CN110281838A - 一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，该方法包括以下步骤：步骤1：利用二维激光雷达扫描行车环境中前方的物体获得连续两帧数据并处理转化为两幅图像；步骤2：将两幅图像中的同一物体进行匹配；步骤3：根据经过匹配处理的两幅图像中的位置变化判断行车环境中前方的物体的运动方向；步骤4：若步骤3中的判断结果为行车环境中前方的物体的运动方向为来向运动的物体时进一步判断该物体是否为车辆；步骤5：若判断为是则控制汽车前照灯进行自动转换。与现有技术相比，本发明具有识别准确，转换速度快等优点。

Description

一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法

技术领域

本发明涉及汽车电子技术领域，尤其是涉及一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法。

背景技术

目前，交通事故已经成为了社会的一大公害。夜间行驶距离约占总行驶距离的20％，而事故死亡率却占到50％。夜间行车时，汽车远、近光灯使用不当不仅不能改善视觉敏锐度问题，反而会因刺眼的强光导致驾驶员“瞬间致盲”，更容易引发交通事故。很多驾驶员缺乏汽车灯光使用安全规范知识，在夜间会车时转换灯光的意识淡薄，给夜间行车安全带来隐患。如果能有一种装置在夜间自动检测汽车前方150m内是否有来向行驶的车辆，并根据情况自动进行远近光灯的转换，不仅减少了交通事故的发生率，为驾驶员减负，也能降低在交通方面的经济损失，提高群众的安全感和幸福感。

汽车前照灯的自动转换技术已有不少，但大多使用感光元件进行灯光检测，也有部分使用激光雷达进行目标物体检测，通过计算雷达扫描数据判断前方是否有车辆，但未见将二维激光雷达扫描数据转为图像判断前方是否存在来向行驶的车辆的相关技术文献或产品报道。在我国，由于汽车远近光灯使用不当造成的交通事故很多，但目前在汽车的远近光灯控制设计上，大部分车辆生产商采用手动转换控制，频繁的操作给驾驶员增加一定的负担，车灯的使用只依靠驾驶员的素质，存在许多不确定因素。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：利用二维激光雷达扫描行车环境中前方的物体获得连续两帧数据并处理转化为两幅图像；

步骤2：将两幅图像中的同一物体进行匹配；

步骤3：根据经过匹配处理的两幅图像中的位置变化判断行车环境中前方的物体的运动方向；

步骤4：若步骤3中的判断结果为行车环境中前方的物体的运动方向为来向运动的物体时进一步判断该物体是否为车辆；

步骤5：若判断为是则控制汽车前照灯进行自动转换。

进一步地，所述的步骤1具体包括以下分步骤：

步骤11：二维激光雷达扫描设定范围内的数据后建立用于表示汽车前方行车环境的零矩阵；

步骤12：将二维激光雷达扫描的数据通过横纵坐标计算并修改像素值后找到各个雷达信号照射到物体上的点，并获得两幅黑色背景、白色离散点的图像。

进一步地，所述步骤11中的设定范围为0°～90°和270°～360°。

进一步地，所述步骤2包括以下分步骤：

步骤21：找到两幅图像中一副图像里各物体的中心点位置并根据该位置划分匹配区域范围；

步骤22：根据划分好匹配区域范围的一副图像对应划分另一幅图像；

步骤23：对划分好匹配区域范围的两幅图像中的各个中心点按照与雷达的距离从近到远一一排序，即完成匹配操作。

进一步地，所述步骤3中判断行车环境中前方的物体的运动方向的方法具体为：

当x2-x1<0且x2+wid＝x1时，判断结果为静止的物体；

当x2-x1<0且x2+wid<x1时，判断结果为来向运动的物体；

当x2-x1>0时，判断结果为背向运动的物体且其速度大于本车速度；

当x2-x1＝0时，判断结果为背向运动的物体且其速度等于本车速度；

当x2-x1<0且x2+wid>x1时，判断结果为背向运动的物体且其速度小于本车速度；

式中，wid表示汽车自身行驶距离，x1表示物体在第一幅图像中物体至雷达所在边的距离，x2表示物体在第二幅图像中物体至雷达所在边的距离。

进一步地，所述步骤4具体包括以下分步骤：

步骤41：以图像中的雷达为中点，以到被判断为来向运动的物体的图形的距离为半径画圆并搜寻该图形中折线的拐点；

步骤42：找到拐点后以该拐点为断点将该图形中折线分为两半；

步骤43：对已经分为两半的该图形中折线结合判断依据判断出是否为车辆。

进一步地，所述步骤43中的判断依据包括：

依据1：折线长度符合车辆长加宽的长度；

依据2：折线两边的比例符合车辆的长宽比例；

依据3：折线两边的形状为近似直线；

依据4：折线两边的夹角呈90°。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明使用激光雷达检测车辆前方物体，通过判断各物体的形状及运动方向对汽车前照灯进行控制，使得设备简单，判断可靠。解决了使用光感元件检测灯光时，前方出现没有开灯的车辆等特殊情况下产生的一系列问题。降低了由于汽车前照灯使用不当引发交通事故的概率，为大众提供了一个更为安全的夜间行车环境。

(2)本发明中通过使用激光雷达检测车辆前方物体，通过判断各物体的形状及运动方向对汽车前照灯进行控制，可以防止很多驾驶员缺乏汽车灯光使用安全规范知识，在夜间会车时转换灯光的意识淡薄，给夜间行车安全带来隐患。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为本发明中的二维激光雷达扫描示意图；

图3为本发明中第一帧图像的区域划分示意图；

图4为本发明中第二帧图像的区域划分示意图；

图5为本发明中某一物体在两幅图像中的运动方向判断的原理示意图；

图6为本发明中针对车辆判断的原理示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

实施例

如图2所示为雷达扫描示意图，在汽车上水平安装二维激光雷达，雷达旋转一周扫描一次行车环境中的物体，扫描一圈的数据为一帧，每一个数据包括其扫描点到雷达的距离d和夹角θ。

在汽车行驶过程中，雷达只需要扫描汽车前方的环境即可，根据上图显示，每一帧数据中只需要使用角度在0-90°和270°-360°范围内的数据，建立一个1000*2000的零矩阵，表示汽车前方的行车环境，将雷达数据通过三角公式计算，找到其所在位置的横、纵坐标，将图像中对应位置的像素值修改为1，此时得到黑色背景、白色离散点的图像，这些点就是雷达激光信号照射到的物体上的点。将连续两帧数据转换为两幅图像，对图像进行膨胀和细化，得到物体俯视图轮廓的骨架。

为了判断前方是否有车辆迎面行驶过来，需要将两幅图像中的同一物体进行匹配，再通过其在两幅图中的位置变化判断其运动方向。由于雷达安装在车上，随车辆一起向前运动，所以由雷达数据转换的两幅图像显示的环境有错位，有些物体只在第一幅图像中出现，在雷达扫描第二圈的时候车辆已经越过这些物体，所以在第二幅图像中没有出现，而第二幅图像中会新出现一些第一幅图中没有的物体，这些物体无法在两幅图像中相匹配，对两幅图中的物体匹配造成干扰，所以在图像匹配之前要先减去两幅图显示环境不重叠的部分，只保留重叠部分进行判断。

找到两幅图中各物体的中心点，根据图2各中心点的位置依次在图像中划分出以车辆宽度为宽，以图像高度为长的矩形区域，当有中心点所在位置与已经被划分过区域的中心点在同一区域内时，则不给其单另划分区域(划分区域的本质是根据汽车在雷达旋转一周时间内可能行驶到的位置划分一个范围，缩小匹配范围，由于系统只需要找出来向行驶的车辆，所以只纵向划分区域，当有多个中心点被划分到同一区域时，说明在这条路线上有多辆汽车前后排列行驶)。再根据第一幅图的区域位置相应的给第二幅图像划分区域，两幅图中的区域一一对应，如图3和图4所示。

由于车辆不可能在雷达旋转一圈的时间内超过前方车辆，所以两幅图中车辆的前后顺序不会发生变化。给每一区域内的中心点按照与雷达所在边的距离由近到远一一排序，两幅图对应区域内的中心点按照排列顺序一一对应，就完成了匹配。

完成各物体中心点的匹配后，即可根据物体在两幅图像中的位置变化判断其运动方向，其位置变化情况如图5所示：

其中wid代表汽车自身行驶的距离(图中wid所示范围是两幅图像被减掉的不重叠范围)，x1代表物体在第一幅图像中物体至雷达所在边的距离，x2代表物体在第二幅图像中物体至雷达所在边的距离。

(1)静止的物体：x2-x1<0，x2+wid＝x1；

(2)来向运动的物体：x2-x1<0，x2+wid<x1；

(3)背向运动的物体：

①前方背向运动的物体速度快于本车：x2-x1>0；

②前方背向运动的物体速度等于本车：x2-x1＝0；

③前方背向运动的物体速度慢于本车：x2-x1<0，x2+wid>x1。

根据以上公式即可判断物体的运动方向。当判断前方有来向运动的物体时，再进一步判断该物体是不是车辆。由于雷达扫描出的是二维图像，图像中呈现出的是雷达扫描到的物体俯视图边缘的一半。对于汽车而言，雷达扫描到的应当是车辆俯视图的正面和一个侧面，在二值图像中呈现出一个类似“L”的形状，如图6所示。

要判断该物体是不是车辆，只要判断该图形是不是符合车辆大小的“L”形折线即可。根据图6，以雷达为中点，以到图形的距离为半径画圆，发现折线的拐点距离雷达最近，找到拐点后，以拐点为断点将折线分为两半，分别是汽车的长和宽。判断该物体是不是车辆的依据有以下四点：

1)：折线长度符合车辆长+宽的长度；

2)：折线两边比例符合车辆的长宽比例；

3)：折线两边大致是两条直线；

4)：折线两边夹角呈90°。

根据以上四点即可判断该来向移动的物体是不是车辆，进而控制汽车远近光灯的转换。

综上所述，本发明的方法，如图1所示，可归纳为：

步骤1：利用二维激光雷达扫描行车环境中前方的物体获得连续两帧数据并处理转化为两幅图像；

步骤2：将两幅图像中的同一物体进行匹配；

步骤3：根据经过匹配处理的两幅图像中的位置变化判断行车环境中前方的物体的运动方向；

步骤4：若步骤3中的判断结果为行车环境中前方的物体的运动方向为来向运动的物体时进一步判断该物体是否为车辆；

步骤5：若判断为是则控制汽车前照灯进行自动转换。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：利用二维激光雷达扫描行车环境中前方的物体获得连续两帧数据并处理转化为两幅图像；

步骤2：将两幅图像中的同一物体进行匹配；

步骤3：根据经过匹配处理的两幅图像中的位置变化判断行车环境中前方的物体的运动方向；

步骤4：若步骤3中的判断结果为行车环境中前方的物体的运动方向为来向运动的物体时进一步判断该物体是否为车辆；

步骤5：若判断为是则控制汽车前照灯进行自动转换。

2.根据权利要求1所述的一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，其特征在于，所述的步骤1具体包括以下分步骤：

步骤11：二维激光雷达扫描设定范围内的数据后建立用于表示汽车前方行车环境的零矩阵；

步骤12：将二维激光雷达扫描的数据通过横纵坐标计算并修改像素值后找到各个雷达信号照射到物体上的点，并获得两幅黑色背景、白色离散点的图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，其特征在于，所述步骤11中的设定范围为0°～90°和270°～360°。

4.根据权利要求1所述的一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，其特征在于，所述步骤2包括以下分步骤：

步骤21：找到两幅图像中一副图像里各物体的中心点位置并根据该位置划分匹配区域范围；

步骤22：根据划分好匹配区域范围的一副图像对应划分另一幅图像；

步骤23：对划分好匹配区域范围的两幅图像中的各个中心点按照与雷达的距离从近到远一一排序，即完成匹配操作。

5.根据权利要求1所述的一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，其特征在于，所述步骤3中判断行车环境中前方的物体的运动方向的方法具体为：

当x2-x1<0且x2+wid＝x1时，判断结果为静止的物体；

当x2-x1<0且x2+wid<x1时，判断结果为来向运动的物体；

当x2-x1>0时，判断结果为背向运动的物体且其速度大于本车速度；

当x2-x1＝0时，判断结果为背向运动的物体且其速度等于本车速度；

当x2-x1<0且x2+wid>x1时，判断结果为背向运动的物体且其速度小于本车速度；

式中，wid表示汽车自身行驶距离，x1表示物体在第一幅图像中物体至雷达所在边的距离，x2表示物体在第二幅图像中物体至雷达所在边的距离。

6.根据权利要求1所述的一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，其特征在于，所述步骤4具体包括以下分步骤：

步骤41：以图像中的雷达为中点，以到被判断为来向运动的物体的图形的距离为半径画圆并搜寻该图形中折线的拐点；

步骤42：找到拐点后以该拐点为断点将该图形中折线分为两半；

步骤43：对已经分为两半的该图形中折线结合判断依据判断出是否为车辆。

7.根据权利要求6所述的一种基于二维激光雷达的汽车前照灯自动转换方法，其特征在于，所述步骤43中的判断依据包括：

依据1：折线长度符合车辆长加宽的长度；

依据2：折线两边的比例符合车辆的长宽比例；

依据3：折线两边的形状为近似直线；

依据4：折线两边的夹角呈90°。