专利名称：基于机器视觉和gps的汽车列车最大横向摆动量检测方法
技术领域：
本发明涉及一种用于汽车列车行驶过程中牵引车和挂车最大横向摆动量的检测方法，尤其涉及一种基于机器视觉和GPS的汽车列车横向摆动量自动检测方法，它是利用安装在牵引车和挂车底部的两个摄像头，实时采集汽车列车下方放置的直线标志线的图像信息，运用机器视觉检测算法分别计算牵引车和挂车底部中心固连点相对于直线标志线的距离值，同时利用GPS获得汽车列车沿直线标志线的纵向行驶速度信息，根据同一时刻牵引车和挂车相对直线标志线的距离信息统计出牵引车和挂车之间的最大横向摆动值，进而对汽车列车在行驶过程中的最大横向摆动量进行检测的方法。属于汽车列车横向稳定性检测技术领域。
背景技术：
随着汽车工业和交通运输业的发展，汽车列车以其装载量大、运输成本低等优点， 受到汽车运输业的高度重视和普遍发展。汽车列车横向摆动是汽车横向稳定性的重要研究内容，它是指汽车列车直线行驶时，抵抗横向摆动，保持直线行驶的能力。汽车列车横向摆动不仅使汽车的操纵稳定性变差，加重了行驶阻力和轮胎磨损，增加了行驶通道宽度，严重时产生侧滑、侧翻，诱发交通碰撞事故。因此，在汽车列车出厂前对其横向稳定性进行检测就显得非常重要。但目前的检测方法主要是利用在牵引车和挂车底盘中间下方各固定一个喷枪，在汽车行驶过程中同时朝下方地面喷射某种白色液体，在地面上形成两条曲线，然后两个人用皮尺对重合的曲线进行分段测量，然后比较记录下的最短距离，将这些最短距离中的最大值作为汽车列车的最大横向摆动量。由此可见，目前的汽车列车横向摆动检测主要还是靠人工进行，检测效率低。由于是随机抽检，准确率低，漏检率高；再加上喷枪喷出的液体容易受到周围气流的影响，对环境的适应性差，同时检测可靠性也受到影响，这些都给传统的汽车列车最大横向摆动量检测方法带来了极大地挑战。
发明内容
本发明的目的是克服现有汽车列车横向摆动检测方法的不足，提供一种自动、可靠的基于机器视觉和GPS的汽车列车最大横向摆动量自动检测方法。本发明采用如下技术方案一种汽车列车最大横向摆动量的检测方法，所述的汽车列车包括牵引车和挂车， 其特征在于，分别在牵引车前桥和挂车后桥下方安装CCD摄像头C1和CCD摄像头C2，CCD摄像头C1负责牵引车下方图像信息的采集，CCD摄像头C2负责挂车下方图像信息的采集；另外，在牵引车上方安装GPS，负责实时采集汽车列车行驶速度，在CCD摄像头C1和CCD摄像头C2的拍摄范围内设置白色直线标志线，以后步骤如下步骤1分别求解CXD摄像头C1和CXD摄像头C2所拍图像像素的标定值(1)求解CXD摄像头C1所拍图像像素的标定值在CXD摄像头C1的拍摄范围内设置第一圆形标志，并由CXD摄像头C1对圆形标志进行拍摄，获得第一圆形标志的图像；对第一圆形标志的图像进行阈值分割并二值化处理，得到二值化图像的灰度值
如果万O, "-1)==25 5&&万O,於 1)==25 5&&
E{m, )=
0
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B{m,ri)否则 m、η分别为当前位置像素的横、纵坐标，接着利用点Hough变换和最小二乘法计算第一圆形标志圆心0'工的横坐标值U、纵坐标值ν及半径值R，并将第一圆形标志的圆心坐标0'工作为与牵引车固连的固连点O1的坐标，即固连点O1的横纵坐标值也为u和v，
R=^u1 -Irn^r ^，其中，
(λ2χ+ x/ -X^ -x/)(/-/)-(^γ+γ/ -^γ-/){xy-xy)
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值外功，= \ι ’ ,,,，1' (m，η)为采集的第二圆形标志图像数据
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m、η分别为当前位置像素的横、纵坐标，接着利用点Hough变换和最小二乘法计算第二圆形标志圆心0' 2的横坐标值u'、纵坐标值ν'及半径值R'，并将圆形标志的圆心坐标0' 2作为与牵引车固连的固连点O2的坐标，即固连点O2的横、纵坐标值也为u'和
权利要求
1. 一种基于机器视觉和GPS的汽车列车最大横向摆动量检测方法，所述的汽车列车包括牵引车和挂车，其特征在于，分别在牵引车前桥和挂车后桥下方安装CCD摄像头C1和CCD 摄像头C2，CCD摄像头C1负责牵引车下方图像信息的采集，CCD摄像头C2负责挂车下方图像信息的采集；另外，在牵引车上方安装GPS，负责实时采集汽车列车行驶速度，在CCD摄像头C1和CCD摄像头C2的拍摄范围内设置白色直线标志线，以后步骤如下 步骤1分别求解CCD摄像头C1和CCD摄像头C2所拍图像像素的标定值 (1)求解CCD摄像头C1所拍图像像素的标定值在CXD摄像头C1的拍摄范围内设置第一圆形标志，并由CXD摄像头C1对圆形标志进行拍摄，获得第一圆形标志的图像；对第一圆形标志的图像进行阈值分割并二值化处理，得到二值化图像的灰度值B(m， [255 如果/Ο,/ )〉/7、η)，所外功=二 , ‘ ^IOiun)为采集的第一圆形标志图像数据的灰度值，T为、[ο 如果二值化图像分割阈值，T = 210，然后，利用基于形态学的边缘检测算法，求得二值化后的边缘图像E(m，η),如果万O, "-1)==25 5&&万O,於 1)==25 5&&E{m, )-、0B{m-\ fi)==255&&B(m+l, ")=255B{m,n)否则m、η分别为当前位置像素的横、纵坐标，接着利用点Hough变换和最小二乘法计算第一圆形标志圆心0'工的横坐标值U、纵坐标值ν及半径值R，并将第一圆形标志的圆心坐标0'工作为与牵引车固连的固连点O1的坐标，即固连点O1的横纵坐标值也为u和v，R^ ^u1 -Ixu+ ^-2γν+^ +/ ，其中，(λ2χ+ x/ -X^ -x/)(/-/)-(^γ+γ/ -^γ-/){xy-xy)U =V-2{χ-/)-l(7y-^yf(χ2γ+γγ2 -χ2γ-γ2)(χ2 -χ2)-^χ+χγ2 -Xi -χ/)(χγ-χγ)、2(7 -/)-2(^}-^)2Ic=Y4XiIQ.,孓=受少,/Ω，χ2, /=Y4^IQ. , χ3,/=1 /=1 /=1 /=1 /=1 _ Ω_ Ω一 Ω_ Ω=·ι;2>'=Σ^7Ω' / = Σ-^/Ω'Ω 为点Hough变换确定的圆边缘像素点的个数，Xi> Ii分别表示点Hough变换确定的第i个边缘像素点的横、 纵坐标值，利用直尺直接测得第一圆形标志的直径值Da，单位毫米，再计算得到CCD摄像头C1所拍图像像素的标定值Cv，即CV = Da/D。，单位毫米/像素，其中，、Dc = 2R，单位像素， (2)求解CCD摄像头C2所拍图像像素的标定值在CXD摄像头C2的拍摄范围内设置第二圆形标志，并由CXD摄像头C2对圆形标志进行拍摄，获得第二圆形标志的图像；对第二圆形标志的图像进行阈值分割并二值化处理，得到二值化图像的灰度值
全文摘要
本发明公开了一种用于汽车列车行驶过程中牵引车和挂车之间最大横向摆动量的检测方法，其特征是利用安装在牵引车和挂车底部的两个摄像头，实时采集汽车列车下方直线标志线的图像信息，运用机器视觉检测算法分别计算牵引车和挂车底部中心固连点相对于直线标志线的距离值，同时利用GPS获得列车沿直线标志线的纵向行驶速度信息，根据同一时刻牵引车和挂车相对直线标志线的距离信息计算出牵引车和挂车之间的最大横向摆动值，实现汽车列车在行驶过程中最大横向摆动量的检测。
文档编号G01B11/02GK102322800SQ20111014561
公开日2012年1月18日 申请日期2011年5月31日 优先权日2011年5月31日
发明者唐慧强, 夏旻, 孙伟, 张小瑞, 李超, 闾军 申请人:南京信息工程大学