一种停车时车辆位置确定方法及对标停车方法技术

本发明专利技术公开了一种停车时车辆位置确定方法及对标停车方法，其中停车时车辆位置确定方法包括：步骤A.停车前，在车辆进站路段，每间隔一段距离采集并处理得到进站路段图像信息P1，将进站路段图像信息P1与对应的车辆位置S1一一对应存储；步骤B.停车时，实时采集并处理得到进站路段图像信息P2；步骤C.对比停车时实时采集的进站路段图像信息P2与存储的停车前采集的进站路段图像信息P1，确定车辆实时位置信息S2。步骤A和B中，采集的进站路段图像信息还包括停车标志信息及背景信息。本发明专利技术基于机器视觉确定车辆进站停车时的位置，定位精度高，稳定性高，提高了进站停车位置的精度，缩短了系统响应时间且对不同的等级的车辆速度具有更好的适应性。

A Method to Determine the Location of Vehicles and a Method of Parking with Standards

The invention discloses a method for determining the position of a vehicle during parking and a method for parking with a benchmark. The method for determining the position of a vehicle during parking includes: step A. Before parking, the image information P1 of an incoming section is acquired and processed at intervals of a certain distance, and the image information P1 of the incoming section corresponds to the corresponding vehicle position S1 one by one; step B. When parking, the vehicle position S1 is stored in real time. Step C. Compare the real-time image information P2 collected during parking with the stored image information P1 collected before parking to determine the real-time location information S2 of vehicles. In steps A and B, the image information of the inbound section also includes parking sign information and background information. The invention determines the position of a vehicle when entering and stopping based on machine vision, has high positioning accuracy and stability, improves the accuracy of the position of entering and stopping, shortens the response time of the system and has better adaptability to different vehicle speeds.

【技术实现步骤摘要】
一种停车时车辆位置确定方法及对标停车方法
本专利技术属于交通控制
，特别涉及一种停车时车辆位置确定方法及对标停车方法。
技术介绍
随着自动驾驶车辆的发展，车辆自动根据当下驾驶环境做出判断和决定成了急需解决的问题，而进站停车是自动驾驶车辆自主识别判断一个非常重要的研究方向。目前，自动驾驶车辆的停车过程依靠跟踪一条恒定制动率的推荐速度曲线实现，具体过程为：车辆控制系统根据实时车辆速度和无线通信设备实时反馈的车辆位置信息，计算车辆实时速度和推荐速度之间的差值，得到所需的制动指令值，传送给制动系统，制动系统根据制动指令值制动最终实现停车。城轨车辆开始逐渐普及自动驾驶系统，依靠上述停车方法，其停车精度已经可以达到±0.3m，换句话说，按照理论，城轨车辆停在±0.3m精度范围的概率可达到99.99％。但是，实际上，在高峰期内，车辆停车精度往往达到了±0.5m甚至更大，这主要是由于车辆位置信息的无线信号传输延时导致的。此外，由于无线通信周期往往在几十毫秒到上百毫秒，加上单个无线通信设备的覆盖范围有限，因此在进站停车过程中，若存在无线通讯设备切换，则控制系统接收到的车辆位置信息可能存在几百毫秒的延迟，导致车辆位置定位不准，停车精度不足，稳定性低。由于无线传输设备存在传输延时，因而当车辆的进站速度超过120KM/h时车辆定位精度极低，从而存在巨大的风险，在一定程度上限制了车辆的速度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对上述现有技术的不足，提供一种停车时车辆位置确定方法及对标停车方法，基于机器视觉确定车辆进站停车时的位置，定位精度高，稳定性高，提高了进站停车位置的精度，缩短了响应时间且对不同的等级的车辆速度具有更好的适应性。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种停车时车辆位置确定方法，其特点是包括以下步骤：步骤A.停车前，在车辆进站路段，每间隔一段距离采集并处理得到进站路段图像信息P1，将进站路段图像信息P1与对应的车辆位置S1一一对应存储；步骤B.停车时，实时采集并处理得到进站路段图像信息P2；步骤C.对比停车时实时采集的进站路段图像信息P2与存储的停车前采集的进站路段图像信息P1，确定车辆实时位置信息S2。进一步地，所述步骤A中，停车前采集的进站路段图像信息还包括停车标志信息P11及背景信息P12；所述步骤B中，停车时采集的进站路段图像信息还包括停车标志信息P21及背景信息P22。作为一种优选方式，所述步骤C包括：步骤C11.找到背景信息P12中的特定几何特征T1，找到停车标志信息P11至特定几何特征T1之间的距离D1；步骤C12.找到背景信息P22中的特定几何特征T2，找到停车标志信息P21至特定几何特征T2之间的距离D2；步骤C13.当D1与D2匹配成功时，得到此时车辆车辆实时位置信息S2为对应的停车前存储的车辆位置。作为另一种优选方式，所述步骤C包括：整体对比停车标志信息P11与停车标志信息P21，当P11与P21匹配成功时，得到此时车辆车辆实时位置信息S2为对应的停车前存储的车辆位置。作为一种优选方式，所述特定几何特征为背景信息中的边缘点、边缘线或者整个特定平面。作为一种优选方式，所述停车标志包括信号灯或停车车标。基于同一个专利技术构思，本专利技术还提供了一种对标停车方法，其特点是：首先，获得车辆实时速度，并利用所述的停车时车辆位置确定方法确定车辆位置；然后，根据车辆位置信息得到推荐速度；最后，计算车辆实时速度和推荐速度之间的差值，根据该差值确定制动指令值，将制动指令值传送给制动系统，制动系统执行制动指令值，最终实现停车。与现有技术相比，本专利技术基于机器视觉确定车辆进站停车时的位置，定位精度高，稳定性高，提高了进站停车位置的精度，缩短了响应时间且对不同的等级的车辆速度具有更好的适应性。。附图说明图1为车辆上摄像机的成像原理图。具体实施方式本专利技术用于全自动驾驶车辆，在车辆两端头罩分别设置摄像头，用于识别前方停车标志(包括信号灯，停车车标等等)。车辆控制系统在列车进站停车时，通过安装在前部头罩的摄像头提取出车辆前部的图片，并将识别出来的图像转化为数据信息传输到车辆中央处理器中；在中央处理器通过对图像输入，图像的压缩，灰度转化，图像预处理，局部图像增强，边缘检测，杂波信号等方法提取车标及整个图像的数据信息。考虑到进站停车过程中，特定的标识以及进站的场景不会有明显变化，因此可以预先将进站过程中的图像进行收集存储在控制器中。在进站停车的过程中，将处理器中存储着已有的图像数据信息和摄像头识别的图像信息进行对比，通过找寻现有图像的特定几何特征比如边缘点，边缘线或者整个特定的平面，也可直接对比整体图像数据信息(整体图像信息也是基于场景的相似性进行分析，需要有特定特征强化图形效果)，从而确定车辆的位置。停车时车辆位置确定方法包括以下步骤：步骤A.停车前，在车辆进站路段，每间隔一段距离采集并处理得到进站路段图像信息P1，将进站路段图像信息P1与对应的车辆位置S1一一对应存储；步骤B.停车时，实时采集并处理得到进站路段图像信息P2；步骤C.对比停车时实时采集的进站路段图像信息P2与存储的停车前采集的进站路段图像信息P1，确定车辆实时位置信息S2。所述步骤A中，停车前采集的进站路段图像信息还包括停车标志信息P11及背景信息P12；所述步骤B中，停车时采集的进站路段图像信息还包括停车标志信息P21及背景信息P22。所述停车标志包括信号灯或停车车标等。在一种实施方式中，所述步骤C包括：步骤C11.找到背景信息P12中的特定几何特征T1，找到停车标志信息P11至特定几何特征T1之间的距离D1；所述特定几何特征为背景信息中的边缘点、边缘线或者整个特定平面。步骤C12.找到背景信息P22中的特定几何特征T2，找到停车标志信息P21至特定几何特征T2之间的距离D2；所述特定几何特征为背景信息中的边缘点、边缘线或者整个特定平面。步骤C13.当D1与D2匹配成功时，得到此时车辆车辆实时位置信息S2为对应的停车前存储的车辆位置。在另一种实施方式中，所述步骤C包括：整体对比停车标志信息P11与停车标志信息P21，当P11与P21匹配成功时，得到此时车辆车辆实时位置信息S2为对应的停车前存储的车辆位置。对标停车方法包括：首先，获得车辆实时速度，并利用所述的停车时车辆位置确定方法确定车辆位置；然后，根据车辆位置信息得到推荐速度；最后，计算车辆实时速度和推荐速度之间的差值，根据该差值确定制动指令值，将制动指令值传送给制动系统，制动系统执行制动指令值，最终实现停车。本专利技术适用于多模式城轨车辆，有轨电车，无轨电车等自动驾驶车辆，实现了以下技术效果：1)实现停车过程中，当追踪算法及地面系统出现障碍时的辅助驾驶及自动驾驶。辅助驾驶模式：当有人驾驶的情况下，考虑到人为驾驶存在一定的误差，可通过屏幕或语音播报，提示驾驶员信息，协助司机对标停车。无人驾驶模式：基于机器视觉的自动驾驶系统对于车辆的主动防撞功能和非接触式检测功能具有较高的要求，运用双目摄像机可以完成对车标的识别，通过图像处理及机器学习，完成对标停车功能，提高了车辆自动驾驶的精确性，稳定性和安全性。2)提高车辆自主驾驶的能力，为实现真正意义上的自主驾驶列车做准备。机器视觉是通过传感器及相机来代替本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种停车时车辆位置确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A.停车前，在车辆进站路段，每间隔一段距离采集并处理得到进站路段图像信息P1，将进站路段图像信息P1与对应的车辆位置S1一一对应存储；步骤B.停车时，实时采集并处理得到进站路段图像信息P2；步骤C.对比停车时实时采集的进站路段图像信息P2与存储的停车前采集的进站路段图像信息P1，确定车辆实时位置信息S2。

【技术特征摘要】
1.一种停车时车辆位置确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A.停车前，在车辆进站路段，每间隔一段距离采集并处理得到进站路段图像信息P1，将进站路段图像信息P1与对应的车辆位置S1一一对应存储；步骤B.停车时，实时采集并处理得到进站路段图像信息P2；步骤C.对比停车时实时采集的进站路段图像信息P2与存储的停车前采集的进站路段图像信息P1，确定车辆实时位置信息S2。2.如权利要求1所述的停车时车辆位置确定方法，其特征在于，所述步骤A中，停车前采集的进站路段图像信息还包括停车标志信息P11及背景信息P12；所述步骤B中，停车时采集的进站路段图像信息还包括停车标志信息P21及背景信息P22。3.如权利要求2所述的停车时车辆位置确定方法，其特征在于，所述步骤C包括：步骤C11.找到背景信息P12中的特定几何特征T1，找到停车标志信息P11至特定几何特征T1之间的距离D1；步骤C12.找到背景信息P22中的特定几何特征T2，找到停车标志信息P21至特定几...

【专利技术属性】
技术研发人员：王睿，陈勇，彭锋，王虎高，李春明，王军民，李达，
申请(专利权)人：中车株洲电力机车有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43