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CN114559960A - 一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统 - Google Patents

一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统 Download PDF

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CN114559960A
CN114559960A CN202210307178.5A CN202210307178A CN114559960A CN 114559960 A CN114559960 A CN 114559960A CN 202210307178 A CN202210307178 A CN 202210307178A CN 114559960 A CN114559960 A CN 114559960A
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vehicle
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obstacle
fusion
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吴丹
李超
王继贞
田锋
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Inbo Supercomputing Nanjing Technology Co Ltd
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Inbo Supercomputing Nanjing Technology Co Ltd
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Abstract

本发明涉及智能车辆自动驾驶技术领域，公开了一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，包括视觉检测模块，用于拍摄智能车辆前方的路况图像并处理，获得前方路况信息；后方毫米波雷达，用户获取智能车辆后方障碍物信息，所述后方障碍物信息包括障碍物速度；数据处理模块，用于对上述路况信息以及后方障碍物信息进行处理，包括后方预警处理单元，所述后方预警处理单元用于根据后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度获得碰撞时间，当碰撞时间到达后方碰撞阈值时进行报警。本方案前后预警功能保证了智能车辆的安全行驶，大大降低了车辆发生碰撞的概率，提高智能车辆行驶的安全性。

Description

一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统
技术领域
本发明涉及智能车辆自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统。
背景技术
近年来，人工智能技术在汽车工业上得到了丰富的应用，汽车也在不断的向着智能化的方向发展，许多车辆都装配了一定的驾驶辅助装置和智能装置来辅助驾驶员对车辆进行感知和控制，从而可以进一步提高行车时的安全性。在前后跟车行驶时，智能汽车可以通过车载驾驶辅助装置中的自动紧急制动技术来避免自车追尾前方车辆，但是当智能汽车被后方车辆追尾时则不能够进行主动避险。或者当自动驾驶车辆在十字路口等红绿灯时，自车停止姿态不正，或者停的位置是等待转弯的车道，车身停放有一定角度，由于自车静止，当旁车道有目标驶过，由于自车停放存在角度，造成后方碰撞预警误报。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，
视觉检测模块，用于拍摄智能车辆前方的路况图像并处理，获得前方路况信息；
后方毫米波雷达，用户获取智能车辆后方障碍物信息，所述后方障碍物信息包括障碍物速度；
数据处理模块，用于对上述路况信息以及后方障碍物信息进行处理，包括后方预警处理单元，所述后方预警处理单元用于根据后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度获得碰撞时间，当碰撞时间到达后方碰撞阈值时进行报警，其中，触发时间的计算公式为：
Figure BDA0003565966450000021
其中，t为触发时间，Vr为后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度。
在本发明中，进一步的，所述后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度的获取方法为vr＝(v1-v2)tanθ，其中，V1为障碍物车速，V2为智能车辆速度，为智能车辆的航向角。
在本发明中，进一步的，所述相对航向角获取方法为：确定智能车辆的车道参考线，通过在智能车辆前方预瞄两个点，构建直角三角形获取相对航向角。
在本发明中，进一步的，所述视觉检测模块至少包括前视摄像头，所述前视摄像头用于拍摄前方路况图像。
在本发明中，进一步的，所述数据处理模块还包括前方预警单元，所述前方预警单元用于对前视摄像头获取的图像进行处理得到车道参考线，以及采集前方障碍物信息。
在本发明中，进一步的，所述对前视摄像头获取的图像进行处理包括读取图像，对图像进行预处理，提取图像特征获得车道参考线，通过车道线拟合方式获取智能车辆横向位置，当智能车辆横向位置小于预设偏离阈值时，触发车道偏离报警信号。
在本发明中，进一步的，采集前方障碍物信息包括前方障碍物速度与前方障碍物距离，当智能车辆与前方障碍物速度差大于设置速度阈值且两者的距离差大于距离阈值时，触发启动预警信号。
在本发明中，进一步的，所述获得车道参考线的方法为：沿车头航向角方向选取距离，在该距离内按照一定间距均匀采样，对参考线拟合的多项式函数求解一阶导和二阶导计算均匀采样点的曲率值，对诸多采样点曲率值进行统计学分析，计算最大值、最小值、均值以及方差，构建算法模型求解加权曲率值，通过加权曲率表征车道参考线。
在本发明中，进一步的，所述通过车道线拟合方式获取智能车辆横向位置包括通过两帧图像中车辆偏移量以及航向角的相对变化量标示智能车辆相对位置的变化率：
Figure BDA0003565966450000031
Figure BDA0003565966450000032
其中，
Figure BDA0003565966450000033
表示航向角的变化率，
Figure BDA0003565966450000034
是航向角的变化率，Δc是相邻两帧图像智能车辆偏移量的变化量，Δt是该两帧图像的间隔时间，Δθ是该两帧图像中航向角的变化量。
在本发明中，进一步的，所述智能车辆的运动采用横向反馈控制策略。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的装置通过融合前视摄像头以及后方毫米波雷达，来检测前后方障碍物，根据后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度获得碰撞时间，当碰撞时间到达后方碰撞阈值时进行报警，解决当智能车辆在十字路口等红绿灯时，自车停止姿态不正，或者停的位置是等待转弯的车道，车身停放有一定角度等情况下，当旁车道有目标驶过，由于自车停放存在角度造成碰撞的安全隐患。同时，本方案还融合前方预警单元，实现智能车辆前方的车道线偏离预警，以及当在等红灯时，前方车辆已经驶出，而智能车辆在预设时间内未启动时，将触发启动预警信号。如此，保证了智能车辆的安全行驶，大大降低了车辆发生碰撞的概率，提高智能车辆行驶的安全性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统的整体结构图；
图2是本发明的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统的整体结构图；
图3是本发明的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统的图；
图4是本发明的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统的图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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做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。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请参见图1、2，本发明一较佳实施方式提供一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，包括
视觉检测模块，用于拍摄智能车辆前方的路况图像并处理，获得前方路况信息；
后方毫米波雷达，用户获取智能车辆后方障碍物信息，所述后方障碍物信息包括障碍物速度；
数据处理模块，用于对上述路况信息以及后方障碍物信息进行处理，包括后方预警处理单元，所述后方预警处理单元用于根据后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度获得碰撞时间，当碰撞时间到达后方碰撞阈值时进行报警，其中，触发时间的计算公式为：
Figure BDA0003565966450000051
其中，t为触发时间，Vr为后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度。
具体的，后方毫米波雷达可设置为多个，主要用于检测后方障碍物的运动状态，包括车速、车距等，利用后方毫米波雷达的特性，本系统设有后方预警处理单元，解决当在十字路口等红绿灯时，自车停止姿态不正，或者停的位置是等待转弯的车道，车身停放有一定角度，由于自车静止，当旁车道有目标驶过，由于自车停放存在角度，目标车和自车的相对速度就会在自车y方向有一定分量，造成碰撞的安全隐患。
为此，本方案通过根据后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度获得碰撞时间，当碰撞时间到达后方碰撞阈值时进行报警，其中后方碰撞阈值设定为1.4s。其中，后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度的获取方法为vr＝(v1-v2)tanθ，其中，V1为障碍物车速，V2为智能车辆速度，θ为智能车辆的相对航向角。
在本发明中，进一步的，相对航向角获取方法为：确定智能车辆的车道参考线，通过在智能车辆前方预瞄两个点，构建直角三角形获取相对航向角。
具体的，如图4所示，选取车头航向角方向距离X0和X2处的距离计算参考线在X0和X2处离航向角(虚线)方向的垂直距离分别为D0和D2，构建直角三角形即可求解相对航向角为θ。
基于上述实施例，在本实施方式中，如图3所示，智能车辆的运动采用横向反馈控制策略。具体的，针对智能车辆具有高度非线性动态特性以及参数的不确定性等特点，设计了由前馈控制器和反馈控制器组成的可模拟人类驾驶行为的横向控制器。为了提高控制精度以及消除稳态误差，提出了横向反馈控制策略，视觉检测模块确定智能车辆与参考线的相对位置和姿态，通过反馈控制器补偿实际角度输出。通过横向控制器的前馈和反馈控制器，补偿车辆实际方向盘转角快速平滑稳定的跟随方向盘期望转角，控制车辆沿规划的路径行驶，并保证车辆的行驶安全性、平稳性与乘坐舒适性。其中，前馈控制器是基于视觉导航的智能车辆行驶时，通过前方预瞄点处计算相对航向角、计算横向偏差、计算预览曲率以及车辆纵向速度等前馈信息，通过机器学习的手段按照一定策略和方式，诸如回归分析、神经网络以及主成分分析方式构建算法模型计算方向盘期望转角，控制车辆沿指定的路径行驶。
在本发明中，进一步的，所述视觉检测模块至少包括前视摄像头，所述前视摄像头用于拍摄前方路况图像。所述数据处理模块还包括前方预警单元，所述前方预警单元用于对前视摄像头获取的图像进行处理得到车道参考线，以及采集前方障碍物信息。
具体的，所述对前视摄像头获取的图像进行处理包括读取图像，对图像进行预处理，提取图像特征获得车道参考线。
基于上述实施例，对图像进行预处理包括：
将采集到的图像进行灰度转换，具体可通过加权平均计算方法进行灰度计算；
在空间区域内进行图像增强，以提高图像清晰度。具体可使用均值滤波或频率滤波等方法对图像进行增强。
如此，经过上述图像处理，防止拍照时由于受到光线、环境等因素的影响，图像中存在噪声，以获得较为清晰的图像，有利于后续的车道识别。
在本发明中，进一步的，所述获得车道参考线的方法为：沿车头航向角方向选取距离，在该距离内按照一定间距均匀采样，对参考线拟合的多项式函数求解一阶导和二阶导计算均匀采样点的曲率值，对诸多采样点曲率值进行统计学分析，计算最大值、最小值、均值以及方差，构建算法模型求解加权曲率值，通过加权曲率表征车道参考线。
基于上述实施例，如图4所示，选取车头航向角方向距离X3处，从距离为0到距离X3按照一定间距均匀采样，对参考线拟合的多项式函数求解一阶导和二阶导计算均匀采样点的曲率值，再对诸多采样点曲率值进行统计学分析，计算最大值、最小值、均值以及方差，构建算法模型求解加权曲率值，通过加权曲率表征参考线是左弯道还是右弯道还是直道，以及弯道半径大小。
在本发明中，进一步的，本方案中通过车道线拟合方式获取智能车辆横向位置，当智能车辆横向位置小于预设偏离阈值时，触发车道偏离报警信号。通过车道拟合的方式主要用于确定车辆所处的姿态和位置。
具体的，所述通过车道线拟合方式获取智能车辆横向位置包括通过两帧图像中车辆偏移量以及航向角的相对变化量标示智能车辆相对位置的变化率：
Figure BDA0003565966450000081
Figure BDA0003565966450000082
其中，
Figure BDA0003565966450000083
表示航向角的变化率，
Figure BDA0003565966450000084
是航向角的变化率，Δc是相邻两帧图像智能车辆偏移量的变化量，Δt是该两帧图像的间隔时间，Δθ是该两帧图像中航向角的变化量。
通过不断处理每一帧图像，实时获取
Figure BDA0003565966450000085
可以获得只能车辆的运动偏差以及变化率，以确定智能车辆的位置，如此有利于对只能车辆的动态分析。
确定还能车辆在在车道中的位置后，即可确定智能车辆与左右参考线的距离，当智能车辆距离参考线的距离小于预设预设偏离阈值时，进行偏离车道预警，其中，偏离阈值设为0时表示智能车辆压线。
在本发明中，进一步的，当在等红灯时，前方车辆已经驶出，而智能车辆可能由于驾驶员自身等原因未启动，会造成后方车辆拥挤，过灯时间不足等。为解决上述方案，采集前方障碍物信息包括前方障碍物速度与前方障碍物距离，当智能车辆与前方障碍物速度差大于设置速度阈值且两者的距离差大于距离阈值时，触发启动预警信号。也就是说，车辆在等交通灯时，车辆大部分是静止状态，由于车辆在刚启动或出发时的速度不会过大，因此，在前方车辆已经驶出一段距离后，若此时智能车辆还处于相对静止状态，两者之间的速度差也会增大，此时，则会发出启动预警。通过速度以及距离两个判定，可以有效的降低错判几率。
如此，本方案还融合前方预警单元，实现智能车辆前方的车道线偏离预警，以及。如此，保证了智能车辆的安全行驶，大大降低了车辆发生碰撞的概率，提高智能车辆行驶的安全性。
应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
应当理解，本申请实施例中，从权、各个实施例、特征可以互相组合结合，都能实现解决前述技术问题。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明，但实施例并非用以限定本发明的专利申请范围，凡本发明所提示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明所涵盖专利范围。

Claims (10)

1.一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，包括
视觉检测模块，用于拍摄智能车辆前方的路况图像并处理，获得前方路况信息；
后方毫米波雷达，用户获取智能车辆后方障碍物信息，所述后方障碍物信息包括障碍物速度；
数据处理模块，用于对上述路况信息以及后方障碍物信息进行处理，包括后方预警处理单元，所述后方预警处理单元用于根据后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度获得碰撞时间，当碰撞时间到达后方碰撞阈值时进行报警，其中，触发时间的计算公式为：
Figure FDA0003565966440000011
其中，t为触发时间，Vr为后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度。
2.根据权利要求1所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述后方障碍物与智能车辆在y方向的相对速度Vr的获取方法为vr＝(v1-v2)tanθ，其中，V1为障碍物车速，V2为智能车辆速度，θ为智能车辆的航向角。
3.根据权利要求1所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述相对航向角获取方法为：确定智能车辆的车道参考线，通过在智能车辆前方预瞄两个点，构建直角三角形获取相对航向角。
4.根据权利要求1所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述视觉检测模块至少包括前视摄像头，所述前视摄像头用于拍摄前方路况图像。
5.根据权利要求4所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述数据处理模块还包括前方预警单元，所述前方预警单元用于对前视摄像头获取的图像进行处理得到车道参考线，以及采集前方障碍物信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述对前视摄像头获取的图像进行处理包括读取图像，对图像进行预处理，提取图像特征获得车道参考线，通过车道线拟合方式获取智能车辆横向位置，当智能车辆横向位置小于预设偏离阈值时，触发车道偏离报警信号。
7.根据权利要求5所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，采集前方障碍物信息包括前方障碍物速度与前方障碍物距离，当智能车辆与前方障碍物速度差大于设置速度阈值且两侧的距离差大于距离阈值时，触发启动预警信号。
8.根据权利要求6所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述获得车道参考线的方法为：沿车头航向角方向选取距离，在该距离内按照一定间距均匀采样，对参考线拟合的多项式函数求解一阶导和二阶导计算均匀采样点的曲率值，对诸多采样点曲率值进行统计学分析，计算最大值、最小值、均值以及方差，构建算法模型求解加权曲率值，通过加权曲率表征车道参考线。
9.根据权利要求5所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述通过车道线拟合方式获取智能车辆横向位置包括通过两帧图像中车辆偏移量以及航向角的相对变化量标示智能车辆相对位置的变化率：
Figure FDA0003565966440000031
Figure FDA0003565966440000032
其中，
Figure FDA0003565966440000033
表示航向角的变化率，
Figure FDA0003565966440000034
是航向角的变化率，Δc是相邻两帧图像智能车辆偏移量的变化量，Δt是该两帧图像的间隔时间，Δθ是该两帧图像中航向角的变化量。
10.根据权利要求1所述的一种基于融合前视摄像头和后毫米波雷达的碰撞预警系统，其特征在于，所述智能车辆的运动采用横向反馈控制策略。
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