专利名称：一种基于单目视觉的前方车辆测距方法
技术领域：
本发明涉及一种在高速或者快速公路条件下可准确计算本车与前方车辆的距离的方法，该方法对车辆颠簸引起的测距误差具有实时动态补偿效果，属于图像处理和机器视觉领域，可应用于智能交通领域中的智能车辆安全辅助驾驶系统。
背景技术：
随着世界经济的发展，全球汽车数量激增，车祸的发生率也随之大幅增加，交通事故对各个国家的人民生命财产和国民经济都造成了巨大的损失。高速公路、快速路事故率 上升的主要原因在于公路通车里程快速增长，车流量增大致使车距过近，驾驶员疲劳驾驶容易造成追尾事故。因此，为减少此类交通事故的发生，作为智能汽车安全辅助系统的关键技术之一，前方车辆检测和距离测量技术引起了许多国家汽车行业、科研院校和政府的关注。依所采用的测距传感器的不同，目前车辆测距技术主要可分为超声波测距、激光测距、红外线测距和机器视觉测距。超声波测距、激光测距和红外线测距，通过目标物体对超声波、激光、红外线等反射的原理来实现测量的，这三种技术系统设备复杂昂贵，容易受到干扰，且有效探测距离较小，主要适用于车辆速度较低的场合。机器视觉测距通过对摄像头采集的图像进行分析，定位车辆在图像中的位置，经过测距模型计算出实际距离，它设备简单，应用前景广阔。机器视觉测量主要分为单目视觉测量、双目视觉测量、结构光视觉测量。双目视觉难点在于特征点的匹配，影响了测量的精度和效率，其理论研究的重点集中于特征的匹配上；结构光由于光源的限制，应用的场合比较固定；而单目视觉系统构造简单，成本低廉，计算机只需要处理单幅图像，不需要进行复杂的图像匹配，相对于其他基于视觉的测距系统，在同一时间内减少了系统工作量，节约了大量计算机处理数据的时间，视觉系统的实时性大大提高，能够更好地满足实际需要。单目视觉测距按照测量的原理主要分为基于已知运动和已知物体的测量方法。基于已知运动的测量方法是指利用摄像机的移动信息和摄像机得到的图片测得深度距离，这种测量的缺点是要对一幅或几幅图片进行特征点的匹配，匹配误差对测量结果有明显的影响，同时处理时间长，对于多幅图像而言则必然需要更多的计算时间。而基于已知物体的测量方法是指在已知物体信息的条件下利用摄像机获得的目标图片得到深度信息。此类方法更加适用于导航和定位，其缺点是利用单个特征点进行测量，容易因特征点提取的不准确性，产生误差。单目测距技术在国内已经获得广泛的重视和深入的研究，其中清华大学、吉林大学等高校都先后开始进行这方面的工作，如清华大学的郭磊研究在计算摄像机俯仰角时利用道路平行约束，采用几何关系推倒法测量距离(郭磊，徐友春，李克强，连小珉.基于单目视觉的实时测距方法研究[J].中国图象图形学报.2006，11 (I) 74-81) 0吉林大学王荣本教授的智能车辆课题组，利用单帧图像测距模型实现单目测距(顾柏园.基于单目视觉的安全车距预警系统研究[D].吉林大学.2006 =101-105)。目前的单目测距研究大多先是推导出成像投影模型或几何模型，再由此计算距离。因此他们存在着一些共性的问题一方面，基本上所有研究中都是小孔成像或透视投影的光学模型，并且其中坐标变换的几何关系都以理想光路为前提，而未考虑实际成像中存在的透镜畸变等光路误差，无法满足实际应用中的需要。另一方面，大多研究方法都采用了众多假设以简化问题，如相机水平放置、相机高度恒定不变、车辆无颠簸等等。而实际使用中，车辆行驶过程中发生的颠簸会改变相机拍摄的俯仰角，实验证明，车辆测距结果对俯仰角较为敏感，俯仰角的改变将致使测距精度一定程度上降低。

发明内容
本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种能够对车辆颠簸引起的测距误差进行实时动态补偿，能够准确且快速的计算本车与前方车辆的距离的方法。为此，本发 明采用如下的技术方案。一种基于单目视觉的前方车辆测距方法，包括下列步骤(I)对相机内部参数进行标定；(2)将相机安装在汽车上，用三线标定法静态标定相机的姿态参数，如果相机姿态参数不符合选定的安装方案，调整相机姿态后再次用三线标定法静态标定相机参数，直至其相机的姿态参数符合安装方案的要求；(3)设汽车行驶过程中因颠簸导致俯仰角的范围为(Θ θ H)，调整相机俯仰角为Θ L,在相机前方的纵向方向上，距离车身一定距离设置标志点，在该点处设置标记物，记录该标志点对应在图像的纵坐标，并在该标志点处横向再测量一定距离，记录其对应图像的横坐标；(4)在相机前方纵向不同距离处重复步骤步骤(3)的过程，利用得到的数据分段拟合出俯仰角为Θ L时，纵坐标与实际纵向距离的函数关系记为VD&(y)，纵坐标与每像素代表水平实际横向距离的函数关系记为HDu(y)，其中y表示纵坐标；(5)分别调整相机俯仰角为θ H和约为Θ M = ( Θ L+ Θ H) /2，重复步骤(3)和(4)的过程，然后利用得到的数据，分段拟合出俯仰角为ΘΗ和约为ΘΜ= (θ,θΗ)/2时，纵坐标与实际纵向距离的函数关系VDeH(y)和VDeM(y)，纵坐标与水平每像素代表实际横向距离的函数关系HD0h (y)和HD0m (y)；(6)设实时检测到的左右车道线方程分别为y = k^+bi和y = k2x+b2,则两条直线
的夹角平分线方程为y Ji+AxJ+A其中A= @，构造出三条实际上互相平行的直
Z 1+Α ι+λ
线左右车道线和车道中线，利用步骤(4)和(5)得到的函数关系，结合三线标定法，标定出相机实时的俯仰角度eMal-time;(7)根据0Mal_time与θρ ΘΜ和ΘΗ的关系，利用线性插值方法，计算得到车辆目标与本车的距离。作为优选实施方式，步骤(2)中，相机的姿态参数符合安装方案的要求为使水平倾角？》和方向偏角Ψ都在O. 002弧度之内；步骤(7)中，利用线性插值方法，计算车辆目标与本车距离的距离公式为DiS =柄2+HD权利要求
1.一种基于单目视觉的前方车辆测距方法，包括下列步骤 (1)对相机内部参数进行标定； (2)将相机安装在汽车上，用三线标定法静态标定相机的姿态参数，如果相机姿态参数不符合选定的安装方案，调整相机姿态后再次用三线标定法静态标定相机参数，直至其相机的姿态参数符合安装方案的要求； (3)设汽车行驶过程中因颠簸导致俯仰角的范围为(V，eH)，调整相机俯仰角为 在相机前方的纵向方向上，距离车身一定距离设置标志点，在该点处设置标记物，记录该标志点对应在图像的纵坐标，并在该标志点处横向再测量一定距离，记录其对应图像的横坐标； (4)在相机前方纵向不同距离处重复步骤步骤(3)的过程，利用得到的数据分段拟合出俯仰角为h时，纵坐标与实际纵向距离的函数关系记为VDeJy)，纵坐标与每像素代表水平实际横向距离的函数关系记为HDeJy)，其中y表示纵坐标； (5)分别调整相机俯仰角为eH和约为0M=(ejeH)/2，重复步骤⑶和⑷的过程，然后利用得到的数据，分段拟合出俯仰角为eH和约为eM= (0j0h)/2时，纵坐标与实际纵向距离的函数关系VDeH(y)和VDeM(y)，纵坐标与水平每像素代表实际横向距离的函数关系 HDeH(y)和 HDeM(y)； (6)设实时检测到的左右车道线方程分别为y= kjX+bj和y = k2x+b2,则两条直线的夹角平分线方程为
2.根据权利要求I所述的基于单目视觉的测距方法，其特征在于，步骤(2)中，相机的姿态参数符合安装方案的要求为使水平倾角和方向偏角W都在0. 002弧度之内。
3.根据权利要求I所述的基于单目视觉的前方车辆测距方法，其特征在于，步骤(7)中，利用线性插值方法，计算车辆目标与本车距离的距离公式为
全文摘要
本发明属于智能交通技术领域，涉及一种基于单目视觉的前方车辆测距方法，该方法在调整好车载相机姿态后，考虑因颠簸导致俯仰角变化的范围，调整相机俯仰角，然后利用得到的实测数据，分段拟合出不同俯仰角下纵坐标与实际纵向距离的函数关系及与水平每像素代表实际横向距离的函数关系；车辆行驶时，根据实时检测到的左右车道线，结合三线标定法，标定出相机实时的俯仰角度，再利用线性插值方法，计算得到车辆目标与本车的距离。本发明对车辆颠簸引起的测距误差具有实时动态补偿效果，可准确计算本车与前方车辆的距离。
文档编号G01C3/00GK102661733SQ20121016749
公开日2012年9月12日 申请日期2012年5月28日 优先权日2012年5月28日
发明者吴骏, 张芳, 方胜宇, 王悦, 耿磊, 肖志涛 申请人:天津工业大学