[发明专利]基于图像的前向主目标检测方法

权利要求书

1.一种基于图像的前向主目标检测方法，其特征在于，

使用图像和自动驾驶车辆本车的动态信息，并结合车辆决策规划器反馈当前车辆行驶状态和行驶轨迹，实现对车辆行驶过程中的第一主目标和第二主目标的识别判断；其中，所述第一主目标为当前时刻所有障碍物中在本车行驶路径上并且距离本车最近的障碍物，所述第二主目标为未来时刻所有障碍物中在本车行驶路径上并且距离本车最近的障碍物；

包括：

步骤一、数据采集：实时采集车载前视相机图像；

步骤二、车道线检测、车辆识别定位和位置预测：识别所述图像中的车道线、障碍物，并对所述障碍物进行跟踪测距，然后使用光流预测其未来的位置；

步骤三、本车路径确定：接收所述车辆决策规划器实时反馈的当前本车行驶状态，依据不同的车辆行驶状态确定不同的本车行驶轨迹；

步骤四、主目标判断：

若本车为巡航跟车状态，且车道线识别为有效，则使用车道线作为本车未来路径；若车道线识别无效，则使用本车动态信息，根据车辆运动学计算出本车预测轨迹线，根据相机内外参将车辆坐标系下的本车预测轨迹投影到图像像素坐标系下作为本车未来路径，使用针对巡航在道的判断方法判断第一主目标和第二主目标；

若本车为并道或进出匝道状态，则使用车辆决策规划器反馈的当前规划本车路径，依据相机内外参将车辆坐标系下的本车规划路径投影到图像像素坐标系下作为本车未来路径，使用变道轨迹线的判断方法判断第一主目标和第二主目标。

2.根据权利要求1所述的基于图像的前向主目标检测方法，其特征在于，

所述障碍物为障碍物车辆。

3.根据权利要求1或2所述的基于图像的前向主目标检测方法，其特征在于，

使用计算机视觉方法识别所述图像中的车道线、障碍物。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于图像的前向主目标检测方法，其特征在于，

所述车载前视相机的投影变换模型如公式(1)所示：

其中u、v为像素坐标，X_w、Y_w、Z_w为车辆坐标系下点的X、Y、Z方向上的坐标，A为相机内参矩阵，如公式(2)所示，Π为透视变换模型，如公式(3)所示，^cM_w为将车辆坐标系的点变换到相机坐标系的点的相机外参，如公式(4)所示：

其中，f_x为相机焦距的在相机坐标系的x方向上的像素级数值，f_y为相机焦距的在相机坐标系的y方向上的像素级数值，u₀，v₀为相机的光心；

r_eh表示旋转矩阵的第e行第h列的数值，e和h分别取值1、2、3，t_x，t_y，t_z分别表示车辆坐标系原点到相机坐标系原点x，y，z方向上的距离。

5.根据权利要求1所述的基于图像的前向主目标检测方法，其特征在于，

所述车道线检测、车辆识别定位和位置预测包括图像处理或深度学习车道线检测；

所述图像处理或深度学习车道线检测：对原始图像中的车道线进行识别，识别出车道线，所述识别方法为能够输出车道线实际点或者预测点的计算机视觉识别方法和深度学习识别方法，包括：Hough检测方法、基于成像模型的方法、或基于行方向的超快速车道线检测方法，并从所述识别出的车道线中提取获得本车所在车道的左右车道线的离散点，并按照图像的v像素坐标从大到小排列。