CN111624610A - 基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法。它包括如下步骤：在车位识别时，环视摄像头识别车辆周边停车位，系统计算出斜车位与车辆行驶方向的角度α，如果角度α大于某个阈值角度，可认为当前识别的车位是斜车位，泊车系统控制器依据角度α，调节超声波雷达的水平方向的角度；利用跳变点检测法识别出超声波车位，通过视觉车位和超声波车位的融合识别出斜车位，判断车位范围内是否存在障碍物；当车辆移动距离大于L米时，需要根据车辆移动后识别的新的视觉车位与车辆方向的角度α’，如果角度α’与上一周期内的角度α的差值大于某个角度阈值，则重新调节超声波雷达的水平方向角度以适应新的斜车位探测。

Description

基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法

技术领域

本发明属于汽车技术领域，具体涉及一种基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法。

背景技术

自动泊车系统中，停车位的识别尤其关键。现有的车位识别方法一般有以下三种：一、利用超声波雷达的跳变点检测法；二、利用环视摄像头的图像检测法；三、利用超声波雷达和环视摄像头的融合检测法。

利用超声波雷达的跳变点检测法，其原理是：自动泊车系统启动后，安装在车辆侧方(车辆左右两侧)的超声波雷达向外发射超声波，超声波在遇到障碍物时反射，并被雷达接收。超声波雷达通过发射超声波与接收超声波的时间间隔与超声波在空气中的传播速度计算出雷达与障碍物之间的距离，如图1所示。

当测量到的超声波雷达到障碍物的距离在某个时刻发生了跳变，即ΔX＝X_n+1-X_n大于跳变阈值。跳变点的位置就是车位的左边缘或者右边缘，识别出车位左右边缘就可以计算出车位宽度，跳变的距离就是车位深度。根据上述原理就可以识别出停车位。

利用环视摄像头的图像检测法，其原理是：安装在车辆前方、后方、左右两侧的四个摄像头图像拼接成覆盖车辆360°的环视界面，其中呈现的鸟瞰图可以完整的显示车辆四周近距离的车位线信息。

首先对环视图像进行预处理，去除影响图像信息的噪声，调节图像的对比度、亮度、色差使得车位线更为突出。对图像进行边缘检测保留图像的边缘信息，采用霍夫变换检测二值图像中的所有直线段。每一种车位类型的特征都是相同的，无论平行、垂直、还是斜车位，车位线总是平行的，车位线长度和平行线间的距离也是固定的。从这几个约束条件可以从霍夫变换的线条中准确的检测出图像中的车位框。最后将图像坐标系转换为世界坐标系，这样就可以检测并输出车位框位置。

利用超声波雷达和环视摄像头的融合检测法，其原理是利用超声波雷达识别车位和环视系统识别车位的优劣势互补，提高车位识别的准确性。超声波雷达在障碍物探测方面具有相当高的性价比，但是超声波雷达的跳变点检测法在一些特殊的工况下无法识别停车位，如斜车位的识别。环视摄像头的图像识别技术在识别线框车位时，准确度要比超声波雷达高得多，环视摄像头在识别斜车位时，与识别垂直车位或者水平车位相比其原理都是一样的，斜车位识别对环视摄像头识别车位没有任何特殊性。但是环视摄像头在识别障碍物却有很大的局限性，对于不同的障碍物，其算法的复杂性和准确性都难以预估。超声波雷达和环视摄像头的融合检测法就是利用超声波雷达探测障碍物的优势和环视摄像头识别车位准确率高的优势，同时采用超声波雷达和环视摄像头识别停车位，超声波雷达通过距离跳变点检测识别出超声波车位，环视摄像头通过图像处理识别出视觉车位，然后将超声波车位和视觉车位进行目标级的融合，从而得到最终的停车位。融合车位识别在实际应用中识别成功率非常高。

然而，使用超声波雷达和环视摄像头的融合检测法在检测斜车位时还是会存在问题。如图2所示，斜车位一般与停车场行车道存在一定的夹角，环视摄像头虽然可以通过图像识别技术识别出斜车位，但是识别出的斜车位范围内是否有障碍存在却无法通过超声波雷达准确判断出来。原因是用于泊车系统的超声波雷达几乎都是垂直安装在车辆左右两侧，超声波雷达发射的超声波也几乎是与车辆垂直的，在途中阴影部分区域，超声波雷达无法探测到，无法判断阴影区域是否有障碍物存在。融合泊车系统可以识别出这样的斜车位，并通过中控台显示屏显示给用户，问题是开始泊车前融合泊车系统无法判断出阴影部分是否存在障碍物。如果用户选择斜车位进行泊车，只有在车辆泊入斜车位后通过车辆头部或者车辆尾部的超声波雷达探测斜车位阴影区域是否存在障碍物，假如刚好有障碍物存在，整个泊车过程就会终止，车辆无法自动泊入当前停车位，或者泊出当前停车位，尝试在下一个停车位重新泊车。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述背景技术存在的不足，提供一种基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法。

本发明采用的技术方案是：一种基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法，包括如下步骤：在车位识别时，环视摄像头识别车辆周边停车位，系统计算出斜车位与车辆行驶方向的角度α，如果角度α大于某个阈值角度，可认为当前识别的车位是斜车位，泊车系统控制器依据角度α，调节超声波雷达的水平方向的角度；利用跳变点检测法识别出超声波车位，通过视觉车位和超声波车位的融合识别出斜车位，判断车位范围内是否存在障碍物；当车辆移动距离大于L米时，需要根据车辆移动后识别的新的视觉车位与车辆方向的角度α’，如果角度α’与上一周期内的角度α的差值大于某个角度阈值，则重新调节超声波雷达的水平方向角度以适应新的斜车位探测；

所述超声波雷达在水平方向的角度可调节。

进一步优选的结构，所述超声波雷达的支架上安装电机，通过电机转动带动超声波雷达的水平角度调节。

进一步优选的结构，所述超声波雷达安装在车身后视镜上，通过后视镜转动带动超声波雷达的水平角度调节。

具体包括如下步骤：

步骤1、环视摄像头识别车位，通过环视摄像头得到的图片信息，泊车系统的车位识别模块通过图像中特征提取、识别方法识别出线框车位；

步骤2、计算步骤1中识别的视觉车位边框与车辆行驶方向的夹角α，并以此判断视觉车位是否是斜车位；

步骤3、根据步骤2中计算的角度α，调节超声波雷达水平方向的方位角度；超声波水平方向的方位角度发生变化后需要重新标定超声波雷达的内部参数以适应超声波雷达新的空间姿态；

步骤4、通过跳变点探测法识别出超声波车位；

步骤5、将步骤1中识别的视觉车位与步骤4中识别的超声波车位进行目标级融合，得到融合车位；

步骤6、当车辆向前行驶的距离大于L米时，则重复步骤1～3，若斜车位角度发生了较大的变化，则需要重新调节超声波雷达水平方向的角度；

步骤7、将步骤5中的到的融合车位输出。

本发明的有益效果是：通过调节超声波雷达水平角度扫描不同角度斜车位是否存在障碍物，在不增加超声波雷达个数的前提下增加对泊车系统对斜车位的扫描能力。如果将泊车超声波雷达安装在左右后视镜上，可直接利用后视镜旋转电机调整超声波雷达的水平角度，不需要增加额外的成本。

附图说明

图1是利用超声波雷达的跳变点检测法示意图；

图2是超声波雷达和环视摄像头的融合检测法示意图；

图3是自适应调节超声波雷达的方法示意图；

图4是本发明流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明，便于清楚地了解本发明，但它们不对本发明构成限定。

本发明在车位识别时，环视摄像头优先识别车辆周边停车位，系统计算出斜车位与车辆行驶方向的角度α，如果角度α大于某个阈值角度，可认为当前识别的车位是斜车位，泊车系统控制器依据角度α调节超声波雷达支架上的电机或者后视镜电机，从而调节超声波雷达的水平方向的角度。如图3所示，与图2相比，调节了超声波雷达的水平角度后，图2中阴影部分区域就可以探测到，超声波雷达就可以利用跳变点检测法识别出超声波车位，通过视觉车位和超声波车位的融合就可以识别出斜车位，并且可以准确判断车位范围内是否存在障碍物。

车位识别过程中，车辆不停向前行驶。当车辆移动距离大于L米时，需要根据车辆移动后识别的新的视觉车位与车辆方向的角度α’，如果角度α’与上一周期内的角度α的差值大于某个角度阈值，则重新调节超声波雷达的水平方向角度以适应新的斜车位探测；每次调节超声波水平方向角度后都需要动态标定超声波雷达的内部参数，这是矫正超声波雷达测距准确度的必要过程。车辆不断向前行驶，泊车系统都会自动调节超声波雷达水平方向角度，从而达到自适应调节的目的。

图1是利用超声波雷达的跳变点检测法，主要检测水平车位和垂直车位；图2是超声波雷达和环视摄像头的融合检测法，局限在于无法探测阴影区域的障碍物；图3是自适应调节超声波雷达的方法，根据斜车位角度，调节超声波雷达的水平方向角度，以适应超声波雷达对该斜车位的探测。

具体地，结合图4所示：

1、车位识别开始。本发明需要车辆上安装的泊车超声波雷达在水平方向上可调，可以在超声波雷达支架上安装电机，也可以将超声波雷达安装在车辆后视镜上。

2、环视摄像头识别车位。通过环视摄像头得到的图片信息，泊车系统的车位识别模块通过图像中特征提取、识别方法识别出线框车位。

3、计算角度α，是否是斜车位。计算步骤2中识别的视觉车位边框与车辆行驶方向的夹角α，并以此判断视觉车位是否是斜车位。

4～5、调节超声波雷达水平方向角度，超声波雷达内部参数动态标定。根据步骤3中计算的角度α，泊车系统通过控制超声波雷达支架上的旋转电机或者后视镜电机，调节超声波雷达水平方向的方位角度。超声波水平方向的方位角度发生变化后需要重新标定超声波雷达的内部参数以适应超声波雷达新的空间姿态。是超声波测距的必要步骤。

6、超声波雷达识别车位。通过跳变点探测法识别出超声波车位。

7、车位融合。将步骤2中识别的视觉车位与步骤6中识别的超声波车位进行目标级融合，得到融合车位。

8、判断行驶距离是否大于L米。当车辆向前行驶的距离大于L米时，则重复步骤2～5，若斜车位角度发生了较大的变化，则需要重新调节超声波雷达水平方向的角度。

9～10、将步骤7中的到的融合车位输出。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (4)

1.一种基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法，其特征在于：包括如下步骤：在车位识别时，环视摄像头识别车辆周边停车位，系统计算出斜车位与车辆行驶方向的角度α，如果角度α大于某个阈值角度，可认为当前识别的车位是斜车位，泊车系统控制器依据角度α，调节超声波雷达的水平方向的角度；利用跳变点检测法识别出超声波车位，通过视觉车位和超声波车位的融合识别出斜车位，判断车位范围内是否存在障碍物；当车辆移动距离大于L米时，需要根据车辆移动后识别的新的视觉车位与车辆方向的角度α’，如果角度α’与上一周期内的角度α的差值大于某个角度阈值，则重新调节超声波雷达的水平方向角度以适应新的斜车位探测；

所述超声波雷达在水平方向的角度可调节。

2.根据权利要求1所述的基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法，其特征在于：所述超声波雷达的支架上安装电机，通过电机转动带动超声波雷达的水平角度调节。

3.根据权利要求1所述的基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法，其特征在于：所述超声波雷达安装在车身后视镜上，通过后视镜转动带动超声波雷达的水平角度调节。

4.根据权利要求1所述的基于车位角度自适应调节泊车超声波雷达的方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

步骤1、环视摄像头识别车位，通过环视摄像头得到的图片信息，泊车系统的车位识别模块通过图像中特征提取、识别方法识别出线框车位；

步骤2、计算步骤1中识别的视觉车位边框与车辆行驶方向的夹角α，并以此判断视觉车位是否是斜车位；

步骤3、根据步骤2中计算的角度α，调节超声波雷达水平方向的方位角度；超声波水平方向的方位角度发生变化后需要重新标定超声波雷达的内部参数以适应超声波雷达新的空间姿态；

步骤4、通过跳变点探测法识别出超声波车位；

步骤5、将步骤1中识别的视觉车位与步骤4中识别的超声波车位进行目标级融合，得到融合车位；

步骤6、当车辆向前行驶的距离大于L米时，则重复步骤1～3，若斜车位角度发生了较大的变化，则需要重新调节超声波雷达水平方向的角度；

步骤7、将步骤5中的到的融合车位输出。

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