一种基于后视双目相机的多列车铰接角测量方法与流程

本发明涉及车辆控制领域，尤其是涉及一种基于后视双目相机的多列车铰接角测量方法。

背景技术：

铰接角是多列车的重要动力学状态，准确的测量多列车辆铰接角可以有利于此类车辆主动安全系统的应用欲开发，如多列车主动转向与多列车倒车系统等。与本发明相关的现有技术分为如下两类：

1.接触式测量传感器：如旋转电位器安装在重型车第五轮位置。

2.非接触式测量传感器：如超声波传感器和视觉传感器等。

接触式测量传感器或超声波传感器只适用于某种特定的铰接形式(如第五轮铰接)；已有的视觉传感器只适用于特定的牵引车-挂车连接，并不是一个独立于挂车的系统，更换挂车会使传感器失效。

技术实现要素：

本发明主要是解决现有技术所存在的适用范围小的技术问题，提供一种不局限于特定的铰接形式、具有较广的适用范围、更换挂车仍然可以正常工作的基于后视双目相机的多列车铰接角测量方法。

本发明针对上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于后视双目相机的多列车铰接角测量方法，包括以下步骤：

S1、从双目相机获取当前时刻图像，双目相机安装在牵引车后端并朝向挂车；

S2、对当前时刻图像进行预处理；

S3、计算基于绝对值差之和的匹配代价，并基于半全局优化方法计算最终视差图；此处绝对值可以是灰度绝对值或者RGB绝对值；

S4、利用最终视差图的深度信息，得到三维点云信息；

S5、根据前一时刻铰接角测量值，确定所需拟合挂车平面，利用RANSAC提取挂车单元在水平面内的轮廓信息；

S6、计算相机转动信息，得到铰接角。

作为优选，所述预处理包括灰度化处理和除畸变处理。

作为优选，所述步骤S4具体为：

对于图像坐标系下任意一点(u，v)以及该点视差d，其对应现实水平面坐标系中坐标(X，Y)可由如下公式计算：

$X=\frac{{\mathrm{stereo}}_{baseline}*(u+\frac{d}{2})}{d}$

$Y=\frac{{\mathrm{stereo}}_{baseline}*{\mathrm{stereo}}_f}{d}$

其中，stereo_baseline为双目相机的基线长度；stereo_f为双目相机的焦距，每个点的视差d为预设值。

作为优选，所述步骤S5中，当前一时刻铰接角为0°-30°时，二维点云所拟合平面为挂车前端面；当前一时刻铰接角为60°-90°时，二维点云所拟合平面为挂车侧端面；当前一时刻铰接角为30°-60°时，二维点云所拟合平面为挂车前端面与侧端面的双段直线。

作为优选，所述利用RANSAC提取挂车单元在水平面内的轮廓信息具体为：

基于RANSAC拟合直线的方法为：通过m个循环，随机从平面点云中选取2个点，计算拟合直线y＝ax+b的系数a与b，对剩余点云是否符合该拟合直线以计算距离的方式打分，距离小于某阈值M，则视该点为该拟合的正确匹配样本，选取打分最高的拟合直线，利用其对应的所有正确匹配样本，用最小二乘的方法重新计算得到最终的拟合直线；此步骤中，循环数m与距离阈值M均为预设值。

从拟合后得到的直线可以直接得到相机的转动信息，即相机和挂车之间的夹角，也即铰接角。

本方案主要解决了以下几个方面的问题：

1.双目图像预处理–通过测量双目相机参数，对所采集图像进行灰度化、除畸变以及立体矫正(对齐)。

2.视差图计算–计算基于绝对值差之和(SAD)的匹配代价，基于半全局优化(SGBM)方法计算最终视差图。

3.水平面二维点云计算–利用上述计算的深度信息，得到三维点云信息。由于挂车侧倾与俯仰运动相对较小(通常小于5°)，所以该三维点云可以投射到水平二维车辆平面上。

4.挂车轮廓提取–根据前一时刻铰接角测量值，确定所需拟合挂车平面(前端面或侧端面)。利用RANSAC提取挂车单元在水平面内的轮廓信息。

本发明带来的实质性效果是，相机安装于牵引车后部，成本较低，实时性较好，并且独立于挂车单元，可集成于牵引车的传感系统，无需改变安装位置即可以适用于不同的挂车系统，应用性较广。

附图说明

图1是本发明的一种流程图；

图2是本发明的一种系统结构示意图；

图3和图4是本发明的一种铰接角在30°-60°生成的二维点云图；

图5是从图3和图4拟合得到的双段直线示意图；

图中：1、牵引车，2、挂车，3、后视双目相机。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：本实施例的一种基于后视双目相机的多列车铰接角测量方法，流程图如图1所示。双目后视相机图像为本系统的输入，多列集装箱车辆铰接角为本系统的输出。详细的算法模块功能介绍如下：

1.获取双目RGB格式图像。

2.对图像进行预处理，主要包括灰度化、除畸变以及双目对齐。

3.计算基于绝对值差之和(SAD)的匹配代价，基于半全局优化(SGBM)方法计算最终视差图。

4.利用上述计算的深度信息，得到三维点云信息。由于挂车侧倾与俯仰运动相对较小(通常小于5度)，所以该三维点云可以近似由水平二维车辆平面上的点云投影所代替。

5.根据前一时刻铰接角测量值，确定所需拟合挂车平面(前端面或侧端面)。利用RANSAC提取挂车单元在水平面内的轮廓信息。当前一时刻铰接角为0°-30°时，二维点云所拟合平面为挂车前端面；当前一时刻铰接角为60°-90°时，二维点云所拟合平面为挂车侧端面；如图3、图4和图5所示，当前一时刻铰接角为30°-60°时，二维点云所拟合平面为挂车前端面与侧端面的双段直线，可以理解为挂车的俯视图。

铰接角为挂车前端面和水平x轴之间的夹角，从图5中可知，铰接角从拟合后的直线上可以直接得到。当前一时刻铰接角为0°-30°和60°-90°时也同理可得。

本发明基于双目视差与二维点云的运算，精度高，鲁棒性强。此方法应用后视双目相机，硬件成本较低，且安装位置方便易调节。此外，该方法是基于牵引车的铰接角测量系统，因而适用于不同挂车单元。

本方案所涉及的部分技术名称解释如下：

RANSAC：一种鲁棒的回归方法，用于排除不匹配特征信息。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

尽管本文较多地使用了牵引车、视差、挂车等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。