[发明专利]一种利用高光谱成像测距模型进行智能制造系统检测及控制的方法

摘要

本发明涉及一种利用高光谱成像测距模型进行智能制造系统检测及控制的方法，包括如下步骤：在自动驾驶车辆前端安装高光谱成像仪，对车辆驾驶方向道路信息进行主动监测；对所述道路光谱图像进行区域分割，对每一个区域分别提取灰度值；基于主动形状模型ASM对所述道路光谱图像进行前车定位；以及几何变换的图像变换理论，构建高光谱成像测距模型；将所述前车在所述道路光谱图像的位置数据导入所述高光谱成像测距模型中，计算所述自动驾驶车辆与所述前车之间的实际车距值；比较所述实际车距值与车载系统预设的安全车距阈值大小；本发明方法简单易操作，能够较快速地确定出自动驾驶车辆与前车之间的车距值，适于在自动驾驶领域中普及使用。

主权项

1.一种利用高光谱成像测距模型进行智能制造系统检测及控制的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：在自动驾驶车辆前端安装高光谱成像仪，对车辆驾驶方向道路信息进行主动监测，实时采集车辆前方高分辨率道路光谱图像，所述道路光谱图像空间表示为W＝{u,v}，其中(u,v)表示所述道路光谱图像的像素坐标，其中，u表示水平方向的像素，v竖直方向的像素；步骤2：对所述道路光谱图像进行区域分割，对每一个区域分别提取灰度值，根据各区域灰度值分布，判断所述道路光谱图像中是否有前车光谱信息，若有，进行步骤3；若没有，所述高光谱成像仪继续采集并获取下一帧道路光谱图像；步骤3：基于主动形状模型ASM对所述道路光谱图像进行前车定位，根据定位区域的像素点位置及所述道路光谱图像的大小，确定所述前车在所述道路光谱图像的位置数据；步骤4：基于所述高光谱成像仪构建三维坐标系，以及几何变换的图像变换理论，构建高光谱成像测距模型；步骤5：将所述前车在所述道路光谱图像的位置数据导入所述高光谱成像测距模型中，利用所述前车在所述道路光谱图像的位置数据转换为所述自动驾驶车辆与所述前车之间的实际车距值；步骤6：比较所述实际车距值与车载系统预设的安全车距阈值大小，若所述实际车距值小于所述安全阈值，则控制系统判断所述自动驾驶车辆与前车车距偏离安全距离，当前车速过高，所述控制系统自动控制降低车速；若所述实际车距值大于所述安全阈值，则控制系统判断所述自动驾驶车辆与前车车距处于安全距离范围，当前车速正常，并控制所述自动驾驶车辆保持当前车速，所述高光谱成像仪继续采集并获取下一帧道路光谱图像。