[发明专利]一种基于机器视觉的车辆避障方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的车辆避障方法及系统。

背景技术

随着城市化进程的加快，现有的交通基础设施和管理办法落后于时代的发展。单纯通过拓宽道路、建设高架、铺设轨道交通、设立标志、鼓励乘坐公共交通、甚至空中交通，依靠传统的方法远远不能适应现代交通的发展，需要发展智能交通系统。智能交通系统是将先进的信息技术、数据通信传输技术、控制技术以及人工智能技术等有效地综合运用于整个交通管理体系而建立起来的大范围、全方位发挥作用的实时、准确、高效运输的综合交通指挥、管理与控制系统。

智能交通系统产生于上世纪60年代末。上世纪80年代以来，该领域的研究进入了一个飞速发展的阶段。美国、日本、加拿大、德国、法国等西方主要经济强国都对此投入大量人力物力，可以说“智能交通”是交通运输进入信息时代的重要标志。将先进的智能交通系统应用于现有交通设施，可以有效减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，并能够推动社会信息化及新产业的形成。更重要的是，随着现代化技术的不断前进，也使得交通智能化有了实现的可能。作为未来交通发展的趋势之一，我国政府及科技、交通管理等有关部门高度重视并积极推动智能交通系统的发展。智能交通系统在中国的开发和应用将会形成一个巨大的市场，规模可在百亿甚至千亿元以上，它势必对中国的道路、交通、通讯、电信、交通管理等各个方面产生巨大的推动。

作为智能交通系统的重要研究内容之一，智能车辆驾驶主要研究无人驾驶技术或者作为辅助驾驶系统帮助驾驶员完成车辆驾驶任务。这些任务包括跟踪道路，保持车辆行驶在正确的道路上，维持车辆之间的一个安全距离，根据当前的交通状况和道路特征调节车辆的速度，横跨车道以达到超车和避障的目的以及找到达目的地的最短路径和在市区内方便的行驶和停靠。智能车辆驾驶系统集中地运用了计算机、传感器、信息融合、通讯、人工智能以及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。智能车辆驾驶系统将有效减轻驾驶员的负担，减少驾驶员疲劳驾驶的现象，有利于提高交通安全，同时，配合城市交通控制系统，合理分配交通流，实现交通顺畅。随着计算机和机器人技术的飞速发展，智能车辆研究已经取得了长足进展，并广泛应用于军事、科研、民用等各个领域。在军事方面，智能车辆可以在危险地带代替士兵完成战场侦察等任务；在科研方面，智能车辆可以在外星从事勘探等工作；在民用方面，可作为自动或辅助驾驶系统来减少交通事故。

视觉系统在智能车辆系统中主要起到环境探测和辨识的作用。与其他的传感器相比，计算机视觉具有检测信息量大、能够遥测等优点。缺点是在复杂环境下，要将探测的目标与背景区分开，将有用信息提取出来所需的计算量很大，单纯以硬件条件来解决，容易导致系统的实时性较差。目前的智能车辆技术中自主导航和自动驾驶是智能车辆开发的关键技术，而自主导航和自动驾驶的实现过程中，非常关键的技术是完成障碍物的识别和避障，这是一个亟需解决的技术问题。

发明内容

为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种基于机器视觉的车辆避障方法及系统，提高车辆行驶过程中的避障成功率、车辆行驶的稳定性更强。

为了实现本发明的上述目的，根据本发明的一个方面，本发明提供了一种基于机器视觉的车辆避障方法，包括如下步骤：

S1：处理器采用基于单幅图像的障碍物检测算法判定缩微车前方是否存在障碍物，如果有障碍物，则将障碍物距离和障碍物所处车道的检测信息传输给控制器，并执行步骤S2，如果没有障碍物，则继续执行步骤S1；

S2：处理器对两个摄像头进行标定，采用立体视觉的方法判定障碍物中心位置、上边界中心位置的三维坐标，从而确定障碍物的高度并将所述障碍物高度信息传输给控制器；

S3：车身两侧的测距装置检测相邻两车道的车辆状况，为避障换道提供可行驶的区域并将所述可行使区域的信息传输给所述控制器；

S4：控制器根据获得的障碍物距离、障碍物所处车道、障碍物高度以及相邻两车道的可行使区域信息，采用自适应换道策略，向运行控制模块发送命令，控制车轮的转向和速度，完成车辆的自主换道。

在本发明的一种优选实施方式中，所述单幅图像的障碍物检测算法的步骤为：

S21：对图像进行色彩空间变换RGB转HSV，并单独抽取S通道图像；

S22：对S图像利用大津法进行动态阈值二值化得到二值图像Bin，对Bin图像去噪，消除干扰；

S23：在Bin图像上搜索所有可能存在的障碍物轮廓，根据设置的筛选条件将误判的障碍物剔除；