一种汽车LKA释放点的确定方法与流程

一种汽车lka释放点的确定方法
技术领域
1.本发明涉及汽车自动驾驶技术领域，尤其涉及一种汽车lka释放点的确定方法。


背景技术：

2.车道保持辅助系统lka(lane keeping assist)用于辅助驾驶员将车辆保持在车道线内行驶，是一项在车道偏移预警ldw(lane departure warning)功能上发展而来的横向运动控制adas功能，lka释放点也即车道保持辅助系统的开启条件。
3.《c-ncap管理规程——主动安全adas系统测试方法》中针对寻找lka释放点，有一段描述，即：车辆制造商应提供信息描述何时需要结束对车辆路径和速度的控制，以避免lka系统干扰每次测试的路径和/或速度控制，否则，对于每个横向速度，应进行两次校准，以确定lka何时激活，比较两种行驶方式的方向盘扭矩、车辆速度或横摆角速度(yaw rate)，确定哪里有显著差异，从而确定lka干预的时刻。但在实际操作过程中，现有技术的寻找lka释放点的系统存在效率低下的问题，主要表现在以下几点：
4.一：方向盘扭矩、车辆速度或横摆角速度(yaw rate)变化的时刻难以捕捉；
5.二：寻找释放点，既要对比观测车辆的方向盘扭矩、车辆速度或横摆角速度(yaw rate)变化的时刻，又要观测车辆距离车道线的距离，且不同车型的can通讯针脚定义不同，相关参数设置不同，故而单一的测量措施往往难以满足。
6.三：由于存在多维度对比，单人往往无法完成该项工作。


技术实现要素：

7.为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供了一种汽车lka释放点的确定方法，在进行lka测试试验前，试验前需预处理，驾驶车辆逐步靠近车道线，预处理过程中，采用多通视频采集设备，同时采集方向盘扭矩信号(高清拍摄)、车轮横摆角速度(高清拍摄)、车轮扭矩信号(高清拍摄)、以及轮边行驶视频信号(高清拍摄)，将四路视频信号导入本lka释放点确定系统中，可直接获取在lka释放瞬间，车轮距离车道线的距离，从而得出lka释放点，有效提升了开展《c-ncap管理规程——主动安全adas系统测试方法》试验的效率及节省人力资源。
8.为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：
9.本发明实施例提供了一种汽车lka释放点的确定方法，所述方法包括：
10.消除获取的道路图像中的干扰因素和噪声，剔除非车道线像素点，保留车道线像素点；
11.根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，在所述道路图像中检测出车道线的位置；
12.建立一个世界坐标系，将在所述道路图像中的所述车道线的坐标变换到世界坐标系上，确定所述车道线在世界坐标系上的坐标；
13.根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离；
14.根据所述车轮与所述车道线之间的距离，得出车辆的横摆角速度和方向盘扭矩发生偏移时的车辆车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点。
15.优选的，所述消除获取的道路图像中的干扰因素和噪声，剔除非车道线像素点，保留车道线像素点，包括：
16.获取车辆行驶过程中的所述道路图像，并将所述道路图像进行灰度化，得到道路灰度图像；
17.对所述道路灰度图像进行滤波降噪，进而剔除所述道路灰度图像中的非车道线像素点，保留所述道路灰度图像中的所述车道线像素点。
18.优选的，所述根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，在所述道路图像中检测出车道线的位置，包括：
19.根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，按照hough变换计算策略将所述道路图像中的像素点转换至参数空间；
20.根据转换后的所述道路图像中的像素点，确定左、右车道线的直线方程，进而在所述道路图像中检测出所述车道线的位置。
21.优选的，所述根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离，包括：
22.以摄像头的光心在地面垂直投影点为原点建立世界坐标系，根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离。
23.优选的，所述根据车辆车轮与所述车道线之间的距离，得出车辆的横摆角速度和方向盘扭矩发生偏移时的所述车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点，包括：
24.利用数采电脑采集车辆的横摆角速度和方向盘扭矩，并将所述横摆角速度和所述方向盘扭矩实时显示在信号数采电脑的屏幕上；
25.实时采集所述屏幕的图像信息，识别出所述屏幕上的所述横摆角速度和所述方向盘扭矩；
26.响应于数采电脑屏幕上的所述横摆角速度和所述方向盘扭矩发生偏移，记录下此刻所述车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点。
27.优选的，所述消除获取的道路图像中的干扰因素和噪声，包括：
28.获取车辆行驶正前方、车辆行驶正后方、车辆左前轮轮眉处和车辆右前轮轮眉处的所述道路图像，消除所述道路图像中的干扰因素和噪声。
29.本发明实施例还提供了一种汽车lka释放点的确定装置，包括：
30.降噪滤波模块，用于消除获取的道路图像中的干扰因素和噪声，剔除非车道线像素点，保留车道线像素点；
31.检测模块，用于根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，在所述道路图像中检测出车道线的位置；
32.变换模块，用于建立一个世界坐标系，将在所述道路图像中的所述车道线的坐标变换到世界坐标系上，确定所述车道线在世界坐标系上的坐标；
33.第一确定模块，用于根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离；
rate)变化的时刻，又要观测车辆距离车道线的距离，且不同车型的can通讯针脚定义不同，相关参数设置不同，故而单一的测量措施往往难以满足。
52.三：由于存在多维度对比，单人往往无法完成该项工作。
53.基于此，如何提高lka释放点的测试效率成为了亟需解决的技术问题。
54.需要指出的是，该方法由计算机设备执行。需要说明的是，这里的计算机设备是指任何具有计算处理功能的设备，包括但不限于固定终端设备或者移动终端设备。该固定终端设备可以包括但不限于台式电脑或者计算机设备等，该移动终端设备可以包括但不限于手机、平板电脑、穿戴式设备或者笔记本电脑等。
55.以下结合附图及具体实施例对本发明技术方案做进一步的详细阐述。
56.参考图1，本发明实施例提供一种汽车lka释放点的确定方法，所述方法包括：
57.s11：消除获取的道路图像中的干扰因素和噪声，剔除非车道线像素点，保留车道线像素点；
58.s12：根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，在所述道路图像中检测出车道线的位置；
59.s13：建立一个世界坐标系，将在所述道路图像中的所述车道线的坐标变换到世界坐标系上，确定所述车道线在世界坐标系上的坐标；
60.s14：根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离；
61.s15：根据所述车轮与所述车道线之间的距离，得出车辆的横摆角速度和方向盘扭矩发生偏移时的车辆车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点。
62.在步骤s11中，获取的道路图像通过设置在车辆行驶正前方、车辆行驶正后方、车辆左前轮轮眉处和车辆右前轮轮眉处的高清摄像头获取。
63.在一些实施例中，所述消除获取的道路图像中的干扰因素和噪声，剔除非车道线像素点，保留车道线像素点，包括：
64.获取车辆行驶过程中的所述道路图像，并将所述道路图像进行灰度化，得到道路灰度图像；
65.对所述道路灰度图像进行滤波降噪，进而剔除所述道路灰度图像中的非车道线像素点，保留所述道路灰度图像中的所述车道线像素点。
66.示例性的，在进行车道线检测时，需要对车辆行驶过程中的道路图像进行预处理，道路图像中往往存在许多非车道线因素，如树木、天空和建筑物等，其均为车道线检测与提取过程中的干扰因素。同时，图像在形成与传输过程中，受传感器材料、电子元器件和传输介质等因素的影响，会产生图像噪声，因此有必要对道路图像进行预处理操作，消除图像中的干扰因素和噪声，尽可能多地保留车道线像素点，剔除非车道线像素点，为后续车道线检测与提取建立基础。具体的道路图像处理过程为：原图像—道路图像灰度化——滤波降噪——阈值分割；其中，原图像可以参考图4，处理过的图像可以参考图5。
67.在一些实施例中，所述根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，在所述道路图像中检测出车道线的位置，包括：
68.根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，按照hough变换计算策略将所述道路图像中的像素点转换至参数空间；
69.根据转换后的所述道路图像中的像素点，确定左、右车道线的直线方程，进而在所述道路图像中检测出所述车道线的位置。
70.在上述实施例中，需要说明的时，道路的几何模型分为直线模型和曲线模型。直线模型表达式简单，易于计算；曲线模型有诸多类型，不同模型的表达式复杂程度不同。针对弯道而言，图像中近视野部分弯曲程度较小，远视野部分弯曲程度较大。由于本技术只关注近景车道线，故不考虑弯曲车道线的模型。
71.示例性的，本技术检测车道线时利用hough变换检测车道线的，具体过程如下：
72.首先参考图6，设图像中直线必然会交于一点(θ0，ρ0)，根据θ0和ρ0即可确定图像空间中的直线，
73.(1)建立一个空二维数组h(ρ,θ)，记录图像中的点对应参数空间点的数量；
74.(2)搜索图像中灰度值为255的点(u,v)；
75.(3)hough变换：参考图6，将(u,v)代入式(2)，θ∈(0
°
,180
°
)，计算对应ρ值，并将矩阵(二维数组)h的(ρ,θ)位置的值加1，直至图像中所有白色点(车道线橡素点)转换完毕，也就完成将图像空间中的车道线橡素点全部转换到参数空间；
76.(4)在矩阵h中分别寻找θ《90
°
和θ》90
°
对应的峰值点，确定左、右车道线对应的ρ和θ，ρ和θ确定后，即可根据式(3)和式(4)确定左、右车道线的直线方程，联立式(3)和式(4)即可确定车道线交点坐标，即消失点坐标。
77.ρ＝ucosθ+vsinθ
ꢀꢀꢀ
(2)
78.v＝-ucotθl+ρlsinθl
ꢀꢀꢀ
(3)
79.v＝-ucotθr+ρrsinθr
ꢀꢀꢀ
(4)
80.式中，θr、ρr分别为右车道线的极角、极径，θl、ρl分别为左车道线的极角、极径。
81.需要说明的是，hough变换中θ的取值范围为0
°
至180
°
，观察道路图像可知，左车道线的θ值小于90
°
，右车道线的θ值大于90
°
，以此来区分左、右车道线。
82.总的来说，本技术的hough变换是将图像空间中符合某一函数关系的点映射到参数空间中，通过寻找参数空间中的峰值点，确定此函数的相关参数。图像空间中的一个点投射至参数空间中为一条线，当图像中的某些点符合同一函数关系时，其对应的参数空间中的线相交于一点，该点坐标即为图像空间利用hough变换检测道路图像中的车道直线。
83.在一些实施例中，所述根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离，包括：
84.以摄像头的光心在地面垂直投影点为原点建立世界坐标系，根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离。
85.示例性的，参考图7，为路面世界坐标系与图像平面坐标系成像几何关系图，以本技术中的高清摄像头的光心在地面垂直投影点为原点建立世界坐标系，yw轴方向与摄像机朝向一致，zw轴垂直于地面向上，如图中o
w-x
wywzw
所示，a为地面上一点，设其坐标为(xw,yw,0)，其对应图像像素点a
′
(u,v)，|oco|＝f，根据图中几何关系，易得a点的纵坐标yw见下式：
[0086][0087]
式中，h为摄像机距离地面高度，α为摄像机光轴与水平面夹角，即俯仰角，γ为oco
与o
cb′
的夹角，可由图像平面与光心的几何关系求解，由oco垂直于图像平面可以求出γ，如下式：
[0088][0089]
由于δaboc是直角三角形，ab
⊥
ocb，结合图中位置关系可得a点的横坐标xw，如下式：
[0090][0091]
上式中，tanθ可根据对顶角及a
′b′⊥ocb′
进行求解，计算方法见下式：
[0092][0093]
经过上述的计算，这样边建立了图像坐标与世界坐标的对应关系，如下式：
[0094][0095]
根据图像坐标与世界坐标的对应关系，进而就可以计算出车辆车轮到所述车道线的距离，其中的一个计算结果可以参考图8。
[0096]
在一些实施例中，所述根据车辆车轮与所述车道线之间的距离，得出车辆的横摆角速度和方向盘扭矩发生偏移时的所述车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点，包括：
[0097]
利用数采电脑采集车辆的横摆角速度和方向盘扭矩，并将所述横摆角速度和所述方向盘扭矩实时显示在信号数采电脑的屏幕上；
[0098]
实时采集所述屏幕的图像信息，识别出所述屏幕上的所述横摆角速度和所述方向盘扭矩；
[0099]
响应于数采电脑屏幕上的所述横摆角速度和所述方向盘扭矩发生偏移，记录下此刻所述车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点。
[0100]
示例性的，数采电脑屏幕上某个时刻显示的数据可以参考图9，本实施例中，利用一个高清摄像头对数采电脑屏幕上的数据进行拍摄，进而对页面中的横摆角速度、方向盘扭矩等进行采集，并且将将试验车辆横摆角速度、车轮扭矩发生偏移的时刻与车道线距离检测算法的时刻相对比，得出在横摆角速度发生偏移的时的车轮距离车道线的距离，从而算出lka的释放点。
[0101]
总的来说，本发明实施例提供了一种汽车lka释放点的确定方法，在进行lka测试试验前，试验前需预处理，驾驶车辆逐步靠近车道线，预处理过程中，采用多通视频采集设备，同时采集方向盘扭矩信号(高清拍摄)、车轮横摆角速度(高清拍摄)、车轮扭矩信号(高
清拍摄)、以及轮边行驶视频信号(高清拍摄)，将四路视频信号导入本lka释放点确定系统中，可直接获取在lka释放瞬间，车轮距离车道线的距离，从而得出lka释放点，有效提升了开展《c-ncap管理规程——主动安全adas系统测试方法》试验的效率及节省人力资源。
[0102]
如图2所示，本发明实施例还提供了一种汽车lka释放点的确定装置，包括：
[0103]
降噪滤波模块21，用于消除获取的道路图像中的干扰因素和噪声，剔除非车道线像素点，保留车道线像素点；
[0104]
检测模块22，用于根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，在所述道路图像中检测出车道线的位置；
[0105]
变换模块23，用于建立一个世界坐标系，将在所述道路图像中的所述车道线的坐标变换到世界坐标系上，确定所述车道线在世界坐标系上的坐标；
[0106]
第一确定模块24，用于根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离；
[0107]
第二确定模块25，用于根据所述车轮与所述车道线之间的距离，得出车辆的横摆角速度和方向盘扭矩发生偏移时的车辆车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点。
[0108]
在一些实施例中，所述降噪滤波模块21，具体用于：
[0109]
获取车辆行驶过程中的所述道路图像，并将所述道路图像进行灰度化，得到道路灰度图像；
[0110]
对所述道路灰度图像进行滤波降噪，进而剔除所述道路灰度图像中的非车道线像素点，保留所述道路灰度图像中的所述车道线像素点。
[0111]
在一些实施例中，所述检测模块22，具体用于：
[0112]
根据消除了干扰因素和噪声的所述道路图像，按照hough变换计算策略将所述道路图像中的像素点转换至参数空间；
[0113]
根据转换后的所述道路图像中的像素点，确定左、右车道线的直线方程，进而在所述道路图像中检测出所述车道线的位置。
[0114]
在一些实施例中，所述第一确定模块24，具体用于：
[0115]
以摄像头的光心在地面垂直投影点为原点建立世界坐标系，根据所述车道线在世界坐标系上的坐标，确定车辆车轮到所述车道线的距离。
[0116]
在一些实施例中，所述第二确定模块25，具体用于：
[0117]
利用数采电脑采集车辆的横摆角速度和方向盘扭矩，并将所述横摆角速度和所述方向盘扭矩实时显示在信号数采电脑的屏幕上；
[0118]
实时采集所述屏幕的图像信息，识别出所述屏幕上的所述横摆角速度和所述方向盘扭矩；
[0119]
响应于数采电脑屏幕上的所述横摆角速度和所述方向盘扭矩发生偏移，记录下此刻所述车轮与所述车道线之间的距离，从而得到lka的释放点。
[0120]
在一些实施例中，还包括获取模块26，具体用于：
[0121]
获取车辆行驶正前方、车辆行驶正后方、车辆左前轮轮眉处和车辆右前轮轮眉处的所述道路图像。
[0122]
这里需要指出的是：以上装置项的描述，与上述方法项描述是类似的，同方法的有
益效果描述，不做赘述。对于本发明装置实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述。
[0123]
如图3所示，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括处理器31和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器32，其中所述处理器用于运行所述计算机程序时，实现应用于所述的方法。
[0124]
在一些实施例中，本发明实施例中的存储器32可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本文描述的系统和方法的存储器32旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0125]
而处理器31可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器31中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器31可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器32，处理器31读取存储器32中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0126]
在一些实施例中，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(application specific integrated circuits，asic)、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、数字信号处理设备(dsp device，dspd)、可编程逻辑设备(programmable logic device，pld)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本技术所述功能的其它电子单元或其组合中。
[0127]
对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
[0128]
本发明又一实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器31执行时，可实现应用于所述农业用地的面积测量方
法的步骤。例如，如图1所示的方法中的一个或多个。
[0129]
在一些实施例中，所述计算机存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0130]
需要说明的是：本发明实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
[0131]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。