CN111623786A - 预判车辆行驶轨迹的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种预判车辆行驶轨迹的方法,首先初始化陀螺仪,并获取摄像头分辨率与焦距信息,然后测量摄像头安装高度,并标定俯仰角、横摆角和旋转角三个安装角度;其次,实时获取轮胎转角,并计算左右前轮轨迹曲线方程,限定径向距离的范围,在范围内根据曲线方程计算每个径向距离点对应的横向距离;然后根据轨迹上的点横向和径向距离计算在假定摄像头无旋转角的情况下输出的图像上的点的横纵像素值;根据计算点出的点的横纵像素值计算在摄像头有旋转角的真实情况下输出的图像的真实像素值;连接每个点形成曲线并将曲线显示在图像上,从而在主车行驶过程中,实时预测并显示其未来的行驶轨迹,为控制车辆安全行驶提供参考。
Description
技术领域
本发明属于车辆运行轨迹技术领域,具体的说是涉及一种预判车辆行驶轨迹的方法。
背景技术
交通安全历来是人们最为关心的问题之一,它直接关系到人民生命和财产的损失。在高速公路上,每年都会发生很多由于驾驶员注意力分散或是操作原因所引起的交通事故,造成严重的人员伤亡和财产损失。因此,开发智能辅助驾驶系统,利用传感器系统感知道路交通环境信息进行决策规划,给驾驶员提出驾驶建议或部分代替驾驶员进行车辆控制操作,具有十分重要的意义。
目前大量的未知路径的行驶轨迹预测研究都是基于GIS地图和GPS导航,根据道路的地理信息和大概的目的地选择最短路径,另外有一些算法参考了当前的道路拥堵情况,针对行驶时间最短在当前和未来交通情况选择最优路径。但这些方法没有实时更新车辆的行驶信息和实际的道路信息,轨迹预测的准确度相对不高。
发明内容
为了克服上述缺陷,本发明提供了一种预判车辆行驶轨迹的方法,在车主行驶过程中,实时预测并显示其未来的行驶轨迹,为控制车辆安全行驶提供参考。
本发明为了解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种预判车辆行驶轨迹的方法,包括以下步骤:
步骤1,将近红外摄像头和陀螺仪分别安装在主车挡风玻璃的中间位置,并调整摄像头角度,使摄像头水平朝前,再将激光发射装置安装在主车大灯位置,调整角度,保持激光发射器水平向前;
步骤2,摄像头参数测量与标定:摄像头安装固定后,将主车停于水平路面,并将陀螺仪参数初始化,测量摄像头镜头中心到地面的竖直距离h、到前轮轴的水平距离D以及到左右车轮轴中心的距离Wl和Wr,并用棋盘格标定板对摄像头的三个安装角度进行标定,得到摄像头的安装俯仰角θp、安装横摆角θy、安装旋转角θr;
步骤3,测量主车的轴距L,由获取到的轮胎的实时转角θ得到主车左侧前轮轨迹是以O为圆心、半径为R的圆,其中,R与L的关系满足公式:
步骤4,在以摄像头镜头中心为原点的坐标系下,左、右前轮的轨迹曲线分别为:
左前轮:
右前轮:
当限定左前轮或右前轮的径向距离x在一定的范围内,可计算对应的横向距离y;
步骤5,使用近红外摄像头采集主车行驶中的图像,由于摄像头的分辨率固定,因此图像中心水平线的纵坐标y0为固定值,其次由于摄像头视场角固定,则镜头焦距对应像素值f(单位:像素)固定,因此,在假定摄像头处于无旋转角安装的情况下,由摄像头俯仰角标定值即安装俯仰角θp与陀螺仪俯仰角实时输出值即实时俯仰角θ′p可知地面上任意点成像在图像上的纵坐标值y1与其距摄像头镜头的径向距离x的关系:
步骤6,根据径向距离x、横向距离y和图像垂直中心线横坐标值x0,在假定摄像头处于无旋转角安装的情况下,由摄像头横摆角标定值即安装横摆角θy与陀螺仪横摆角实时输出值即实时横摆角θ′y来推算该点呈现在图像上的像素点的横坐标值x1,公式如下:
步骤8,基于上述步骤,根据获取的轮胎转角,在一定范围内的径向距离内实时计算轨迹上的点距摄像头的横向距离,将每个点连接并显示在摄像头输出的图像上,预示车辆轨迹。
本发明的有益效果是:本发明不仅可以帮助车辆的智能辅助驾驶系统相当精确的感知道路上的车辆、行人、交通信号灯、指示牌、车道线等环境信息,还可以识别主车所在道路的可行驶区域,并对车辆目前行驶状态的未来行驶轨迹进行预测,为控制车辆安全行驶提供参考。
附图说明
图1为本发明实施例步骤1结构示意图;
图2为本发明实施例步骤2结构示意图;
图3为本发明实施例步骤3结构示意图;
图4为本发明实施例步骤5结构示意图;
图5为本发明实施例步骤6结构示意图;
图6为本发明实施例步骤7结构示意图;
图7为本发明实施例网络架构示意图。
具体实施方式
以下结合附图,对本发明的一个较佳实施例作详细说明。
一种预判车辆行驶轨迹的方法,包括以下步骤:
步骤1,将近红外摄像头1和陀螺仪2分别安装在主车3挡风玻璃的中间位置,并调整摄像头角度,使摄像头水平朝前,再将激光发射装置4安装在主车大灯位置,调整角度,保持激光发射器水平向前,如图1所示;
步骤2,摄像头参数测量与标定:摄像头安装固定后,将主车停于水平路面,并将陀螺仪参数初始化,测量摄像头镜头中心到地面的竖直距离h(单位:米)、到前轮轴的水平距离D(单位:米)以及到左右车轮轴中心的距离Wl和Wr(单位:米),如图2、图3所示,并用棋盘格标定板对摄像头的三个安装角度进行标定,得到摄像头的安装俯仰角θp、安装横摆角θy、安装旋转角θr(单位:弧度);
步骤3,测量主车的轴距L(单位:米),如图3所示,由获取到的轮胎的实时转角θ(单位:弧度)得到主车左侧前轮轨迹是以O为圆心、半径为R的圆,其中,R与L的关系满足公式:
步骤4,在以摄像头镜头中心为原点的坐标系下,左、右前轮的轨迹曲线分别为:
左前轮:
右前轮:
因此,在限定径向距离x在0到100米的范围内,可计算对应的横向距离y;
步骤5,使用近红外摄像头采集图像,由于摄像头的分辨率固定,因此图像中心水平线的纵坐标y0为固定值,其次由于摄像头视场角固定,则镜头焦距对应像素值f(单位:像素)为固定值,如图4所示,因此,在假定摄像头处于无旋转角安装的情况下,由摄像头俯仰角标定值θp与陀螺仪俯仰角实时输出值θ′p可知地面上任意点成像在图像上的纵坐标值y1与其距摄像头镜头的径向距离x的关系:
步骤6,根据径向距离x、横向距离y(单位:米)和图像垂直中心线横坐标值x0,在假定摄像头处于无旋转角安装的情况下,由摄像头横摆角标定值即安装横摆角θy与陀螺仪横摆角实时输出值即实时横摆角θ′y来推算该点呈现在图像上的像素点的横坐标值x1,示意图如图5所示,公式如下:
步骤8,基于上述步骤,根据获取的轮胎转角,在0到100米的径向距离内实时计算轨迹上的点距摄像头的横向距离,将每个点连接并显示在摄像头输出的图像上,预示车辆轨迹。
本发明的网络架构图参阅图7所示,本发明首先初始化陀螺仪,并获取摄像头分辨率与焦距信息,然后测量摄像头安装高度,并标定俯仰角、横摆角和旋转角三个安装角度;其次,实时获取轮胎转角,并计算左右前轮轨迹曲线方程,限定径向距离的范围,在范围内根据曲线方程计算每个径向距离点对应的横向距离;然后根据轨迹上的点横向和径向距离计算在假定摄像头无旋转角的情况下输出的图像上的点的横纵像素值;根据计算点出的点的横纵像素值计算在摄像头有旋转角的真实情况下输出的图像的真实像素值;连接每个点形成曲线并将曲线显示在图像上。
由此可见,本发明利用单片机和配置陀螺仪的近红外视线传感器,基于数字图像处理技术,在主车行驶过程中,实时预测并显示其未来的行驶轨迹,为控制车辆安全行驶提供参考。
在以上的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是以上描述仅是本发明的较佳实施例而已,本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施,因此本发明不受上面公开的具体实施的限制。同时任何熟悉本领域技术人员在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (1)
1.一种预判车辆行驶轨迹的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,将近红外摄像头和陀螺仪分别安装在主车挡风玻璃的中间位置,并调整摄像头角度,使摄像头水平朝前,再将激光发射装置安装在主车大灯位置,调整角度,保持激光发射器水平向前;
步骤2,摄像头参数测量与标定:摄像头安装固定后,将主车停于水平路面,并将陀螺仪参数初始化,测量摄像头镜头中心到地面的竖直距离h、到前轮轴的水平距离D以及到左右车轮轴中心的距离Wl和Wr,并用棋盘格标定板对摄像头的三个安装角度进行标定,得到摄像头的安装俯仰角θp、安装横摆角θy、安装旋转角θr;
步骤3,测量主车的轴距L,由获取到的轮胎的实时转角θ得到主车左侧前轮轨迹是以O为圆心、半径为R的圆,其中,R与L的关系满足公式:
步骤4,在以摄像头镜头中心为原点的坐标系下,左、右前轮的轨迹曲线分别为:
左前轮:
右前轮:
当限定左前轮或右前轮的径向距离x在一定的范围内,可计算对应的横向距离y;
步骤5,使用近红外摄像头采集主车行驶中的图像,由于摄像头的分辨率固定,因此图像中心水平线的纵坐标y0为固定值,其次由于摄像头视场角固定,则镜头焦距对应像素值f(单位:像素)固定,因此,在假定摄像头处于无旋转角安装的情况下,由摄像头俯仰角标定值即安装俯仰角θp与陀螺仪俯仰角实时输出值即实时俯仰角θ′p可知地面上任意点成像在图像上的纵坐标值y1与其距摄像头镜头的径向距离x的关系:
步骤6,根据径向距离x、横向距离y和图像垂直中心线横坐标值x0,在假定摄像头处于无旋转角安装的情况下,由摄像头横摆角标定值即安装横摆角θy与陀螺仪横摆角实时输出值即实时横摆角θ′y来推算该点呈现在图像上的像素点的横坐标值x1,公式如下:
步骤8,基于上述步骤,根据获取的轮胎转角,在一定范围内的径向距离内实时计算轨迹上的点距摄像头的横向距离,将每个点连接并显示在摄像头输出的图像上,预示车辆轨迹。
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