的研究开始利用空中全局视野作为辅助条件，给地面设备以参考，如Jan D.Wegner等人(A higher-order CRF model for road network extraction[C]//Computer Vision&Pattern Recognition.IEEE,2013)利用空中影像提取出道路区域。近来，随着硬件计算性能的提高和深入学习算法的进步，越来越多的道路提取算法被提出，如中国科学院自动化研究所模式识别国家实验室Cheng G等人(Automatic Road Detection and CenterlineExtraction via Cascaded End-to-End Convolutional Neural Network[J].IEEETransactions on Geoscience&Remote Sensing,2017,55(6):3322-3337)利用卷积神经网络来提取道路中心线。但只是从图像处理的角度得到的中心线的位置信息，并未考虑机器人行驶过程中轨迹线要曲率连续才能保持速度连续。我国的道路是结合车辆的行驶特性而建设的(道路几何设计对车辆行驶特性的影响机理研究[D].西南交通大学,2010)，因此在提取道路中心线时应符合道路原始设计政策，从而符合智能车辆的运动特性。综上，上述现有的方法尚未能从全局图像到曲率连续的道路线提取。
发明内容
本发明目的是针对传统智能驾驶道路识别仅针对前方局部视野的不足，提供一套全局视野下的曲折道路提取方法，可以用于地面智能驾驶车辆的轨迹规划，有利于加速其通过道路时间。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于空中视野的曲折道路信息提取与表示方法，包括以下步骤：
步骤A：提取路面离散数据；
步骤B：对离散数据进行几何参数拟合；
步骤C：采用较少的几何数据完整的数学公式化表达复杂的道路曲线，辨识出基于复杂道路数学模型表达的几何参数并传给地面智能驾驶车辆。
优选地，所述步骤A包括以下几个子步骤：
A1：利用无人机设备于某一高度获得空中全局视野视频流并获取道路所在区域图像信息；
A2：结合灰度值等级分级原理，利用灰度值的亮度等级不同，区分道路和周围杂质区域；
A3：运用形态学开运算，去除椒盐噪声，将道路区域和周围杂质区域分离；
A4：根据道路区域的面积最大或是道路区域的外围矩形在整图中的比例特征将道路轮廓提取出来，得到道路的RIO区域；
A5：利用拉普拉斯算子锐化纹理原理对道路RIO区域进行锐化，再利用二值化原理对道路区域和周围杂质区域离散点进行区分；
A6：根据区域内离散点疏密的特征提取路面的离散点，得到覆盖整个路面的离散数据。
优选地，所述步骤B包括以下几个子步骤；
B1：得到道路离散点后，对离散点做膨胀操作，将离散点融为以道路线为中心的连通区域，并对该区域提取骨架；
B2：利用霍夫变换原理从骨架图中提取直线，得到直线位置；
B3：将直线位置映射到离散数据中，在离散数据中利用最小二乘法拟合出直线段，两个直线段之间利用圆弧拟合，找到圆弧的位置；
B4：确定直线和圆弧位置后，利用三次函数拟合直线和圆弧的连接处，令三次函数的中心对称点位于直线上且与直线两侧均相切，另一侧与圆弧相接处与圆弧相切且曲率相等，实现曲率连续的道路拟合；
优选地，所述步骤C包括以下几个子步骤：
C1：用直线、三次函数线、圆弧作为一个弯曲单元，其参数表示形式为，其中l表示直线长度，表示第一个三次函数回旋角度，R表示圆弧半径，表示圆弧偏转角度，表示第二个三次函数回旋角度，表示左右偏转标志，将直线、三次函数、圆弧的参数以的形式进行存储；
C2：将每六个这样参数作为一组，多组按照顺序依次拟合拼接，得到曲率连续的复杂自由道路曲线，基于曲率连续的特点用较少的几何数据完整的数学公式化表达复杂的道路曲线；C3：在拥有多帧图像的情况下，从中选取最优的参数组合，传给地面智能驾驶车辆。
本发明的有益效果：
第一，基于空中视野的道路提取，可以从全局层面得到路径，用于地面智能驾驶车辆轨迹规划，避免车辆因转弯后路径状况未知而不得不大幅减速的情况，使机器人可以更合理的控制速度状态，减少通过道路的时间。
第二，将道路曲线以几何参数的形式存储，并可以数学公式的形式表达出来，实现了用很少的数据表达复杂的道路曲线，固定的数据格式便于在地面智能车辆上存储和迁移。
第三，道路线的曲率连续，可以保证刚体智能车辆运动的柔顺性，从而保护车辆机械结构的稳定性。
附图说明
图1是本发明的道路信息提取与表示方法框图
图2是实施例中实验场景空中全局视野图
图3是实施例中基于亮度信息的道路区域提取图
图4是实施例中形态学去噪声图
图5是实施例中提取的道路RIO区域图
图6是实施例中拉普拉斯算子锐化显示纹理图
图7是实施例中提取道路路面离散点
图8是实施例中膨胀连通道路区域
图9是实施例中提取道路线骨架并得到直线段
图10是实施例中两直线之间或道路端点周围拟合圆弧
图11是实施例中三次函数回旋线连接直线圆弧
图12是实施例中道路拟合效果图
图13是实施例中道路拟合的几何参数表。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚，下面将结合实施例对本发明的进行详细地阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更清楚明确的界定。
一种基于空中视野的曲折道路信息提取与表示方法，包括以下步骤：
步骤A：提取路面离散数据；
步骤B：对离散数据进行几何参数拟合；
步骤C：采用较少的几何数据完整的数学公式化表达复杂的道路曲线，辨识出基于复杂道路数学模型表达的几何参数并传给地面智能驾驶车辆。
优选地，所述步骤A包括以下几个子步骤：
A1：利用无人机设备于某一高度获得空中全局视野视频流并获取道路所在区域图像信息，图2所示是无人机拍摄的野外自然保护区内的曲折道路；
A2：结合灰度值等级分级原理，利用道路和非道路灰度等级不同进行二值化提取，区分道路和周围杂质区域，得到含有很多杂质区域的道路区域，如图3所示；
A3：运用形态学开运算，去除椒盐噪声，将道路区域和周围杂质区域分离；
A4：根据道路区域的面积最大或是道路区域的外围矩形在整图中的比例特征将道路轮廓提取出来，如图4所示，膨胀轮廓并从原图中得到道路的RIO区域，如图5所示；
A5：利用拉普拉斯算子锐化纹理原理对道路RIO区域进行锐化，再利用二值化原理对道路区域和周围杂质区域离散点进行区分，可以观察到路面因光滑而纹理稀疏，路边沿及外围杂质因杂乱而纹理稠密，如图6所示；
A6：根据区域内离散点疏密的特征提取路面的离散点，得到覆盖整个路面的离散数据，如图7所示。
优选地，所述步骤B包括以下几个子步骤；
B1：得到道路离散点后，对离散点做膨胀操作，将离散点融为以道路线为中心的连通区域，如图8所示，并对该区域提取骨架；
B2：利用霍夫变换原理从骨架图中提取直线，得到直线位置，如图9所示，图9中灰色曲线中两段纯白色直线段即为所求；
B3：将直线位置映射到离散数据中，在离散数据中利用最小二乘法拟合出直线段，两个直线段之间利用圆弧拟合，找到圆弧的位置，如图10所示；
B4：确定直线和圆弧位置后，利用三次函数拟合直线和圆弧的连接处，令三次函数的中心对称点位于直线上且与直线两侧均相切，另一侧与圆弧相接处与圆弧相切且曲率相等，实现曲率连续的道路拟合，如图11所示；
优选地，所述步骤C包括以下几个子步骤：
C1：用直线、三次函数线、圆弧作为一个弯曲单元，其参数表示形式为，其中l表示直线长度，表示第一个三次函数回旋角度，R表示圆弧半径，表示圆弧偏转角度，表示第二个三次函数回旋角度，表示左右偏转标志，将直线、三次函数、圆弧的参数以的形式进行存储如表1所示，本例中第一组数据和第三组数据缺省部分数据，就实现了将曲折道路以几何参数的形式提取出来；
C2：将每六个这样参数作为一组，多组按照顺序依次拟合拼接，得到曲率连续的复杂自由道路曲线，基于曲率连续的特点用较少的几何数据完整的数学公式化表达复杂的道路曲线，将道路曲线标记在原图上，如图12所示，图中的1表示为三次函数回旋线，3表示为圆弧，2表示为直线；
C3：在拥有多帧图像的情况下，从中选取最优的参数组合，传给地面智能驾驶车辆。
综上，本发明提供一种基于空中全局视野的曲折道路提取与表示方法，采用简单的几何参数数据表示任意弯曲且曲率连续的道路线，可用于地面智能驾驶车辆的轨迹规划。
Claims (3)
1.一种基于空中视野的曲折道路信息提取与表示方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：提取路面离散数据；
步骤B：对离散数据进行几何参数拟合；
步骤C：采用较少的几何数据完整的数学公式化表达复杂的道路曲线，辨识出基于复杂道路数学模型表达的几何参数并传给地面智能驾驶车辆；所述的步骤C包括以下几个子步骤：
C1：用直线、三次函数线、圆弧作为一个弯曲单元，其参数表示形式为{l,θc1,R,θs,θc2,±1}，其中l表示直线长度，θc1表示第一个三次函数回旋角度，R表示圆弧半径，θs表示圆弧偏转角度，θc2表示第二个三次函数回旋角度，±1表示左右偏转标志，将直线、三次函数、圆弧的参数以{l,θc1,R,θs,θc2,±1}的形式进行存储；
C2：将每六个这样参数{l,θc1,R,θs,θc2,±1}作为一组，多组按照顺序依次拟合拼接，得到曲率连续的复杂自由道路曲线，基于曲率连续的特点用较少的几何数据完整的数学公式化表达复杂的道路曲线；
C3：在拥有多帧图像的情况下，从中选取最优的参数组合，传给地面智能驾驶车辆。
2.根据权利要求1所述的一种基于空中视野的曲折道路信息提取与表示方法，其特征在于，所述的步骤A包括以下几个子步骤：
A1：利用无人机设备于某一高度获得空中全局视野视频流并获取道路所在区域图像信息；
A2：结合灰度值等级分级原理，利用灰度值的亮度等级不同，区分道路和周围杂质区域；
A3：运用形态学开运算，去除椒盐噪声，将道路区域和周围杂质区域分离；
A4：根据道路区域的面积最大或是道路区域的外围矩形在整图中的比例特征将道路轮廓提取出来，得到道路的RIO区域；
A5：利用拉普拉斯算子锐化纹理原理对道路RIO区域进行锐化，再利用二值化原理对道路区域和周围杂质区域离散点进行区分；
A6：根据区域内离散点疏密的特征提取路面的离散点，得到覆盖整个路面的离散数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于空中视野的曲折道路信息提取与表示方法，其特征在于，所述的步骤B包括以下几个子步骤；
B1：得到道路离散点后，对离散点做膨胀操作，将离散点融为以道路线为中心的连通区域，并对该区域提取骨架；
B2：利用霍夫变换原理从骨架图中提取直线，得到直线位置；
B3：将直线位置映射到离散数据中，在离散数据中利用最小二乘法拟合出直线段，两个直线段之间利用圆弧拟合，找到圆弧的位置；
B4：确定直线和圆弧位置后，利用三次函数拟合直线和圆弧的连接处，令三次函数的中心对称点位于直线上且与直线两侧均相切，另一侧与圆弧相接处与圆弧相切且曲率相等，实现曲率连续的道路拟合。
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