CN111624604A - 一种无人驾驶车辆避障方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种无人驾驶车辆避障方法它包括障无人驾驶车辆、避障检测处理***，所述无人驾驶车辆外侧面各个方向均设有毫米波雷达、双目视觉传感器，所述毫米波雷达和双目视觉传感器与避障检测处理***配合连接。方法中结合毫米波雷达检测的障碍物信息及双目视觉传感器栅格法检测的障碍物信息，进行自主避障，可以实现对无人驾驶车前向环境信息的实时采集，通过融合毫米波雷达及双目视觉传感器检测的障碍物信息，在行驶过程中实时的对周围物体进行自主避障，最终绕过障碍物到达了目标地点。

Description

一种无人驾驶车辆避障方法
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体是指一种无人驾驶车辆避障方法。
背景技术
随着社会经济发展，汽车保有量在世界范围内大幅提高。随之而来的道路交通拥挤、道路环境污染、道路交通事故以及道路交通安全等问题成为世界各国关注的焦点，智能交通***的发展为全球面临的交通问题的解决带来希望。无人驾驶汽车的产生为这一问题的解决提供了新的思路，避障路径的安全与否决定着汽车能否顺利躲避道路上的障碍物，规避惨剧的发生，在道路安全提高方面有极其重大的意义，由于道路交通情况复杂，经常会出现难以预测的突发情况，因此对周围环境的感知不充分，可能会造成无人驾驶设备工作事故的发生。
发明内容
本发明要解决的技术问题是解决上述问题，提供一种周围环境感知充分减少事故的无人驾驶车辆避障方法。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种无人驾驶车辆避障方法，它包括障无人驾驶车辆、避障检测处理***，所述无人驾驶车辆外侧面各个方向均设有毫米波雷达、双目视觉传感器，所述毫米波雷达和双目视觉传感器与避障检测处理***配合连接，所述避障检测处理***检测处理方法具体为：
步骤a：毫米波雷达对无人驾驶车辆周围障碍物进行检测并将数据处理后，诊断是否有障碍物并分析障碍物信息，再将信息传递给避障检测处理***；
步骤b：所述双目视觉传感器设为第二障碍物检测，所述双目视觉传感器包括左摄像头和右摄像头，所述第二障碍物检测包含以下步骤：
步骤一：对左和摄像头右摄像头做单目标定和双目标定，使用数学方法消除径向和切线方向上的镜头畸变，输出无畸变图像；
步骤二：调整左摄像头和右摄像头的角度和距离，保证图像平面精确落在同一个平面上，完全地对准到前向平行结构。
步骤三：查找左摄像头和右摄像头视场中的3D点，只计算它们的重叠视图内的可视区域，先预过滤，使图像亮度归一化并加强图像纹理，沿着水平极线用SAD窗口匹配搜索，再过滤，去除坏的匹配点。
步骤四：当得到左摄像头和右摄像头的相对几何位置后，通过左摄像头和右摄像头视图中的匹配点之间的三角测量转换，就可以将视差图转换为深度值，图像中的每个像素点转换后的图像即为景深图；
步骤五：通过坐标转换得到物理坐标系下的障碍物的三维坐标。
步骤六：经过上述步骤一至步骤五通过景深图检测障碍物的深度，通过栅格法得到障碍物与摄像头光心的方向。
步骤c：综合步骤a和步骤b，所述毫米波雷达在工作过程中，向周围发射低功率电磁波束，捕获回波信号计算障碍物的距离，以及通过栅格法得到障碍物与摄像头光心的方向一并反馈给避障检测处理***，避障检测处理***接受信息并制定避障策略从而引导无人驾驶车辆行驶控制***快速做出调整行驶方向的决策。
采用以上结构后，本发明具有如下优点：方法中结合毫米波雷达检测的障碍物信息及双目视觉传感器栅格法检测的障碍物信息，进行自主避障，可以实现对无人驾驶车前向环境信息的实时采集，通过融合毫米波雷达及双目视觉传感器检测的障碍物信息，在行驶过程中实时的对周围物体进行自主避障，最终绕过障碍物到达了目标地点。
作为改进，毫米雷达设为工作在毫米波波段的雷达，工作频率设为30～300GHZ范围内。
具体实施方式
下面对本发明做进一步的详细说明。
本发明在具体实施时，一种无人驾驶车辆避障方法，它包括障无人驾驶车辆、避障检测处理***，所述无人驾驶车辆外侧面各个方向均设有毫米波雷达、双目视觉传感器，所述毫米波雷达和双目视觉传感器与避障检测处理***配合连接，所述避障检测处理***检测处理方法具体为：
步骤a：毫米波雷达对无人驾驶车辆周围障碍物进行检测并将数据处理后，诊断是否有障碍物并分析障碍物信息，再将信息传递给避障检测处理***；
步骤b：所述双目视觉传感器设为第二障碍物检测，所述双目视觉传感器包括左摄像头和右摄像头，所述第二障碍物检测包含以下步骤：
步骤一：对左和摄像头右摄像头做单目标定和双目标定，使用数学方法消除径向和切线方向上的镜头畸变，输出无畸变图像；
步骤二：调整左摄像头和右摄像头的角度和距离，保证图像平面精确落在同一个平面上，完全地对准到前向平行结构。
步骤三：查找左摄像头和右摄像头视场中的3D点，只计算它们的重叠视图内的可视区域，先预过滤，使图像亮度归一化并加强图像纹理，沿着水平极线用SAD窗口匹配搜索，再过滤，去除坏的匹配点。
步骤四：当得到左摄像头和右摄像头的相对几何位置后，通过左摄像头和右摄像头视图中的匹配点之间的三角测量转换，就可以将视差图转换为深度值，图像中的每个像素点转换后的图像即为景深图；
步骤五：通过坐标转换得到物理坐标系下的障碍物的三维坐标。
步骤六：经过上述步骤一至步骤五通过景深图检测障碍物的深度，通过栅格法得到障碍物与摄像头光心的方向。
步骤c：综合步骤a和步骤b，所述毫米波雷达在工作过程中，向周围发射低功率电磁波束，捕获回波信号计算障碍物的距离，以及通过栅格法得到障碍物与摄像头光心的方向一并反馈给避障检测处理***，避障检测处理***接受信息并制定避障策略从而引导无人驾驶车辆行驶控制***快速做出调整行驶方向的决策。
毫米雷达设为工作在毫米波波段的雷达，工作频率设为30～300GHZ范围内。
本发明的工作原理：双目立体视觉技术借鉴人通过双眼感知立体空间的能力，经过双目定标、图像采集、畸变校正、立体匹配等步骤得到了视差结果，并计算出场景的景深图，进而重建出空间景物的三维信息，采用栅格法检测障碍物，得到障碍物的距离及方向，毫米波雷达传感器是指工作在毫米波波段的雷达，工作频率通常在30～300GHZ范围内，相比与红外、激光等传感器具有较强的穿透灰尘、烟雾的能力，以及较强的抗干扰能力，方法中结合毫米波雷达检测的障碍物信息及双目视觉传感器栅格法检测的障碍物信息，进行自主避障，可以实现对无人驾驶车前向环境信息的实时采集，通过融合毫米波雷达及双目视觉传感器检测的障碍物信息，在行驶过程中实时的对周围物体进行自主避障，最终绕过障碍物到达了目标地点。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，实际的结构并不局限于此。总而言如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种无人驾驶车辆避障方法，其特征在于：它包括障无人驾驶车辆、避障检测处理***，所述无人驾驶车辆外侧面各个方向均设有毫米波雷达、双目视觉传感器，所述毫米波雷达和双目视觉传感器与避障检测处理***配合连接，所述避障检测处理***检测处理方法具体为：
步骤a：毫米波雷达对无人驾驶车辆周围障碍物进行检测并将数据处理后，诊断是否有障碍物并分析障碍物信息，再将信息传递给避障检测处理***；
步骤b：所述双目视觉传感器设为第二障碍物检测，所述双目视觉传感器包括左摄像头和右摄像头，所述第二障碍物检测包含以下步骤：
步骤一：对左和摄像头右摄像头做单目标定和双目标定，使用数学方法消除径向和切线方向上的镜头畸变，输出无畸变图像；
步骤二：调整左摄像头和右摄像头的角度和距离，保证图像平面精确落在同一个平面上，完全地对准到前向平行结构。
步骤三：查找左摄像头和右摄像头视场中的3D点，只计算它们的重叠视图内的可视区域，先预过滤，使图像亮度归一化并加强图像纹理，沿着水平极线用SAD窗口匹配搜索，再过滤，去除坏的匹配点。
步骤四：当得到左摄像头和右摄像头的相对几何位置后，通过左摄像头和右摄像头视图中的匹配点之间的三角测量转换，就可以将视差图转换为深度值，图像中的每个像素点转换后的图像即为景深图；
步骤五：通过坐标转换得到物理坐标系下的障碍物的三维坐标。
步骤六：经过上述步骤一至步骤五通过景深图检测障碍物的深度，通过栅格法得到障碍物与摄像头光心的方向。
步骤c：综合步骤a和步骤b，所述毫米波雷达在工作过程中，向周围发射低功率电磁波束，捕获回波信号计算障碍物的距离，以及通过栅格法得到障碍物与摄像头光心的方向一并反馈给避障检测处理***，避障检测处理***接受信息并制定避障策略从而引导无人驾驶车辆行驶控制***快速做出调整行驶方向的决策。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆避障方法，其特征在于：毫米雷达设为工作在毫米波波段的雷达，工作频率设为30～300GHZ范围内。
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