CN111223294A - 一种智能车辆引导控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无人驾驶汽车技术领域,提出了一种智能车辆引导控制方法及装置,智能车辆引导控制方法包括:获得交通标识物A的图像信息;根据交通标识物A的图像信息,得到交通标识信息D和公共交通信息C;根据公共交通信息C,发出引导控制指令。一种智能车辆引导控制装置包括扫描照相单元、图像处理单元和中央处理器。通过上述技术方案,解决了现有技术中无人驾驶汽车控制***复杂、故障率高的问题。
Description
技术领域
本发明属于无人驾驶汽车技术领域,涉及一种智能车辆引导控制方法及装置。
背景技术
智能交通管理和无人驾驶汽车是未来社会的发展方向,传统智能交通中的无人驾驶汽车在行驶过程中是依靠安装在车上的若干摄像机、照相机、计算机及雷达***进行360°的社会场景全范围扫描,然后根据扫描拍摄到的道路上的交通信号灯及周边的各种移动的车辆、行人参照物,以及路边相对固定位置的树木、建筑物以及交通设施等场景,再由车载计算机进行判断汽车目前所在的位置和下一步的指令等,由于扫描到的这些移动的车辆、固定的构筑物等相对于行驶的车辆来讲均为连续变化,且不固定的场景,同时车载计算机和雷达***扫描到到是不规则的、运动的且根据季节等自然条件不断变化的比实际社会更变化复杂场景像,特别是在道路上对于交通信号灯与环境中的照明灯光、景观灯光、广告灯光以及不同行驶方向的汽车灯光等非常容易混淆,必须通过大规模的车载计算机***对采集到的大量社会影像信息进行运算甄别,在其海量信息中筛选出仅对对无人驾驶汽车有用途的指示信息,所以无人驾驶汽车必须设计有庞大的摄影、摄像、雷达、计算机***以及相相应的软件控制***等,增加了该***对扫描到的这些影像的运算时间和响应时间,同时也使无人驾驶汽车增加了软硬件产品的隐形故障率和***的建设成本,阻碍了无人驾驶汽车安全、快速、健康的发展。
发明内容
本发明提出一种智能车辆引导控制方法及装置,解决了现有技术中无人驾驶汽车控制***复杂、故障率高的问题。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种智能车辆引导控制方法,包括
S11:获得交通标识物A的图像信息;
S12:根据所述交通标识物A的图像信息,得到交通标识信息D,并根据所述交通标识信息D得到公共交通信息C,所述交通标识信息D为字符串;
S13:根据所述公共交通信息C,发出引导控制指令。
进一步,所述交通标识物A的图像信息包括背景和字符串,背景和字符串的颜色不同。
进一步,步骤S12包括
S121:对所述交通标识物A的图像信息进行图像处理;
S122:识别交通标识信息D。
进一步,步骤S121包括
S1211:图像校准,设定参考图像,以所述参考图像作为基准点,对所述交通标识物A的图像信息进行校准;
S1212:灰度处理,利用平均值法灰度化,结合加权平均法灰度化、最大法值灰度化对校准后的交通标识物A图像信息进行灰度处理;
S1213:图像边缘处理和图像倾斜角校正。
进一步,步骤S122包括
S1221:字符串识别,对所述交通标识物A图像信息中的字符串进行识别,得到实时字符串内容;
S1222:建立字符串信息库,字符串信息库包括所有的标准字符串和与所述标准字符串对应的交通信息选项,将得到的实时字符串内容与每个标准字符串一一比对,如果实时字符串内容与某一个标准字符串的相似度在设定范围内,则该标准字符串的内容赋给实时字符串,该标准字符串对应的交通信息选项赋给公共交通信息C。
进一步,本发明还提出了一种智能车辆引导控制装置,包括
扫描照相单元,用于获得所述交通标识物A的图像信息;
中央处理器,用于从所述交通标识物A的图像信息中得到所述交通标识信息D,根据得到的交通标识信息D得到公共交通信息C,并根据得到的公共交通信息C发出引导控制指令。
进一步,还包括图像处理单元,用于对所述交通标识物A的图像信息进行图像校准、灰度处理、图像边缘处理和图像倾斜角度校正。
进一步,所述扫描照相单元包括
扫描照相机一,设置在车辆前端,
扫描照相机二,设置在车辆左侧,
扫描照相机三,设置在车辆右侧,
扫描照相机四,设置在车辆顶端,
扫描照相机五,设置在车辆后端。
进一步,所述中央处理器包括均与信号指示判读控制单元连接的车辆行驶速度判读控制单元、交通指示标志判读控制单元、交通禁令标志判读控制单元、交通警告标志判读控制单元、交通辅助标志判读控制单元,
所述车辆行驶速度判读控制单元用于读取限速标识信息,
所述交通指示标志判读控制单元用于读取交通指示标志信息,
所述交通禁令标志判读控制单元用于读取交通禁令标志信息,
所述交通警告标志判读控制单元用于读取交通警告标志信息,
所述交通辅助标志判读控制单元用于读取交通辅助标志信息,
所述信号指示判读控制单元用于根据所述限速标识信息、所述交通指示标志信息、所述交通禁令标志信息、所述交通警告标志信息和所述交通辅助标志信息,确定引导控制指令并发出。
本发明的工作原理及有益效果为:
1、现有技术中的道路交通标识,如道路交通信号灯、交通标志和标线等,容易被人的视觉直观的感知,在有人驾驶汽车运行时能够起到很好的指示作用,但是对于无人驾驶汽车来说,现有技术中的道路交通标识的识别需要一个复杂的过程,而且容易出错。
本发明提出了一种智能车辆引导控制方法,首先在现有的道路交通标识之上设置无人驾驶汽车专用的交通标识物A,交通标识物A上记载有字符串形式的交通标识信息D,通过得到交通标识物A的图像信息;从交通标识物A的图像信息中读取字符串信息;根据字符串信息得到对应的公共交通信息C;根据公共交通信息C,发出引导控制指令,实现无人驾驶车辆的引导控制。
本发明打破了人们的常规思维,用字符串形式的交通标识信息D代替现有技术中的道路交通信号灯、交通标志和标线信息,字符串形式的交通标识信息D容易被车载计算机识别,简化了无人驾驶车辆中的车载雷达和照相、计算机***的运算难度,提高了无人驾驶汽车行驶的安全性和准确性。
2、本发明中交通标识物A的背景和字符串采用不同的颜色,便于对字符串进行识别,受到道路上的移动车辆、自然环境的光线和色彩影响小,进一步提高了对交通标识信息D辨识的准确度。
3、本发明中采用图像处理技术,对交通标识物A的图像信息进行处理,有利于交通标识物A图像信息中字符串的准确识别。通过图像校准操作,可以对失真图像进行复原,最大程度的接近真实图像。
本发明中黑色或白色的字符串由红绿蓝三基色组成,三基色可以变化形成黑白颜色,也可以形成彩色及各种单颜色组成的字符串。通过综合运用平均值法灰度化、加权平均法灰度化和最大法值灰度化的负宽容度值,将拍摄到的色彩图像转化为由不同灰度组成的负极限图像,以降低运算过程中大量色彩处理信息量,通过上述三种方法的组合,将原彩色图像中显示出红绿蓝三基色的R,G,B三个等量,形成+R、+G、+B以及-R、-G、-B宽范围、可以进行控制变化的灰度值,使彩色的R,G,B进行分量相等,从而在图像后期使用时,很容易组合逆向还原恢复原始彩色图像;交通标识物A的图像信息由车载照相机扫描,因为车载照相机是随车辆运动的,同时运动中的车载照相机与交通标识物A的角度不断变化,造成图像边缘和倾斜角度不统一,给交通标识物A图像信息中字符串的识别增加很大难度,通过图像边缘处理和图像倾斜角校正,有利于交通标识物A图像信息中字符串的快速准确识别。
4、因自然老化、交通事故、人为破坏等外界因素,会造成交通标识物A上的字符串信息部分损坏、不完整,如果读取到此类不完整的字符串,就会造成字符串识别错误。
本发明预先设计了字符串信息库,字符串信息库包括所有的标准字符串和与标准字符串对应的交通信息选项,交通信息选项涵盖了所有的公共交通信息C,例如红灯、左转或限速信息等。从交通标识物A图像信息中识别出的实时字符串与标准字符串对比,不需要完全一致,只要相似度在一定的范围,就可以认定标准字符串为该实时字符串的内容,该标准字符串对应的交通信息选项即为当前的公共交通信息C。本发明实现了字符串的自动纠错,操作简单、可靠。
5、本发明还提出了一种智能车辆引导控制装置,首先通过扫描照相单元得到交通标识物A的图像信息,然后由中央处理器识别交通标识信息D、得到与交通标识信息D对应的公共交通信息C,根据公共交通信息C发出相应引导控制指令,使无人驾驶车辆按照交通标识信息D的指示自动行驶。
6、图像处理单元用于对交通标识物A的图像信息进行图像校准、灰度处理、图像边缘处理和图像倾斜角度校正,这样,中央处理器在从交通标识物A的图像信息中识别交通标识信息D时,准确度更高。
7、本发明中安装在车辆顶端的扫描照相机四为全景旋转扫描照相机,实现360°全景旋转扫描,车辆前端的扫描照相机一、车辆后端的后置倒车扫描照相机五、车辆左侧的扫描照相机二和车辆右侧的扫描照相机三,分别用于扫描车辆前后左右设置的交通标识信息D、准确测定与前后左右障碍物之间的距离,并保证车辆与其他车辆处于安全的距离。
8、本发明中的中央处理器包括六个功能模块,其中,车辆行驶速度判读控制单元用于读取限速标识信息,交通指示标志判读控制单元用于读取交通指示标志信息,交通禁令标志判读控制单元用于读取交通禁令标志信息,交通警告标志判读控制单元用于读取交通警告标志信息,交通辅助标志判读控制单元用于读取交通辅助标志信息,信号指示判读控制单元用于读取上述五个模块的信息,确定最优的控制输出指令,并将控制指令发送到无人驾驶汽车的传动***中,使无人驾驶汽车根据不断扫描到的交通标识信息D进行车辆的加速、减速、避让、停车等动作。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明车辆引导控制方法流程图;
图2为本发明车辆引导控制装置结构示意图;
图中:21-扫描照相单元,211-扫描照相机一,212-扫描照相机二,213-扫描照相机三,214-扫描照相机四,215-扫描照相机五,22-图像处理单元,23-中央处理器,231-车辆行驶速度判读控制单元,232-交通指示标志判读控制单元,233-交通禁令标志判读控制单元,234-交通警告标志判读控制单元,235-交通辅助标志判读控制单元,236-信号指示判读控制单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示,本实施例提出了一种智能车辆引导控制方法,包括
S11:获得交通标识物A的图像信息;
S12:根据所述交通标识物A的图像信息,得到交通标识信息D,并根据所述交通标识信息D得到公共交通信息C,所述交通标识信息D为字符串;
S13:根据所述公共交通信息C,发出引导控制指令。
现有技术中的道路交通标识,如道路交通信号灯、交通标志和标线等,容易被人的视觉直观的感知,在有人驾驶汽车运行时能够起到很好的指示作用,但是对于无人驾驶汽车来说,现有技术中的道路交通标识的识别需要一个复杂的过程,而且容易出错。
本实施例提出了一种智能车辆引导控制方法,首先在现有的道路交通标识之上设置无人驾驶汽车专用的交通标识物A,交通标识物A上记载有字符串形式的交通标识信息D,通过得到交通标识物A的图像信息;从交通标识物A的图像信息中读取字符串信息;对字符串信息进行解码,得到对应的公共交通信息C;根据公共交通信息C,发出引导控制指令,实现无人驾驶车辆的引导控制。
本实施例打破了人们的常规思维,用字符串形式的交通标识信息D代替现有技术中的道路交通信号灯、交通标志和标线信息,字符串形式的交通标识信息D容易被车载计算机识别,简化了无人驾驶车辆中的车载雷达和照相、计算机***的运算难度,提高了无人驾驶汽车行驶的安全性和准确性。
进一步,所述交通标识物A的图像信息包括背景和字符串,背景为白色、字符串为黑色,或者背景为黑色、字符串为白色。
本实施例中交通标识物A采用白底黑字、或者黑底白字的形式,黑白两种反差强烈的字符串标识辨别率高,受到道路上的移动车辆、自然环境的光线和色彩影响小,进一步提高了对交通标识信息D辨识的准确度。
进一步,步骤S12包括
S121:对所述交通标识物A的图像信息进行图像处理;
S122:识别交通标识信息D。
进一步,步骤S121包括
S1211:图像校准,设定参考图像,以所述参考图像作为基准点,对所述交通标识物A的图像信息进行校准;
S1212:灰度处理,利用平均值法灰度化、结合加权平均法灰度化、最大法值灰度化对校准后的交通标识物A图像信息进行灰度处理;
S1213:图像边缘处理和图像倾斜角校正。
本实施例中采用图像处理技术,对交通标识物A的图像信息进行处理,有利于交通标识物A图像信息中字符串的准确识别。通过图像校准操作,可以对失真图像进行复原,最大程度的接近真实图像。
本发明中黑色或白色的字符串由红绿蓝三基色组成,三基色可以变化形成黑白颜色,也可以形成彩色及各种单颜色组成的字符串。通过综合运用平均值法灰度化、加权平均法灰度化和最大法值灰度化的负宽容度值,将拍摄到的色彩图像转化为由不同灰度组成的负极限图像,以降低运算过程中大量色彩处理信息量,通过上述三种方法的组合,将原彩色图像中显示出红绿蓝三基色的R,G,B三个等量,形成+R、+G、+B以及-R、-G、-B宽范围、可以进行控制变化的灰度值,使彩色的R,G,B进行分量相等,从而在图像后期使用时,很容易组合逆向还原恢复原始彩色图像;交通标识物A的图像信息由车载照相机扫描,因为车载照相机是随车辆运动的,同时运动中的车载照相机与交通标识物A的角度不断变化,造成图像边缘和倾斜角度不统一,给交通标识物A图像信息中字符串的识别增加很大难度,通过图像边缘处理和图像倾斜角校正,有利于交通标识物A图像信息中字符串的快速准确识别。
进一步,步骤S122包括
S1221:字符串识别,对所述交通标识物A图像信息中的字符串进行识别,得到实时字符串内容;
S1222:建立字符串信息库,如表1所示,字符串信息库包括所有的标准字符串和与所述标准字符串对应的交通信息选项,将得到的实时字符串内容与每个标准字符串一一比对,如果实时字符串内容与某一个标准字符串的相似度在设定范围内,则将该标准字符串的内容赋给实时字符串,该标准字符串对应的交通信息选项赋给公共交通信息C。
因自然老化、交通事故、人为破坏等外界因素,会造成交通标识物A上的字符串信息部分损坏、不完整,如果读取到此类不完整的字符串,就会造成字符串识别错误。
本实施例预先设计了字符串信息库,字符串信息库包括所有的标准字符串和与标准字符串对应的交通信息选项,交通信息选项涵盖了所有的公共交通信息C,例如红灯、左转或限速信息等。从交通标识物A图像信息中识别出的实时字符串与标准字符串对比,不需要完全一致,只要相似度在一定的范围,就可以认定标准字符串为该实时字符串的内容,该标准字符串对应的交通信息选项即为当前的公共交通信息C。本实施例实现了字符串的自动纠错,操作简单、可靠。
如表1所示,标准字符串包括9位数字,标准字符串之间没有重复,例如“182 358766”,其内容代表的是“保持正常行驶车速120km/h”,在读取的实时字符串中,如果丢失、损坏了其中1、8、2、3、5、8、7、6、6中任何一位或六位数字,都可以根据残留的三位以上的数字,与标准字符串比对,将标准字符串的内容作为实时字符串的内容,以达到***纠错的目的。
实施例二
基于与前述实施例中一种智能车辆引导控制方法同样的发明构思,本发明还提供一种智能车辆引导控制装置,包括
扫描照相单元21,用于获得所述交通标识物A的图像信息;
中央处理器23,用于从所述交通标识物A的图像信息中得到所述交通标识信息D,根据得到的交通标识信息D得到公共交通信息C,并根据得到的公共交通信息C发出引导控制指令。
本实施例首先通过扫描照相单元得到交通标识物A的图像信息,然后由中央处理器识别交通标识信息D、得到与交通标识信息D对应的公共交通信息C,根据公共交通信息C发出相应引导控制指令,使无人驾驶车辆按照交通标识信息D的指示自动行驶。
进一步,还包括图像处理单元22,用于对所述交通标识物A的图像信息进行图像校准、灰度处理、图像边缘处理和图像倾斜角度校正。
图像处理单元用于对交通标识物A的图像信息进行图像校准、灰度处理、图像边缘处理和图像倾斜角度校正,这样,中央处理器在从交通标识物A的图像信息中识别交通标识信息D时,准确度更高。
进一步,所述扫描照相单元21包括
扫描照相机一211,设置在车辆前端,
扫描照相机二212,设置在车辆左侧,
扫描照相机三213,设置在车辆右侧,
扫描照相机四214,设置在车辆顶端,
扫描照相机五215,设置在车辆后端。
本实施例中安装在车辆顶端的扫描照相机四为全景旋转扫描照相机,实现360°全景旋转扫描,车辆前端的扫描照相机一、车辆后端的后置倒车扫描照相机五、车辆左侧的扫描照相机二和车辆右侧的扫描照相机三,分别用于扫描车辆前后左右设置的交通标识信息D、准确测定与前后左右障碍物之间的距离,并保证车辆与其他车辆处于安全的距离。
进一步,所述中央处理器23包括均与信号指示判读控制单元236连接的车辆行驶速度判读控制单元231、交通指示标志判读控制单元232、交通禁令标志判读控制单元233、交通警告标志判读控制单元234、交通辅助标志判读控制单元235,
所述车辆行驶速度判读控制单元231用于读取限速标识信息,
所述交通指示标志判读控制单元232用于读取交通指示标志信息,
所述交通禁令标志判读控制单元233用于读取交通禁令标志信息,
所述交通警告标志判读控制单元234用于读取交通警告标志信息,
所述交通辅助标志判读控制单元235用于读取交通辅助标志信息,
所述信号指示判读控制单元236用于根据所述限速标识信息、所述交通指示标志信息、所述交通禁令标志信息、所述交通警告标志信息和所述交通辅助标志信息,确定引导控制指令并发出。
如表1所示,为车辆行驶速度判读控制单元、交通指示标志判读控制单元、交通禁令标志判读控制单元、交通警告标志判读控制单元和交通辅助标志判读控制单元中存储的字符串信息库的内容。其中,交通禁令标志判读控制单元中包含子单元,用于细化判读交通禁令标志信息。
表1
本实施例中的中央处理器包括六个功能模块,其中,车辆行驶速度判读控制单元用于读取限速标识信息,交通指示标志判读控制单元用于读取交通指示标志信息,交通禁令标志判读控制单元用于读取交通禁令标志信息,交通警告标志判读控制单元用于读取交通警告标志信息,交通辅助标志判读控制单元用于读取交通辅助标志信息,信号指示判读控制单元用于读取上述五个模块的信息,确定最优的控制输出指令,并将控制指令发送到无人驾驶汽车的传动***中,使无人驾驶汽车根据不断扫描到的交通标识信息D进行车辆的加速、减速、避让、停车等动作。
以上仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种智能车辆引导控制方法,其特征在于,包括
S11:获得交通标识物A的图像信息;
S12:根据所述交通标识物A的图像信息,得到交通标识信息D,并根据所述交通标识信息D得到公共交通信息C,所述交通标识信息D为字符串;
S13:根据所述公共交通信息C,发出引导控制指令。
2.根据权利要求1所述的一种智能车辆引导控制方法,其特征在于,所述交通标识物A的图像信息包括背景和字符串,背景和字符串采用不同的颜色。
3.根据权利要求1所述的一种智能车辆引导控制方法,其特征在于,步骤S12包括
S121:对所述交通标识物A的图像信息进行图像处理;
S122:识别交通标识信息D。
4.根据权利要求3所述的一种智能车辆引导控制方法,其特征在于,步骤S121包括
S1211:图像校准,设定参考图像,以所述参考图像作为基准点,对所述交通标识物A的图像信息进行校准;
S1212:灰度处理,利用平均值法灰度化结合加权平均法灰度化、最大法值灰度化对校准后的交通标识物A图像信息进行灰度处理;
S1213:图像边缘处理和图像倾斜角校正。
5.根据权利要求3所述的一种智能车辆引导控制方法,其特征在于,步骤S122包括
S1221:字符串识别,对所述交通标识物A图像信息中的字符串进行识别,得到实时字符串内容;
S1222:建立字符串信息库,字符串信息库包括所有的标准字符串和与所述标准字符串对应的交通信息选项,将得到的实时字符串内容与标准字符串一一比对,如果实时字符串内容与某一个标准字符串的相似度在设定范围内,则将该标准字符串的内容赋给实时字符串,该标准字符串对应的交通信息选项赋给公共交通信息C。
6.一种智能车辆引导控制装置,其特征在于,包括
扫描照相单元(21),用于获得所述交通标识物A的图像信息;
中央处理器(23),用于从所述交通标识物A的图像信息中得到所述交通标识信息D,根据得到的交通标识信息D得到公共交通信息C,并根据得到的公共交通信息C发出引导控制指令。
7.根据权利要求6所述的一种智能车辆引导控制装置,其特征在于,还包括图像处理单元(22),用于对所述交通标识物A的图像信息进行图像校准、灰度处理、图像边缘处理和图像倾斜角度校正。
8.根据权利要求6所述的一种智能车辆引导控制装置,其特征在于,所述扫描照相单元(21)包括
扫描照相机一(211),设置在车辆前端,
扫描照相机二(212),设置在车辆左侧,
扫描照相机三(213),设置在车辆右侧,
扫描照相机四(214),设置在车辆顶端,
扫描照相机五(215),设置在车辆后端。
9.根据权利要求6所述的一种智能车辆引导控制装置,其特征在于,所述中央处理器(23)包括均与信号指示判读控制单元(236)连接的车辆行驶速度判读控制单元(231)、交通指示标志判读控制单元(232)、交通禁令标志判读控制单元(233)、交通警告标志判读控制单元(234)、交通辅助标志判读控制单元(235),
所述车辆行驶速度判读控制单元(231)用于读取限速标识信息,
所述交通指示标志判读控制单元(232)用于读取交通指示标志信息,
所述交通禁令标志判读控制单元(233)用于读取交通禁令标志信息,
所述交通警告标志判读控制单元(234)用于读取交通警告标志信息,
所述交通辅助标志判读控制单元(235)用于读取交通辅助标志信息,
所述信号指示判读控制单元(236)用于根据所述限速标识信息、所述交通指示标志信息、所述交通禁令标志信息、所述交通警告标志信息和所述交通辅助标志信息,确定引导控制指令并发出。
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