The invention discloses an obstacle warning method and device, wherein, the method comprises respectively acquiring the scene image before the current sampling time and sampling time, and each view within the field of view to the first relative distance map, motion device which get obstacle contour, and the calibration information in the current sampling time of obstacles the motion device second relative distance map, according to the first relative distance map, a sampling time of current sampling time obstacle contour and the calibration information and the motion vector of the current sampling time of obstacles to the previous sampling times corresponding to the obstacle, the obstacle to calculate the moments before the sampling exercise device second relative distance map accordingly, in the calculation of the relative velocity; the current sampling time and obstacle motion device; then, to predict the motion in the current sampling time of obstacles Device collision time. The embodiment of the invention solves the technical problem of how to quickly and accurately judge the obstacle.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及模式识别与机器学习及视频图像处理
，尤其是涉及一种障碍物预警方法和障碍物预警装置。
技术介绍
目前所用的障碍物与汽车、机器人和无人机等运动装置相对距离的算法，除了雷达测距和双目视觉测距外，利用单目视觉的测距方案存在精度低和障碍物漏报、误报的缺点。获得障碍物与运动装置的相对速度，需要对两次测量的障碍物深度做跟踪匹配，以取得同一个障碍物在两次采样数据中的对应关系。目前所用的障碍物跟踪算法需要对两次采样的障碍物信息进行特征点匹配和障碍物分割，无论是基于深度图还是图像的特征点匹配方案，都存在计算量大和精度低的缺点。因此，目前的运动装置相对速度算法精度偏低，计算速度较慢，无法对障碍物做出准确的预判。有鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
本专利技术实施例的主要目的在于提供一种障碍物预警方法，其至少部分地解决了如何快速准确地对障碍物做出预判的技术问题。此外，还提供一种障碍物预警装置。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了以下技术方案：一种障碍物预警方法，应用于运动装置障碍物规避和路径规划系统，该方法至少包括：分别获取当前采样时刻和前一采样时刻的场景图像，以及视场范围内各视点到运动装置的第一相对距离图；根据所述当前采样时刻的所述第一相对距离图，对障碍物进行分割和标定，得到所述障碍物的轮廓、标定信息，并将所述轮廓内的第一...
【技术保护点】
一种障碍物预警方法，应用于运动装置障碍物规避和路径规划系统，其特征在于，所述方法至少包括：分别获取当前采样时刻和前一采样时刻的场景图像，以及视场范围内各视点到运动装置的第一相对距离图；根据所述当前采样时刻的所述第一相对距离图，对障碍物进行分割和标定，得到所述障碍物的轮廓、标定信息，并将所述轮廓内的第一距离值进行加权平均，得到在所述当前采样时刻所述障碍物到所述运动装置的第二相对距离图；根据所述当前采样时刻和所述前一采样时刻的所述场景图像对利用运动估计算法，计算所述障碍物从所述当前采样时刻到所述前一采样时刻的运动矢量；根据所述障碍物的所述轮廓和所述标定信息以及所述障碍物从所述当前采样时刻到所述前一采样时刻的所述运动矢量，匹配前一采样时刻对应的被标定障碍物，根据所述前一采样时刻所述障碍物轮廓和前一采样时刻第一相对距离图，计算在所述前一采样时刻所述障碍物到所述运动装置的第二相对距离图；根据所述障碍物在所述当前采样时刻和所述前一采样时刻的所述第二相对距离图，计算所述障碍物在所述当前采样时刻和所述前一采样时刻的第二相对距离变化值，并根据该第二相对距离变化值以及所述当前采样时刻和所述前一采样时刻之间...
【技术特征摘要】
1.一种障碍物预警方法，应用于运动装置障碍物规避和路径规
划系统，其特征在于，所述方法至少包括：
分别获取当前采样时刻和前一采样时刻的场景图像，以及视场范
围内各视点到运动装置的第一相对距离图；
根据所述当前采样时刻的所述第一相对距离图，对障碍物进行分
割和标定，得到所述障碍物的轮廓、标定信息，并将所述轮廓内的第
一距离值进行加权平均，得到在所述当前采样时刻所述障碍物到所述
运动装置的第二相对距离图；
根据所述当前采样时刻和所述前一采样时刻的所述场景图像对
利用运动估计算法，计算所述障碍物从所述当前采样时刻到所述前一
采样时刻的运动矢量；
根据所述障碍物的所述轮廓和所述标定信息以及所述障碍物从
所述当前采样时刻到所述前一采样时刻的所述运动矢量，匹配前一采
样时刻对应的被标定障碍物，根据所述前一采样时刻所述障碍物轮廓
和前一采样时刻第一相对距离图，计算在所述前一采样时刻所述障碍
物到所述运动装置的第二相对距离图；
根据所述障碍物在所述当前采样时刻和所述前一采样时刻的所
述第二相对距离图，计算所述障碍物在所述当前采样时刻和所述前一
采样时刻的第二相对距离变化值，并根据该第二相对距离变化值以及
所述当前采样时刻和所述前一采样时刻之间的时间间隔，计算在所述
当前采样时刻所述障碍物与所述运动装置的相对速度；
根据所述障碍物在所述当前采样时刻的第二相对距离图和所述
\t轮廓以及与所述运动装置的相对速度，预判在所述当前采样时刻所述
障碍物到所述运动装置的碰撞时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取当
前采样时刻和前一采样时刻的场景图像，以及视场范围内各视点到运
动装置的第一相对距离图，具体包括：
根据双目测距原理，由双目摄像机成像，并结合同一物体在所述
双目摄像机的两幅同时刻所成的场景图像里的视觉差异以及所述双
目摄像机的结构参数，获取所述当前采样时刻和所述前一采样时刻的
场景图像，以及所述视场范围内各视点到运动装置的第一相对距离图；
或者，
根据所述单目测距原理，对所述当前采样时刻的图像和所述前一
采样时刻的图像进行几何变换分析，获取所述当前采样时刻和所述前
一采样时刻的场景图像，以及所述视场范围内各视点到运动装置的第
一相对距离图；或者，
根据雷达测距原理，对雷达视场内的范围进行扫描，获取所述当
前采样时刻和所述前一采样时刻的场景图像，以及所述视场范围内各
视点到运动装置的第一相对距离图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述当
前采样时刻所述障碍物到所述运动装置的第二相对距离图，具体包括：
根据所述单目测距原理，对相机的成像做基于模板的训练，进行
特征点标定或机器学习的目标识别，直接提取出所述识别目标的轮廓，
将所述轮廓与所存储模板的尺寸进行标定，从而直接获取所述当前采
\t样时刻所述障碍物到运动装置的第二相对距离图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当
前采样时刻的所述第一相对距离图，对障碍物进行分割和标定，得到
所述障碍物的轮廓、标定信息，得到所述当前采样时刻所述障碍物到
所述运动装置的第二相对距离图，具体包括：
对所述当前采样时刻的所述第一相对距离图进行过滤，去除路面
和虚假障碍物；
通过所述当前采样时刻的所述第一相对距离图获得所述当前采
样时刻的所述障碍物的第二相对距离，并将所述第二相对距离值相似
的视点融合成联通的轮廓；
对所述联通的障碍物轮廓进行标记并对轮廓内的第一相对距离
值加权平均获得对所述障碍物第二相对距离值的标定。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述各
障碍物从所述当前采样时刻到所述前一采样时刻的运动矢量，具体包
括：
将所述当前采样时刻的场景图像和所述前一采样时刻的场景图
像划分成N个子块；其中，所述N取正整数；
利用快速块匹配算法或频域计算法，计算所述当前采样时刻的场
景图像和所述前一采样时刻的场景图像中所述各子块的对应关系，得
到所述各子块的运动矢量场；或者，
利用光流法或所述频域计算法，计算所述当前采样时刻和所述前
一采样时刻的场景图像对中各关键点的对应关系，得到所述各关键点
\t的运动矢量场；
对所述运动矢量场进行分配或插值，计算得到所述障碍物从所述
当前采样时刻到所述前一采样时刻的运动矢量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该障碍
物第二相对距离变化值以及所述当前采样时刻和所述前一采样时刻
之间的时间间隔，计算在所述当前采样时刻所述障碍物与所述运动装
置的相对速度，具体包括：
用所述第二相对距离变化值除以所述当前采样时刻和所述前一
采样时刻之间的时间间隔，得到在所述当前采样时刻所述障碍物与所
述运动装置的相对速度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述障
碍物在所述当前采样时刻的第二相对距离图以及与所述运动装置的
相对速度，预判在所述当前采样时刻所述障碍物到所述运动装置的碰
撞时间，具体包括：
根据所述障碍物在所述当前采样时刻的第二相对距离图和所述
轮廓，对所述轮廓内的第二距离值进行加权平均，得到所述障碍物在
所述当前采样时刻的第二相对距离；
用所述障碍物在所述当前采样时刻的第二相对距离除以在所述
当前采样时刻所述障碍物与所述运动装置的相对速度，得到在所述当
前采样时刻所述障碍物到所述运动装置的碰撞时间。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述障碍物在所述当前采样时刻的第二相对距离图和所述
\t轮廓、与所述运动装置的所述相对速度以及所述障碍物从所述当前采
样时刻到所述前一采样时刻的运动矢量，预判在下一采样时刻所述障
碍物的位置及该障碍物与运动装置的相对距离。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预判在下一
采样时刻所述障碍物的位置及该障碍物与运动装置的相对距离具体
包括：
对所述障碍物从所述当前采样时刻到所述前一采样时刻的运动
矢量进行加权平均，得到所述障碍物在所述当前采样时刻的运动矢量；
根据所述障碍物在所述当前采样时刻的运动矢量，预判所述障碍
物在所述下一采样时刻的位置；
根据所述障碍物在所述当前采样时刻的第二相对距离图、与所述
运动装置的所述相对速度以及所述当前采样时间与所述前一采样时
间之间的时间...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔峰，朱海涛，孟然，谢启伟，姜安，
申请(专利权)人：北京中科慧眼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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