[发明专利]基于双目视觉系统的上下坡路况检测方法、系统和智能终端

说明书

本发明公开了一种基于双目视觉系统的上下坡路况检测方法和系统，所述方法包括：获取目标路段的原始图像，并计算所述原始图像的视差图；基于所述视差图获取检测区域的三维点云，并对所述三维点云进行筛选，以得到筛选后的候选三维点云；对所述候选三维点云进行栅格分组，并根据每个栅格的代表高度，生成栅格高度图；确定异常区域，并定位所述异常区域内的实际路面观测距离；基于所述栅格高度图和所述实际路面观测距离生成路面点集，并根据所述路面点集拟合全局路面模型，并得到拟合误差；若所述拟合误差大于第一预设阈值，则判定所述目标路段为上下坡路段。能够实时检测到前方道路的上下坡情况，进而提高驾驶的舒适性和安全性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶辅助技术领域，具体涉及一种基于双目视觉系统的上下坡路况检测方法、系统和智能终端。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，人们对于辅助驾驶车辆安全性和舒适性的要求也日益提高。自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网等新兴信息技术深

度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向。

监测前方道路并评估其危险情况是自动驾驶技术发展中的关键的环节。因此，提供一种基于双目视觉系统的上下坡路况检测方法，以期能够实时检测到前方道路的上下坡情况，从而为汽车控制系统做出相关处理提供准确的数据支持，进而提高驾驶的舒适性和安全性，就成为本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种基于双目视觉系统的上下坡路况检测方法和系统，以期能够实时检测到前方道路的上下坡情况，从而为汽车控制系统做出相关处理提供准确的数据支持，进而提高驾驶的舒适性和安全性。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种基于双目视觉系统的上下坡路况检测方法，所述方法包括：

获取目标路段的原始图像，并计算所述原始图像的视差图；

基于所述视差图获取检测区域的三维点云，并对所述三维点云进行筛选，以得到筛选后的候选三维点云；

对所述候选三维点云进行栅格分组，并根据每个栅格的代表高度，生成栅格高度图；

确定异常区域，并定位所述异常区域内的实际路面观测距离；

基于所述栅格高度图和所述实际路面观测距离生成路面点集，并根据所述路面点集拟合全局路面模型，并得到拟合误差；

若所述拟合误差大于第一预设阈值，则判定所述目标路段为上下坡路段。

进一步地，确定异常区域具体包括：

计算每个栅格内包含的所述候选三维点云的个数，以得到个数统计图；

计算所述个数统计图和预存的理论个数统计图的比值，以得到概率统计图；

获取所述概率统计图中栅格差异区域，并通过经验阈值检测所述栅格差异区域，以得到异常区域。

进一步地，得到拟合误差之后还包括：

若所述拟合误差小于所述第一预设阈值，则判定所述目标路段为非上下坡路段。

进一步地，判定所述目标路段为上下坡路段，之后还包括：

对所述异常区域进行双段路面模型拟合，以得到所述上下坡路段的拐角距离和坡度。

进一步地，对所述异常区域进行双段路面模型拟合，以得到所述上下坡路段的拐角距离和坡度，具体包括：

将所述异常区域划分为第一区域和第二区域，并记录第一区域的拟合路面模型为road_model1，拟合误差为e1，记录第二区域的拟合路面模型为road_model2，拟合误差为e2；

若拟合误差e1和拟合误差e2均小于第二预设阈值，且路面模型road_model1和路面模型road_model2之间的夹角大于第三预设阈值，则判定所述异常区域为上下坡路段。