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原文传递一种基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法

专利名称：	一种基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法
摘要：	本发明涉及一种基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，包括通过采集的车辆移动过程中目标车位的实时序列图像计算目标车位的运动轨迹；将目标车位的运动轨迹与泊车路径进行相似性匹配，计算综合评估值；当综合评估值大于等于第一预设阈值时，泊车车速不变，当综合评估值小于第一预设阈值时，则根据车辆的偏向角变化率调整泊车车速；当车辆的偏向角变化率大于等于第二预设阈值时，降低泊车车速，当车辆的偏向角变化率小于第二预设阈值时，提高泊车车速。本发明通过将目标车位的运动轨迹与泊车路径进行相似性匹配，并根据匹配后的综合评估值及车辆的偏向角标化率对泊车车速进行分段标定，提高自动泊车车速控制的平滑度，增强用户的体验感。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司
发明人：	刘晓阳;徐勇;王俊茜;钟启兴
专利状态：	有效
申请日期：	2019-03-31T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-02T00:00:00+0800
申请号：	CN201910254321.7
公开号：	CN110077393A
代理机构：	广州粤高专利商标代理有限公司
代理人：	陈卫;练逸夫
分类号：	B60W30/06(2006.01);B;B60;B60W;B60W30
申请人地址：	516006 广东省惠州市仲恺高新区和畅五路西103号
主权项：	1.一种基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，包括如下步骤：采集车辆移动过程中目标车位的实时序列图像，并通过实时序列图像计算目标车位的运动轨迹；将计算的目标车位的运动轨迹与泊车系统所规划的泊车路径进行相似性匹配，以计算目标车位的运动轨迹与泊车系统所规划的泊车路径的综合评估值；将综合评估值与第一预设阈值进行比较，当综合评估值大于等于第一预设阈值时，泊车车速不变，当综合评估值小于第一预设阈值时，则根据车辆的偏向角变化率调整泊车车速；将车辆的偏向角变化率与第二预设阈值进行比较，当车辆的偏向角变化率大于等于第二预设阈值时，则判断车辆处于曲线运动，降低泊车车速，当车辆的偏向角变化率小于第二预设阈值时，则判断车辆处于非曲线运动，提高泊车车速。 2.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，当综合评估值大于等于第一预设阈值时，泊车系统还根据车辆当前的泊车车速、位置以及车辆偏向角调整车辆运动轨迹至其所规划的泊车路径上。 3.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，所述目标车位的运动轨迹与泊车系统所规划的泊车路径的综合评估值的计算具体包括：将目标车位的运动轨迹与泊车系统所规划的泊车路径采用相同的二维坐标进行表示；计算每一个时刻上对应两个点之间的欧式距离；对多个计算得到的欧式距离分别进行综合评估，以得到目标车位的运动轨迹与泊车系统所规划的泊车路径的综合评估值。 4.根据权利要求3所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，对欧式距离进行综合评估包括：将每个欧式距离分别与第三预设阈值进行比较，当欧式距离大于等于第三预设阈值时，记为1，当欧式距离小于第三预设阈值时，记为0。 5.根据权利要求4所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，所述综合评估值通过以下公式计算：；其中，表示综合评估值，、分别表示目标车位的运动轨迹和泊车系统所规划的泊车路径，表示所计算的轨迹、上的记录点个数，、分别表示轨迹、上的第个记录点，表示和间的欧式距离的综合评估。 6.根据权利要求5所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，欧式距离的综合评估通过以下公式确定：；两个点之间的欧式距离通过以下公式计算：；其中，、分别表示目标车位的运动轨迹和泊车系统所规划的泊车路径，、分别表示轨迹、上的第个记录点，表示和间的欧式距离的综合评估，表示和之间的欧式距离，表示欧式距离的第三预设阈值，、、、分别表示、的坐标和坐标。 7.根据权利要求5所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，所述第一预设阈值设置为；其中，表示所计算的轨迹、上的记录点个数。 8.根据权利要求1所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，计算目标车位的运动轨迹具体包括：通过视觉检测模块采集车辆移动过程中目标车位的实时序列图像；对实时序列图像中SURF特征进行提取匹配，获取最佳匹配特征点；获取最佳匹配特征点所匹配的运动目标图像的运动轨迹，并通过卡尔曼滤波算法对所述运动轨迹进行估算，生成运动曲线，即目标车位的运动轨迹。 9.根据权利要求8所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，最佳匹配特征点的获取包括：从采集的第一帧图像中获取感兴趣区域，将感兴趣区域存储为模板图像；分别对实时序列图像的每一帧图像中的感兴趣区域和模板图像进行SURF特征提取；采用最大近邻向量匹配方法将感兴趣区域与模板图像的SURF特征进行匹配，以得到最佳匹配特征点；将以最佳匹配特征点所匹配的运动目标图像作为模板图像。 10.根据权利要求8所述的基于图像视觉的自动泊车车速控制的方法，其特征在于，生成运动曲线具体包括：将最佳匹配特征点通过世界坐标系中的三维坐标表示；将以世界坐标系中的三维坐标表示的最佳匹配特征点转化为通过计算机坐标系中的二维坐标表示；通过卡尔曼滤波算法对二维坐标表示的最佳匹配特征点的运动轨迹进行估算，生成运动曲线。
所属类别：	发明专利