CN113223312A - 一种基于地图的摄像头致盲预测方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的一种基于地图的摄像头致盲预测方法，包括通过判断车辆的位置信息；通过位置信息查询车辆所在的地图信息，得知车辆当前位置的道路航向角和道路坡度，模拟车辆航向角与车辆俯仰角信息，还可以得知车辆前方道路的道路坡度、道路航向角信息。本发明结合地图、车辆定位等信息，可以综合判断摄像头会在前方何处的位置遇到强光。

Description

一种基于地图的摄像头致盲预测方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域，具体涉及针对车辆上摄像头的遇到强光时导致失效的解决手段。
背景技术
当摄像头遇到强光时，摄像头会因曝光过度而导致失效。因此，车辆的摄像头提前预判太阳光的强光的情况下，可以提前发出预警，让自动驾驶***降级或者退出自动驾驶。
公开号为CN107465883A的一种具有强光抑制功能的车载摄像头，通过图像采集、曝光分析、背光补偿调整、图像处理和图像输出四个单元，利用分析摄像头所拍的图像处理曝光过度的问题。
公开号为CN205819055U的一种克服短暂致盲的行车辅助装置专利，公开了一种包含克服短暂致盲的行车辅助装置，包括摄像单元和显示单元，摄像单元通过图像接口与显示单元相连接，摄像单元包含具有强光遮挡功能的芯片，芯片将感应到的强光部位直接转换成黑色图像显示在显示单元上，形成对强光的完全遮挡且不影响画面的清晰度。
以上两种方法在处理时，摄像头已经发生了曝光过度，更无法***摄像头是否会遇到太阳强光。
发明内容
本发明公开的一种基于地图的摄像头致盲预测方法、装置及存储介质，克服现有技术中存在的上述缺点，本发明结合地图、车辆定位等信息，***摄像头是否会遇到太阳强光的装置，以应对因太阳强光而导致摄像头致盲，提前给予摄像头或者自动驾驶***以预警，以便实施相应措施。
本发明公开的一种基于地图的摄像头致盲预测方法，由于摄像头安装在车辆上，摄像头横向可视范围受车辆的航向角影响，纵向受车辆的俯仰角影响，预测步骤包括：
判断车辆位置，根据车辆位置确定对应地图。
通过地图上道路信息检测车辆航向角H，通过地图上坡道信息检测车辆俯仰角L。
通过车辆所在的经度与纬度，以及当前时间计算太阳入射角β与太阳方位角α。
结合车辆航向角H、车辆俯仰角L对摄像头可视范围影响，判断摄像头可视范围是否与太阳入射角β与太阳方位角α有重合，有重合情况下，摄像头给出物体识别信息的置信度应该下降。
进一步地，在满足以下条件时，判断摄像头遇到了强光，摄像头给出的物体识别信息的置信度应下降。
纵向视角B满足：H+B/2>β，并且横向视角A满足：L+A/2>α与L-A/2<α。
进一步地，通过道路的坡度i与车辆行至道路切线的方向与正北夹角Q来计算车辆俯仰角L与车辆航向角H；其中，
L＝arctan i；
H＝Q。
进一步地，太阳的入射角β与太阳方位角α可以通过车辆所在经度JD与纬度φ，当前月数Y、日期D、小时S计算，如下：
太阳入射角β计算如下：
sinβ＝sinδ×sinφ+cosδ×cosφ×cosτ，
其中δ为太阳赤纬角，τ为太阳时角，φ为纬度；
sinδ＝0.39795×cos[0.98563×(N-173)/180×pi]
其中N为间隔每年的1月1日的日数，pi为圆周率；
τ＝(S0-12)×15
S0＝Sd+Et
Sd是北京时间，Et是时差；
Et＝(JD-120°)/15°
其中JD为经度；
太阳方位角α计算如下：
cosα＝(sinδ-sinβ×sinφ)/(cosβ×cosφ)，
其中，δ为太阳赤纬角，β为太阳入射角，φ为纬度。
进一步地，本发明是结合车辆上的GNSS定位、车辆速度、方向盘、惯性导航传感器判断车辆的位置信息；通过位置信息查询车辆所在的地图信息；通过地图信息得知车辆当前位置的道路航向角H，用道路航向角模拟车辆航向角；通过地图信息得知车辆当前位置的坡道信息，用坡道信息模拟车辆俯仰角L。
本发明进一步还提供一种基于地图的预测摄像头致盲的装置，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有指令，所述指令用于使得所述处理器能够执行以上所述的基于地图的预测摄像头致盲的方法。
本发明还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器能够执行以上所述的基于地图的预测摄像头致盲的方法。
本发明有益技术效果为：
本发明是通过判断车辆的位置信息，通过位置信息查询车辆所在的地图信息，得知车辆当前位置的道路航向角和道路坡度，模拟车辆航向角与车辆俯仰角信息，还可以得知车辆前方道路的道路坡度、道路航向角信息。从而通过结合地图、车辆定位等信息，综合判断摄像头会在前方何处的位置遇到强光，以应对因太阳强光而导致摄像头致盲，无法输出车道线、标志牌、车辆行人等目标，提前给予摄像头或者自动驾驶***以预警或者相应措施。
附图说明
图1为车辆坐标系示意图；
图2为摄像头横向视角示意图；
图3为摄像头纵向视角示意图；
图4为太阳光方位角与入射角示意图；
图5为道路的航向角示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明中的技术方案，下面结合实施例和附图对本发明作进一步详细说明。
参见图1，为车辆坐标系，设定车辆坐标系，前向为X轴方向，左侧为Y轴方向，垂直向上为Z轴方向。Z轴转动角度为车辆的航向角H，范围在0度至360度之间。Y轴转动角度为车辆俯仰角L，范围在-45度至45度，逆时针为正。
参见图2与图3，为摄像头的俯视图与侧视图，车辆上安装的摄像头的可视范围(FOV，Field of View)由横向视角A与纵向视角B构成，横向视角A范围从0至90度，纵向视角B范围从0至90度。
参见图4，为太阳光的方位角与入射角示意图，太阳光光线角度由方位角与入射角表示。太阳光的位置分为俯仰方向入射角β，其范围是0至90度；水平方向的方位角α，其范围是0至360度。
参见图5，道路的航向角为道路切线与正北之间的夹角。
本发明硬件涉及摄像头、车载地图、车辆定位***及处理装置。
车载地图的地图信息包括道路形状、坡度及天气等信息，结合车辆位置可推导出道路航向角与纵向坡度，天气信息包含晴天、雨天和阴天。
车辆定位***包括GNSS传感器、车辆速度传感器、方向盘转角传感器及惯性导航传感器等设备，通过获取GNSS定位、车辆速度、方向盘转角、惯性导航信息来综合判断车辆位置信息，根据车辆位置可结合地图判断所处位置的经度和纬度。
处理装置获取存储地图信息，获取存储车辆位置信息以及存储太阳入射角信息。处理装置通过位置信息查询车辆所在的地图信息，得知车辆当前位置的道路航向角与道路坡度，在由道路航向角模拟车辆航向角，由道路坡度模拟车辆俯仰角。处理装置根据运算能力还可以拓展得知车辆前方道路的道路坡度、道路航向角信息的能力。处理装置获取相关信息后，综合判断摄像头是否遇强光，遇到强光位置点的距离等。
基于地图的摄像头致盲预测方法的综合判断方式如下：
摄像头安装在车辆上，摄像头的可视范围会随着车辆的运动而变化，摄像头横向可视范围受车辆的航向角影响；纵向受车辆的俯仰角影响；预测道路前方位置摄像头是否会遇到强光，假设车辆时沿着道路方向行驶，并且钢化了车辆的地盘模型，则车辆的航向角与道路的切线正北的夹角相等，道路前方车辆的俯仰角与道路面平行。如果需要精确化计算道路前方某个点的车辆航向角与车辆俯仰角，则需要加入车辆地盘动力学模型进行相关的计算，这里不具体描述计算。
具体包括：
判断车辆位置，根据车辆位置确定对应地图；
通过地图上道路信息检测车辆航向角H，通过地图上坡道信息检测车辆俯仰角L；
通过车辆位置所在的经度与纬度，以及当前时间计算太阳入射角β与太阳方位角α；
结合车辆航向角H、车辆俯仰角L对摄像头可视范围的影响，当太阳的入射角与方位角落在车辆的摄像头可视范围内时，即判断摄像头可视范围是否与太阳入射角β与太阳方位角α有重合，摄像头会因遇到太阳强光而导致致盲，从而应该降低摄像头的置信度。
具体地满足以下条件时，判断摄像头遇到了强光，摄像头给出的物体识别信息的置信度应下降：
纵向视角B满足：H+B/2>β，并且横向视角A满足：L+A/2>α与L-A/2<α。
如果是判断前方道路车辆是否会遇到车辆信息时，无法直接获取车辆的俯仰角与航向角，此时可以通过道路的坡度i与道路切线的方向与正北夹角Q来计算车辆的俯仰角L与航向角H；其中，
L＝arctan i；
H＝Q。
太阳的入射角β与太阳方位角α可以通过车辆所在经度与纬度，当前月数Y、日期D、小时S和分钟F计算，如下：
太阳入射角β计算如下：
sinβ＝sinδ×sinφ+cosδ×cosφ×cosτ，
其中δ为太阳赤纬角，τ为太阳时角，φ为纬度；
sinδ＝0.39795×cos[0.98563×(N-173)/180×pi]
其中N为间隔每年的1月1日的日数，pi为圆周率；
τ＝(S0-12)×15
S0＝Sd+Et
Sd是北京时间，Et是时差；
Et＝(JD-120°)/15°
其中JD为经度；
太阳方位角α计算如下：
cosα＝(sinδ-sinβ×sinφ)/(cosβ×cosφ)，
其中，δ为太阳赤纬角，β为太阳入射角，φ为纬度。
从以上方法可见，本发明结合GNSS定位、车辆速度、方向盘、惯性导航传感器判断车辆的位置信息；通过位置信息查询车辆所在的地图信息，得知车辆当前位置的道路航向角、道路坡度、车辆航向角、车辆俯仰角信息；还可以得知车辆前方道路的道路坡度、道路航向角信息(车辆前方道路信息的距离取决于本发明的计算控制***的运算能力)。由此，可以综合判断摄像头会在前方何处的位置遇到强光。
本发明进一步的实施例是基于地图的预测摄像头致盲的装置，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有指令，所述指令用于使得所述处理器能够执行以上所述的基于地图的预测摄像头致盲的方法。
本发明另一个实施例是一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器能够执行以上所述的基于地图的预测摄像头致盲的方法。
处理器可以是中央处理单元(CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DS P)、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
存储器可用于存储所述计算机程序指令，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序指令，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述燃料电池电动汽车可续航里程的估算装置的各种功能。存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SMC)，安全数字(SD)卡，闪存卡、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于地图的摄像头致盲预测方法，其特征在于：包括以下步骤,
判断车辆位置，根据车辆位置确定对应地图；
通过地图上道路信息检测车辆航向角H，通过地图上坡道信息检测车辆俯仰角L；
根据车辆所在的经度与纬度，以及当前时间，计算太阳入射角β与太阳方位角α；
结合车辆航向角H、车辆俯仰角L对摄像头可视范围影响，判断摄像头可视范围是否与太阳入射角β与太阳方位角α有重合，有重合情况下，摄像头给出物体识别信息的置信度应该下降。
2.如权利要求1所述的一种基于地图的摄像头致盲预测方法，其特征在于：
满足以下条件时，判断摄像头遇到了强光，摄像头给出的物体识别信息的置信度应下降：
纵向视角B满足：H+B/2>β，并且横向视角A满足：L+A/2>α与L-A/2<α。
3.如权利要求2所述的一种基于地图的预测摄像头致盲的方法，其特征在于：通过道路的坡度i与车辆行至道路切线的方向与正北夹角Q来计算车辆俯仰角L与车辆航向角H；其中，
L＝arctan i；
H＝Q。
4.如权利要求3所述的一种基于地图的预测摄像头致盲的方法，其特征在于：太阳的入射角β与太阳方位角α可以通过车辆所在经度JD与纬度φ，当前月数Y、日期D、小时S计算，如下：
太阳入射角β计算如下：
sinβ＝sinδ×sinφ+cosδ×cosφ×cosτ，
其中δ为太阳赤纬角，τ为太阳时角，φ为纬度；
sinδ＝0.39795×cos[0.98563×(N-173)/180×pi]
其中N为间隔每年的1月1日的日数，pi为圆周率；
τ＝(S0-12)×15
S0＝Sd+Et
Sd是北京时间，Et是时差；
Et＝(JD-120°)/15°
其中JD为经度；
太阳方位角α计算如下：
cosα＝(sinδ-sinβ×sinφ)/(cosβ×cosφ)，
其中，δ为太阳赤纬角，β为太阳入射角，φ为纬度。
5.如权利要求4所述的一种基于地图的预测摄像头致盲的方法，其特征在于：结合车辆上的GNSS定位、车辆速度、方向盘、惯性导航传感器判断车辆的位置信息；通过位置信息查询车辆所在的地图信息；通过地图信息得到车辆当前位置的道路航向角H，用道路航向角模拟车辆航向角；通过地图信息得知车辆当前位置的坡道信息，用坡道信息模拟车辆俯仰角L。
6.一种基于地图的预测摄像头致盲的装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有指令，所述指令用于使得所述处理器能够执行根据权利要求1至5中任一项所述的一种基于地图的预测摄像头致盲的方法。
7.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器能够执行根据权利要求1至5中任一项所述的基于地图的预测摄像头致盲的方法。
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