CN114475588A - 一种汽车无人驾驶识别***及汽车无人驾驶识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及汽车无人驾驶技术领域，尤其涉及一种汽车无人驾驶识别***及汽车无人驾驶识别方法。一种汽车无人驾驶识别方法，包括以下步骤：步骤1：道路识别以及行进路线规划；步骤2：阻挡物规避；步骤3：潜在移动物规避；本发明通过道路识别、阻挡物识别以及对目标移动物跟踪预算，使得汽车可以安全通过复杂道路，避免碰撞。

Description

一种汽车无人驾驶识别***及汽车无人驾驶识别方法
技术领域
本发明涉及汽车无人驾驶技术领域，尤其涉及一种汽车无人驾驶识别***及汽车无人驾驶识别方法。
背景技术
随着汽车行业的不断发展，无人驾驶汽车已经逐步完善，已经通过不少的环境测试；如信号灯识别、高速上加速超车等；目前无人驾驶汽车还主要应用于规范的行进车道，如城市道路以及高速道路等；而当无人驾驶汽车行进在乡间市集道路上，由于该道路上会出现各种车辆以及偶尔的人群，目前的无人识别***难以针对这种复杂的路况进行识别以及控制汽车行进。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种汽车无人驾驶识别方法，该识别方法可以有效识别多个目标，并对目标进行预算，控制汽车安全行进。
一种汽车无人驾驶识别方法，包括以下步骤：
步骤1：道路识别以及行进路线规划；
通过前侧摄像头获取道路图像，并提取道路特征，结合导航信息，进行道路识别和线路规划；
步骤2：阻挡物规避；
通过前侧摄像头获取的图像信息与初始道路图像进行比对，提取阻挡物的特征信息，进行阻挡物的规避；
步骤3：潜在移动物规避；
通过侧向的2个摄像头摄像，确定移动物，对移动物进行跟踪和路线预估，对有碰撞可能的移动物进行规避。
进一步地，步骤1还包括：指示牌识别；
通过前侧摄像头获取的图像，提取指示牌特征，并对指示牌信息进行识别。
进一步地，步骤2还包括阻挡物大小识别；通过行进距离与图像中阻挡物的区域，对阻挡物进行大小识别。
进一步地，步骤3包括：
步骤3.1：移动物的判断；
通过连续比较相邻两帧图像中的各个物体的相对位置，确定移动物；
步骤3.2：选取靠近移动物作为目标移动物；
通过比对连续两帧图像中的各个物体的相对位置，如果远离车辆，则为无效移动物，靠近车辆的为有效移动物。
步骤3.3：针对目标移动物进行跟踪，判断其是否影响行驶并进行针对规避。
进一步地，在进行步骤3.3时，每隔m秒选一帧图像，对图像中的目标移动物进行距离计算：
在汽车的一侧设置有至少两个摄像头，该侧任意两个摄像头的距离为Sn；如S1、S2、S3等，Sn表示对应两个摄像头的距离；
选取其中两个摄像头的图像，对每帧图像建立坐标系，目标移动物所在其中一个摄像头的图像中坐标变化为fj(x、y)；另一个摄像头的图像中坐标变化为F j(x、y)；由此可以计算出目标移动物相对汽车坐标变化。
在具体计算时：如果目标物的坐标值变化不大，说明与车辆的速度相当，大致相同，因此不会存在潜在的碰撞风险；目标物在两个图像中的坐标值均发生较大变化，由于摄像头的间距是固定的，可以假设目标物在非常短的时间内是匀速行进，目标物的速度分解为两个分量：Vx、Vy；x为平行汽车的速度分量；y为垂直汽车的速度分量；
在m秒中内，目标物的水平行走距离为m*Vx；垂直距离为m*V y；在图像中的水平移动距离为fj+1(x、y)-fj(x、y)的水平分量；该水平分量与目标物距离汽车的垂直距离有关，因此可以通过计算获得目标物的距离，以及速度Vx、Vy；从而判断出是否有碰撞的潜在风险。
一种汽车无人驾驶识别***，其包括：
前摄像头模块，用于对道路以及汽车前方两侧进行摄像，获取道路图像信息；
道路识别模块，用于对道路图像信息进行识别，提取道路信息特征；
导航***，用于对行进路线进行规划，以及获取所在道路的信息。
优选地，还包括阻挡物规避模块。
进一步地，还包括潜在移动物规避模块；潜在移动物规避模块包括设置在汽车每侧的2个摄像头，2个摄像头的间距为L。
本发明的有益效果：本发明通过道路识别、阻挡物识别以及对目标移动物跟踪预算，使得汽车可以安全通过复杂道路，避免碰撞。
附图说明
图1为汽车行进的示意图。
1——阻挡物；2——潜在移动物；3——汽车。
具体实施方式
以下结合附图对发明进行详细的描述。如图1所示。
实施例1：一种汽车无人驾驶识别方法，包括以下步骤：
步骤1：道路识别以及行进路线规划；
通过摄像头摄取前方道路图像，结合导航信息，对行驶路线进行规划；对摄取的道路图像提取道路的特征，特征包括：标记线(如虚线、实线、箭头等)，将获取的特征与数据库中的线路特征进行比较，获取标记线信息；结合导航信息，进行线路规划；
步骤2：阻挡物1规避；
通过前置摄像头获取前方道路的图像信息，以正常路面的第一帧图像信息作为参考，比对后续每帧的图像信息，当出现异物时，根据图像信息判断是否可以通过，如果可以通过，则减少通过；如果不能通过则变道通过；
步骤3：潜在移动物2规避；
通过侧前方摄像头获取两个侧前图像信息，比较相邻两帧图片，提取移动物特征，确定靠近移动物，并进行跟踪；结合自身车速以及道路规则判断移动物是否产生阻碍风险，如果有则：提前减速规避；如果没有；则正常行驶。
进一步地，步骤1还包括：指示牌识别。
在行进过程中，可能出现道路维修等状态，需要对道路一般的指示牌进行识别，并作出新的规划路线。
进一步地，步骤2还包括阻挡物1大小识别；
间隔提取若干帧含有阻挡物1的图像，阻挡物1在每帧图像的区域为函数Si(x、y)；x、y为图像的平面坐标；i为帧的排列数；结合自身车速，提取的邻两帧图像之间间隔车距为F(V)；通过数Si(x、y)、F(V)计算出阻挡物1的大小。
在具体实施时，可以提取10个图像，每帧间隔t毫秒，t可以为5、6、7等；每两帧的车距为t*V；V为车速；同时获取摄像头的高度h，通过投影函数，获取阻碍物的长度和高度；当阻碍物的长度小于车辆两车轮的间距，且高度低于底盘高度时，可以调整车辆的位置，从阻挡物1的上方通过。当阻碍物的长度大于两车辆之间的距离时，且阻碍物的高度较低时，可以减速通过，此时阻碍物可能为减速带。当阻碍物的高度高于底盘时，选择切换车道避开。
进一步地，步骤3包括：
步骤3.1：移动物的判断；
通过连续比较相邻两帧图像中的各个物体的相对位置，确定移动物；
步骤3.2：选取靠近移动物作为目标移动物；
通过比对连续两帧图像中的各个物体的相对位置，如果远离车辆，则为无效移动物，靠近车辆的为有效移动物。
步骤3.3：针对目标移动物进行跟踪，判断其是否影响行驶并进行针对规避。
进一步地，在进行步骤3.3时，每隔m秒选一帧图像，对图像中的目标移动物进行距离计算：
在汽车3的一侧设置有至少两个摄像头，该侧任意两个摄像头的距离为Sn；如S1、S2、S3等，Sn表示对应两个摄像头的距离；
选取其中两个摄像头的图像，对每帧图像建立坐标系，目标移动物所在其中一个摄像头的图像中坐标变化为fj(x、y)；另一个摄像头的图像中坐标变化为F j(x、y)；由此可以计算出目标移动物相对汽车3坐标变化。
在具体计算时：如果目标物的坐标值变化不大，说明与车辆的速度相当，大致相同，因此不会存在潜在的碰撞风险；目标物在两个图像中的坐标值均发生较大变化，由于摄像头的间距是固定的，可以假设目标物在非常短的时间内是匀速行进，目标物的速度分解为两个分量：Vx、Vy；x为平行汽车3的速度分量；y为垂直汽车3的速度分量；
在m秒中内，目标物的水平行走距离为m*Vx；垂直距离为m*V y；在图像中的水平移动距离为fj+1(x、y)-fj(x、y)的水平分量；该水平分量与目标物距离汽车3的垂直距离有关，因此可以通过计算获得目标物的距离，以及速度Vx、Vy；从而判断出是否有碰撞的潜在风险。
一种汽车无人驾驶识别***，其包括：
前摄像头模块，用于对道路以及汽车3前方两侧进行摄像，获取道路图像信息；
道路识别模块，用于对道路图像信息进行识别，提取道路信息特征；
导航***，用于对行进路线进行规划，以及获取所在道路的信息。
汽车3无人驾驶在进行道路识别时，首先通过导航***获取道路的信息，如该道路为几车道，需要行驶在第几车道；此为现有技术不再赘述；然后通过前摄像头模块获取道路图像，并通过道路识别模块提取道路信息特征，并进行识别，如道路上的标记线、中间的分隔物等；规划到汽车3所要行走的具体线路。
优选地，还包括阻挡物1规避模块。
阻挡物1规避模块，根据前侧摄像头获取图像信息，比对正常道路的图像信息，找出行驶线路上的异物特征，在出现异物特征时，提取间隔提取若干帧含有阻挡物1的图像，阻挡物1在每帧图像的区域为函数Si(x、y)；x、y为图像的平面坐标；i为帧的排列数；结合自身车速，提取的邻两帧图像之间间隔车距为F(V)；通过数Si(x、y)、F(V)计算出阻挡物1的大小。
当阻碍物的长度小于车辆两车轮的间距，且高度低于底盘高度时，可以调整车辆的位置，从阻挡物1的上方通过。当阻碍物的长度大于两车辆之间的距离时，且阻碍物的高度较低时，可以减速通过，此时阻碍物可能为减速带。当阻碍物的高度高于底盘时，选择切换车道避开。
进一步地，还包括潜在移动物2规避模块；潜在移动物2规避模块包括设置在汽车3每侧的2个摄像头，2个摄像头的间距为L。
通过该2个摄像头对侧向进行摄像，比对相邻帧的图像，找出靠近车辆的移动物，该移动物为目标移动物，通过2个摄像头拍摄形成的图像，并对图像建立坐标，对目标移动物的位置变化建立函数fj(x、y)和F j(x、y)，根据该两个函数的变化，计算出目标移动物相对于汽车3的移动轨迹，从而判断是否可能在将来某一时刻会碰撞，如果有较大几率碰撞，汽车3将减速或加速，避开将来该时刻碰撞，规避潜在碰撞风险。
以上内容仅为发明的较佳实施例，对于本领域的普通技术人员，依据发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，本说明书内容不应理解为对发明的限制。

Claims (7)

1.一种汽车无人驾驶识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：
步骤1：道路识别以及行进路线规划；
通过前侧摄像头获取道路图像，并提取道路特征，结合导航信息，进行道路识别和线路规划；
步骤2：阻挡物规避；
通过前侧摄像头获取的图像信息与初始道路图像进行比对，提取阻挡物的特征信息，进行阻挡物的规避；
步骤3：潜在移动物规避；
通过侧向的2个摄像头摄像，确定移动物，对移动物进行跟踪和路线预估，对有碰撞可能的移动物进行规避。
2.根据权利要求1一种汽车无人驾驶识别方法，其特征在于：步骤1还包括：指示牌识别；
通过前侧摄像头获取的图像，提取指示牌特征，并对指示牌信息进行识别。
3.根据权利要求1一种汽车无人驾驶识别方法，其特征在于：步骤2还包括阻挡物大小识别；通过行进距离与图像中阻挡物的区域，对阻挡物进行大小识别。
4.根据权利要求1一种汽车无人驾驶识别方法，其特征在于：步骤3包括：步骤3.1：移动物的判断；
通过连续比较相邻两帧图像中的各个物体的相对位置，确定移动物；
步骤3.2：选取靠近移动物作为目标移动物；
通过比对连续两帧图像中的各个物体的相对位置，如果远离车辆，则为无效移动物，靠近车辆的为有效移动物。
步骤3.3：针对目标移动物进行跟踪，判断其是否影响行驶并进行针对规避。
5.一种汽车无人驾驶识别***，其特征在于：其包括：
前摄像头模块，用于对道路以及汽车前方两侧进行摄像，获取道路图像信息；
道路识别模块，用于对道路图像信息进行识别，提取道路信息特征；
导航***，用于对行进路线进行规划，以及获取所在道路的信息。
6.根据权利要求1一种汽车无人驾驶识别***，其特征在于：还包括阻挡物规避模块。
7.根据权利要求1一种汽车无人驾驶识别***，其特征在于：还包括潜在移动物规避模块；潜在移动物规避模块包括设置在汽车每侧的2个摄像头，2个摄像头的间距为L。
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