CN112319469A - 一种基于机器视觉的车道保持辅助系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于机器视觉的车道保持辅助系统及方法，所述系统包括：车道环境检测装置，用于采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息；车辆状态检测装置，用于对车辆的行驶状态进行检测并生成车辆状态信息；车道偏离预警装置，用于接收所述车道环境信息及车辆状态信息并判断车辆是否偏离车道，当偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息；车道保持控制装置，用于接收所述预警信息，并根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令；车辆转向执行装置，用于根据所述辅助控制指令对车辆进行控制。本发明通过对驾驶环境进行检测，并结合驾驶员的操作对车辆进行辅助控制保持车道，提高了驾驶的安全性和舒适性。

Description

一种基于机器视觉的车道保持辅助系统及方法
技术领域
本发明涉及驾驶辅助技术领域，尤其是指一种基于机器视觉的车道保持辅助系统及方法。
背景技术
据统计，因驾驶员疲劳、困倦或疏忽等因素引起的无意识车道偏离是高速公路上交通事故发生的主要原因。车道保持辅助系统(Lane keeping assistance System,LKAS)主要是利用摄像机或雷达等设备检测车道线以获取前方车道路况，并以此控制车辆的航向，从而使车辆自动地行驶在当前车道上，这不仅可以辅助驾驶员有效地避免车辆偏离出车道而发生事故，提高车辆的行驶安全性，而且能够减轻驾驶员的操纵负担，并提高行驶的舒适性。车道偏离辅助系统(Lane departure assistance system,LDAS)是一种通过主动干预的方式来辅助驾驶员控制车辆，从而减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。当驾驶员因为操作失误、注意力不集中或身体疲劳等原因引起车辆偏离车道时，车道偏离辅助系统能够成为避免交通事故的有效手段。
目前现有的驾驶辅助系统对驾驶环境的检测还不够全面，在车道偏离时驾驶辅助系统进行控制调整过程不自然，影响了驾驶的舒适性和安全性。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于机器视觉的车道保持辅助系统及方法，旨在对驾驶环境进行全面的检测，提高驾驶的安全性以及在车道偏离进行调整时提高驾驶人员的舒适性。
为了解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：
第一方面，提供了一种基于机器视觉的车道保持辅助系统，包括：
车道环境检测装置，用于采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息；
车辆状态检测装置，用于对车辆的行驶状态进行检测并生成车辆状态信息；
车道偏离预警装置，其分别与车道环境检测装置、车辆状态检测装置连接，用于接收所述车道环境信息及车辆状态信息并判断车辆是否偏离车道，当偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，所述预警信息包括车道环境信息及车辆状态信息；
车道保持控制装置，其与车道偏离预警装置连接，用于接收所述预警信息，并根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令；
车辆转向执行装置，其与所述车道保持控制装置连接，用于根据所述辅助控制指令对车辆进行横向偏离回正及纵向安全距离保持。
第二方面，提供了一种基于机器视觉的车道保持辅助方法，包括：
采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息；
检测车辆的行驶状态并生成车辆状态信息；
根据所述车道环境信息及车辆状态信息判断车辆是否偏离车道，当偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，所述预警信息包括车道环境信息及车辆状态信息；
根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令；
根据所述辅助控制指令对车辆进行横向偏离回正及纵向安全距离保持。
本发明的有益效果在于：
通过车道环境检测装置采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息，车辆状态检测装置对车辆的行驶状态进行检测并生成车辆状态信息，车道偏离预警装置接收所述车道环境信息及车辆状态信息，并在车辆偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，车道保持控制装置根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令并发送至车辆转向执行装置，实现横向偏离回正及纵向安全距离保持，提高了驾驶的安全性以及车辆偏离回正时驾驶员的舒适性。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构
图1为本发明实施例提供的基于机器视觉的车道保持辅助系统的模块连接图；
图2为本发明实施例提供的基于机器视觉的车道保持辅助方法的流程框图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
请参考图1，图1为本发明实施例提供的基于机器视觉的车道保持辅助系统的模块连接图。第一方面，提供了一种基于机器视觉的车道保持辅助系统，包括：
车道环境检测装置10，用于采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息。
车辆状态检测装置20，用于对车辆的行驶状态进行检测并生成车辆状态信息。
具体地，所述车辆状态信息包括车速、胎压、转向系统状态等。
车道偏离预警装置30，其分别与车道环境检测装置、车辆状态检测装置连接，用于接收所述车道环境信息及车辆状态信息并判断车辆是否偏离车道，当偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，所述预警信息包括车道环境信息及车辆状态信息。
具体地，结合车道环境信息及车辆状态信息可以更好地对车道偏离状态进行评估，以达到更好的控制效果，警报可以及时提醒驾驶员主动控制车辆进行车道偏离回正。
车道保持控制装置40，其与车道偏离预警装置连接，用于接收所述预警信息，并根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令。
需要说明的是，所述辅助控制指令充分考虑到了驾驶员的主动控制，在车道偏离回正时车辆转向更加自然，大大提高了驾驶员的舒适性。
车辆转向执行装置50，其与所述车道保持控制装置连接，用于根据所述辅助控制指令对车辆进行横向偏离回正及纵向安全距离保持。
本发明的有益效果在于：
通过车道环境检测装置10采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息，车辆状态检测装置20对车辆的行驶状态进行检测并生成车辆状态信息，车道偏离预警装置30接收所述车道环境信息及车辆状态信息，并在车辆偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，车道保持控制装置40根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令并发送至车辆转向执行装置50，实现横向偏离回正及纵向安全距离保持，提高了驾驶的安全性以及车辆偏离回正时驾驶员的舒适性。
进一步地，所述车道环境检测装置10包括：
摄像头，用于采集道路图像。
摄像头标定模块，用于对摄像头进行标定，求解出摄像头的内参数与外参数。
具体地，求解摄像头内参数的方法如下：
拍摄20幅包含同一棋盘格标定板的不同位姿的图像作为标定图像；
对于每幅标定图像，在标定板上建立世界坐标系，该世界坐标系的平面与棋盘格标定板平面重合，即棋盘格标定板上所有角点的世界坐标均为零，之后再根据棋盘格标定板上棋盘格的物理尺寸计算每个角点的世界坐标，获得每幅标定图像的角点世界坐标集合；
对每幅标定图像，通过棋盘格角点检测算法检测标定图像中的棋盘格角点，并获得每幅标定图像的角点像素坐标集合；
调用OpenCV开源库提供的calibrateCamera()函数，将每幅标定图像对应的角点世界坐标集合、角点像素坐标集合输入到该函数中，该函数将根据二者的对应关系建立内参数约束方程，并最终求解出摄像头内参数以及畸变系数。
车道线识别与跟踪模块，用于对摄像头采集的道路图像进行车道线识别与跟踪，并根据所述内参数与外参数生成车道环境信息。
具体地，所述车道环境信息包括车道空间信息以及车辆相对于车道的位姿信息，以供后续的车道偏离预警装置30进行使用。
进一步地，所述车道线识别与跟踪模块包括依次连接的：
图像预处理组件，用于对道路图像进行处理，获得噪声较少的车道线特征图。
在原始的道路图像中，存在大量无用的信息以及干扰点，对图像进行预处理，可以有效地减少算法需要处理的数据量，同时筛除图像中的大部分噪声，从而起到降低车道线识别算法整体开发难度、提高算法整体运行效率的作用，图像预处理手段依次为图像灰度化、图像特征提取、图像二值化、逆透视变换以及感兴趣区域获取，具体地，选取基于车道线宽度特征的线性滤波来进行图像特征提取。
车道线特征点提取组件，用于从所述车道线特征图中提取出车道线特征点。
车道线拟合组件，用于选取适当的数学模型，根据所述车道线特征点拟合出车道线。
车道线跟踪组件，用于选择跟踪对象并设计相应的跟踪策略，以提高车道线识别的稳定性及准确率。
进一步地，所述基于机器视觉的车道保持辅助系统还包括：
驾驶员状态检测装置，其与所述车道保持控制装置40连接，用于对驾驶员的身体状态进行检测，生成驾驶员状态信息，并发送至所述车道保持控制装置40，车道保持控制装置40在生成辅助控制指令时能充分考虑到驾驶员的身体状态，实现更灵活的辅助控制效果，提高舒适性。
进一步地，所述基于机器视觉的车道保持辅助系统还包括：
滚动摩擦系数检测装置，其与所述车道保持控制装置40连接，用于对车辆与道路路面滚动摩擦系数进行检测，生成滚动摩擦系数信息，并发送至所述车道保持控制装置40，以便达到更好的控制效果。
进一步地，所述车辆转向执行装置50包括：
电动助力转向系统模块，用于调整转向力及方向盘转角来提供第一辅助回正力矩；
电子稳定程序模块，用于分别对四个车轮轮速进行调整来提供第二辅助回正力矩，以及对四个车轮提供制动力进行车轮轮速的调整，实现车辆纵向安全距离保持，可以有效避免其它纵向车辆对车道保持辅助系统的影响，提升行驶车辆的驾驶安全性。
可以理解的是，采用电动助力转向系统模块与电子稳定程序模块协同控制方式来实现车道保持，在保证车辆行驶安全的前提下，最大程度的提高了车道保持辅助系统工作时的舒适性。
请参考图2，图2为本发明实施例提供的基于机器视觉的车道保持辅助方法的流程框图。第二方面，提供了一种基于机器视觉的车道保持辅助方法，包括：
步骤S101，采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息；
步骤S102，检测车辆的行驶状态并生成车辆状态信息；
步骤S103，根据所述车道环境信息及车辆状态信息判断车辆是否偏离车道，当偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，所述预警信息包括车道环境信息及车辆状态信息；
步骤S104，根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令；
步骤S105，根据所述辅助控制指令对车辆进行横向偏离回正及纵向安全距离保持。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于机器视觉的车道保持辅助系统，其特征在于，包括：
车道环境检测装置，用于采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息；
车辆状态检测装置，用于对车辆的行驶状态进行检测并生成车辆状态信息；
车道偏离预警装置，其分别与车道环境检测装置、车辆状态检测装置连接，用于接收所述车道环境信息及车辆状态信息并判断车辆是否偏离车道，当偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，所述预警信息包括车道环境信息及车辆状态信息；
车道保持控制装置，其与车道偏离预警装置连接，用于接收所述预警信息，并根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令；
车辆转向执行装置，其与所述车道保持控制装置连接，用于根据所述辅助控制指令对车辆进行横向偏离回正及纵向安全距离保持。
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的车道保持辅助系统，其特征在于，所述车道环境检测装置包括：
摄像头，用于采集道路图像；
摄像头标定模块，用于对摄像头进行标定，求解出摄像头的内参数与外参数；
车道线识别与跟踪模块，用于对摄像头采集的道路图像进行车道线识别与跟踪，并根据所述内参数与外参数生成车道环境信息。
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的车道保持辅助系统，其特征在于，所述车道线识别与跟踪模块包括：
图像预处理组件，用于对道路图像进行处理，获得噪声较少的车道线特征图；
车道线特征点提取组件，用于从所述车道线特征图中提取出车道线特征点；
车道线拟合组件，用于选取适当的数学模型，根据所述车道线特征点拟合出车道线；
车道线跟踪组件，用于选择跟踪对象并设计相应的跟踪策略，以提高车道线识别的稳定性及准确率。
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的车道保持辅助系统，其特征在于，还包括：
驾驶员状态检测装置，用于对驾驶员的身体状态进行检测，生成驾驶员状态信息，并发送至所述车道保持控制装置。
5.如权利要求1所述的基于机器视觉的车道保持辅助系统，其特征在于，还包括：
滚动摩擦系数检测装置，用于对车辆与道路路面滚动摩擦系数进行检测，生成滚动摩擦系数信息，并发送至所述车道保持控制装置。
6.如权利要求1所述的基于机器视觉的车道保持辅助系统，其特征在于，所述车辆转向执行装置包括：
电动助力转向系统模块，用于调整转向力及方向盘转角来提供第一辅助回正力矩；
电子稳定程序模块，用于分别对四个车轮轮速进行调整来提供第二辅助回正力矩，以及对四个车轮提供制动力进行车轮轮速的调整，实现车辆纵向安全距离保持。
7.一种基于机器视觉的车道保持辅助方法，其特征在于，包括：
采集道路图像并进行车道线识别与跟踪，生成车道环境信息；
检测车辆的行驶状态并生成车辆状态信息；
根据所述车道环境信息及车辆状态信息判断车辆是否偏离车道，当偏离车道时向驾驶员发出警报并生成预警信息，所述预警信息包括车道环境信息及车辆状态信息；
根据所述预警信息及驾驶员的实时控制生成辅助控制指令；
根据所述辅助控制指令对车辆进行横向偏离回正及纵向安全距离保持。
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