CN104537888A - 一种基于手机的汽车碰撞报警方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及汽车领域，尤其涉及一种基于手机的汽车碰撞报警方法。手机摄像头摄取车辆前方/后方障碍物图像；根据手机摄取的障碍物在图像中的位置计算出该障碍物距离自车的实际距离d_c；根据障碍物距离自车的实际距离d_c与自车的速度v，计算出距离碰撞的时间t；将时间t与报警阈值时间T进行对比，当达到t达到阈值时间T时，进行报警。手机在生活中应用广泛，使得本发明的成本低廉，且普及度高。

Description

一种基于手机的汽车碰撞报警方法

技术领域

本发明涉及汽车领域，尤其涉及一种基于手机的汽车碰撞报警方法。

背景技术

汽车碰撞预警***是在汽车的前部或后部安装车辆识别传感器，通过测试前后车距、本车与前面或后面汽车的相对速度，计算碰撞时间，并在不同的时间点(如2.7秒，0.9秒)通过声音、不同颜色的图像发出不同紧急程度的报警，达到提醒驾驶员的目的。

传统的车辆识别传感器采用中远距离雷达、车载专有摄像头等高端装备。由于价格高昂，目前多装备在豪华车及高端车中，影响了普及。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于手机的汽车碰撞报警方法，它可以利用大众化的手机摄像头实现主动安全预警的目的。

本发明的技术方案为，包括以下步骤：

步骤1：手机摄像头摄取车辆前方/后方障碍物图像；

步骤2：根据手机摄取的障碍物在图像中的位置计算出该障碍物距离自车的实际距离d_c；

步骤4：根据障碍物距离自车的实际距离d_c与自车的速度v，计 算出距离碰撞的时间t；

步骤5：将时间t与报警阈值时间T进行对比，当达到t达到阈值时间T时，进行报警。

进一步的，所述障碍物距自车的实际距离为d_c＝d1+d2，d1为手机摄像头最近视野到本车前端/尾部的距离，d2是图像上得到的最近视野与障碍物的距离，d2通过以下步骤得到：

步骤1：选取摄像头摄取的障碍物在图像中形成的矩形框，计算矩形框底边中点的图像平面坐标xl，yl；

步骤2：求取手机屏幕底边中点的图像平面坐标x2，y2；

步骤3：将图像平面坐标xl，yl和x2，y2根据图像平面坐标与路面坐标的映射关系求去除路面坐标Xl，Yl和X2，Y2；

步骤4：距离d2＝((Yl-Y2)²+(Xl-X2)²)^0.5。

进一步的，所述图像平面坐标与路面坐标的映射关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_P=h*k_1*y_p*\frac{1+k_2^2}{1-k_2*k_1*y_p}\\ X_p=\frac{\mathrm{UG}+Y_p}{\mathrm{UG}*k_3*x_p*k_4}\\ y_p=\frac{Y_p/k_1}{h+h*k_2^2+Y_p*k_2}\\ x_p=\frac{\mathrm{UG}*X_p}{k_3*k_4(\mathrm{UG}+Y_p)}\end{array}\right.$

其中：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_1=2\mathrm{tg}\left({\mathrm{\α}}_0\right)/H\\ k_2=\mathrm{tg}\left({\mathrm{\γ}}_0\right)\\ k3=h/\cos \left({\mathrm{\γ}}_0\right)\\ k_4=2\mathrm{tg}\left({\mathrm{\β}}_0\right)/W\\ \mathrm{UG}=\frac{h(\mathrm{tg}\left({\mathrm{\γ}}_0\right)-\mathrm{tg}({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0))\cos ({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0)}{\cos ({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0)-\cos {\mathrm{\γ}}_0}\end{array}\right.$

(X_p、Y_P)为路面坐标，(x_p、y_p)为图像平面坐标，H为图像的高，w为图像的宽，h为摄像头的光轴距离地面的距离，2β₀为摄像机镜头的水平视野角，2α₀为摄像机镜头的垂直视野角，γ₀为摄像机的俯仰角。

进一步的，所述距离碰撞的时间t＝d_c/v。

进一步的，所述的报警阈值时间至少为一个，所述碰撞时间达到不同的报警阈值时间时输出不同频率的警报音。

本发明的有益效果是：通过手机摄像头获取路面障碍物图像，再根据摄机投影模型，通过几何推导来得到路面坐标系和图像坐标系之间的关系，从而得出行驶至障碍物处的时间，即碰撞时间。将碰撞时间与报警阈值时间进行对比，在达到报警阈值时间进行碰撞报警，从而达到利用手机摄像头实现主动安全预警的目的。手机在生活中应用广泛，使得本发明的成本低廉，且普及度高。

附图说明

图1为单目视觉几何投影模型a；

图2为单目视觉几何投影模型b；

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合 附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明中的手机通过精确计算和标定后的角度牢固地固定在汽车前面或后面的挡风玻璃上，使得手机摄像头对准车辆前方或后方路径中的物体并获取图像信息。

手机摄取障碍物(即车辆前方或后方路径中的物体)后，图像显示输出。

如图1所示，平面ABU代表路平面，ABCD为摄像机拍摄到的路平面上的梯形区域，O点为摄像机镜头中心点，OG为摄像机光轴，G点为摄像机光轴和路平面的交点(同时也是视野梯形的对角线交点)，I点为O点在路平面上的垂直投影。在路面坐标系中，将G点定义为坐标系原点，车辆前进方向定义为Y轴方向。

G、A、B、C、D各点在图像平面内的对应点如图2所示，a、b、c、d为像平面矩形的4个端点，H和W分别为像平面的高和宽。定义图像矩形的中点g为像平面坐标系的坐标原点，y轴代表车辆前进方向。取路平面上一点P，其在路平面坐标系的坐标为(X_p，Y_p)，P点在图像平面内的对应点为P1，其在像平面坐标系的坐标为(x_p,y_p)。利用几何关系可以推导出如下路面坐标与图像坐标之间的对应关系:

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_P=h*k_1*y_p*\frac{1+k_2^2}{1-k_2*k_1*y_p}\\ X_p=\frac{\mathrm{UG}+Y_p}{\mathrm{UG}*k_3*x_p*k_4}\\ y_p=\frac{Y_p/k_1}{h+h*k_2^2+Y_p*k_2}\\ x_p=\frac{\mathrm{UG}*X_p}{k_3*k_4(\mathrm{UG}+Y_p)}\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_1=2\mathrm{tg}\left({\mathrm{\α}}_0\right)/H\\ k_2=\mathrm{tg}\left({\mathrm{\γ}}_0\right)\\ k3=h/\cos \left({\mathrm{\γ}}_0\right)\\ k_4=2\mathrm{tg}\left({\mathrm{\β}}_0\right)/W\\ \mathrm{UG}=\frac{h(\mathrm{tg}\left({\mathrm{\γ}}_0\right)-\mathrm{tg}({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0))\cos ({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0)}{\cos ({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0)-\cos {\mathrm{\γ}}_0}\end{array}\right.$

w为图像的宽，h为摄像头的光轴距离地面的距离，2β₀为摄像机镜头的水平视野角，2α₀为摄像机镜头的垂直视野角，γ₀为摄像机的俯仰角。

得出像平面坐标和路面平面坐标之间的映射关系后，可以进行障碍物距车辆真是距离的计算。障碍物距自车的实际距离为d_c＝d1+d2，d1为手机摄像头最近视野到本车前端/尾部的距离(即手机摄像头最前端距本车前端/尾部的距离)，d2是图像上得到的最近视野与障碍物的距离，d2通过以下步骤可以得到：

步骤1：选取摄像头摄取的障碍物在图像中形成的矩形框，计算矩形框底边中点的图像平面坐标xl，yl；

步骤2：求取手机屏幕底边中点的图像平面坐标x2，y2；

步骤3：将图像平面坐标xl，yl和x2，y2根据图像平面坐标与路 面坐标的映射关系求去除路面坐标Xl，Yl和X2，Y2；

步骤4：距离d2＝((Yl-Y2)²+(Xl-X2)²)^0.5。

依据手机GPS信号，可以计算出车辆的运行速度V，从而可以计算出距离碰撞的时间t＝d_c/v。控制单元内存储报警阈值时间T₁、T₂等表示车辆与物体接近的紧急程度。当t从大于减小到等于T₁(如2.7秒)，控制单元输出表示一定紧急程度预警信号；当t从T₁减小到等于T₂时(T₂＞T₁，如0.9秒)，控制单元输出紧急程度高的预警信号。警报***接到这些预警信号后，将预警信号转换为频率程度不同的声音信号或图形闪烁信号。紧急程度越高，频率越高，即与T₂对应的预警声音或图形闪烁频率应高于与T₁对应的预警声音或图形闪烁频率。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，应当指出，任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于手机的汽车碰撞报警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：手机摄像头摄取车辆前方/后方障碍物图像；

步骤2：根据手机摄取的障碍物在图像中的位置计算出该障碍物距离自车的实际距离d_c；

步骤4：根据障碍物距离自车的实际距离d_c与自车的速度v，计算出距离碰撞的时间t；

步骤5：将时间t与报警阈值时间T进行对比，当达到t达到阈值时间T时，进行报警。

2.如权利要求1所述的一种基于手机的汽车碰撞报警方法，其特征在于：所述障碍物距自车的实际距离为d_c＝d1+d2，d1为手机摄像头最近视野到本车前端/尾部的距离，d2是图像上得到的最近视野与障碍物的距离，d2通过以下步骤得到：

步骤1：选取摄像头摄取的障碍物在图像中形成的矩形框，计算矩形框底边中点的图像平面坐标xl，yl；

步骤2：求取手机屏幕底边中点的图像平面坐标x2，y2；

步骤3：将图像平面坐标xl，yl和x2，y2根据图像平面坐标与路面坐标的映射关系求去除路面坐标Xl，Yl和X2，Y2；

步骤4：距离d2＝((Yl-Y2)²+(Xl-X2)²)^0.5。

3.如权利要求2所述的一种基于手机的汽车碰撞报警方法，其特征在于：所述图像平面坐标与路面坐标的映射关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_P=h*k_1*y_p*\frac{1+k_2^2}{1-k_2*k_1*y_p}\\ X_p=\frac{\mathrm{UG}+Y_p}{\mathrm{UG}*k_3*x_p*k_4}\\ y_p=\frac{Y_p/k_1}{h+h*k_2^2+Y_p*k_2}\\ x_p=\frac{\mathrm{UG}*X_p}{k_3*k_4(\mathrm{UG}+Y_p)}\end{array}\right.$

其中：

$\left\{\begin{array}{c}{k}_1=2\mathrm{tg}\left({\mathrm{\α}}_0\right)/H\\ k_2=\mathrm{tg}\left({\mathrm{\γ}}_0\right)\\ k3=h/\cos \left({\mathrm{\γ}}_0\right)\\ k_4=2\mathrm{tg}\left({\mathrm{\β}}_0\right)/W\\ \mathrm{UG}=\frac{h(\mathrm{tg}\left({\mathrm{\γ}}_0\right)-\mathrm{tg}({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0))\cos ({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0)}{\cos ({\mathrm{\γ}}_0-{\mathrm{\α}}_0)-\cos {\mathrm{\γ}}_0}\end{array}\right.$

(X_p、Y_P)为路面坐标，(x_p、y_p)为图像平面坐标，H为图像的高，w为图像的宽，h为摄像头的光轴距离地面的距离，2β₀为摄像机镜头的水平视野角，2α₀为摄像机镜头的垂直视野角，γ₀为摄像机的俯仰角。

4.如权利要求1所述的一种基于手机的汽车碰撞报警方法，其特征在于：所述距离碰撞的时间t＝d_c/v。

5.如权利要求1所述的一种基于手机的汽车碰撞报警方法，其特征在于：所述的报警阈值时间至少为一个，所述碰撞时间达到不同的报警阈值时间时输出不同频率的警报音。