基于双目立体视觉的驾驶辅助障碍物检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双目立体视觉的驾驶辅助障碍物检测方法，属于环境感知技术领域。其主要步骤包括：同步采集安装在车辆正前方的两个CCD摄像机各自输出的一帧图像；对所采集的图像分别进行畸变校正；调用立体匹配子流程对校正后的两幅图像进行立体匹配，得到所有像素点的对应关系；根据摄像机参数分别计算两个CCD摄像机的投影矩阵；寻找两幅校正后的图像中所有对应像素点对；根据投影矩阵对该时刻采集的图像进行场景的三维重建，得到障碍物场景的空间坐标，并进行障碍物区域筛选，输出障碍物位置信息图像。本发明专利技术实现了车辆在静止或行进过程中对路面障碍物的自动检测功能，其突出优点是，可无人值守、检测结果精度高。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于双目立体视觉的驾驶辅助障碍物检测方法，其特征在于，该方法是由装有驾驶辅助障碍物检测软件包的计算机实现的，当计算机上电后，该软件包执行以下操作步骤：第一步，打开CCD摄像机Cam_L和CCD摄像机Cam_R的电源，将存储器中存有的已知参数加载至计算机内存中，且计数参数circle_num清零；第二步，查询检测指令，若未接到检测指令，等待；若接到检测指令，通过图像采集卡同步采集CCD摄像机Cam_L和CCD摄像机Cam_R各自输出的一帧分辨率均为M×N的图像CL和图像CR，并存储于存储器中；第三步，调用存储器中的图像CL和图像CR，根据下组公式对图像CL和图像CR进行畸变校正，分别得到两幅分辨率均为M×N的图像CL′和图像CR′：xcl′=xcl+xcl(kl1(xcl2+ycl2)+k12(xcl2+ycl2)2)+pl1(3xcl2+ycl2)+2p12xclyclycl′=ycl+ycl(kl1(xcl2+ycl2)+kl2(xcl2+ycl2)2)+p12(3ycl2+xcl2)+2pl1xclyclxcr′=xcr+xcr(kr1(xcr2+ycr2)+kr2(xcr2+ycr2)2)+pr1(3xcr2+ycr2)+2pr2xcrycrycr′=ycr+ycr(kr1(xcr2+ycr2)+kr2(xcr2+ycr2)2)+pr2(3ycr2+xcr2)+2pr1xcrycr式中，(xcl,ycl)和(xcr,ycr)分别是图像CL和图像CR中任意像素点的图像坐标，(xcl′,ycl′)和(xcr′,ycr′)分别是图像CL′和图像CR′中任意像素点的图像坐标，且xcl=1,2,...M，xcr=1,2,...M，xcl′=1,2,...M，xcr′=1,2,...M，ycl=1,2,...N，ycr=1,2,...N，ycl′=1,2,...N，ycr′=1,2,...N，kl1、kl2均为CCD摄像机Cam_L的径向畸变参数，pl1、pl2均为CCD摄像机Cam_L切向畸变参数，kr1、kr2均为CCD摄像机Cam_R的径向畸变参数，pr1、pr2均为CCD摄像机Cam_R的切向畸变参数，kl1、kl2、pl1、pl2、kr1、kr2、pr1、pr2均为对摄像机标定得到的已知参数；第四步，对图像CL′和图像CR′进行立体匹配，具体步骤如下：（4.1）计算图像CL′和图像CR′的极线约束基本矩阵F；（4.2）将图像CL′作为基准图像，图像CR′作为待配准图像，进行如下匹配操作：（4.2.1）在基准图像CL′中选取像素点AL(xA,yA)，其中，xA=n+1，yA=n+1，且n满足n≤(min(M,N)?1)/2；（4.2.2）计算像素点AL(xA,yA)在图像CR′中满足下式的对应待配准像素点集SA={Pq(xq,yq)}，q=1,2,...,k，其中，k为像素点集SA中像素点的个数；[xq?yq?1]F[xA?yA?1]T=0（4.2.3）在图像CL′中建立一个以像素点AL(xA,yA)为中心，大小为(2n+1)×(2n+1)的配准窗口，在图像CR′中建立一个以像素点集SA={Pq(xq,yq)}中第q个像素点为中心，大小为(2n+1)×(2n+1)的配准窗口，并按照下式计算像素点AL(xA,yA)和像素点集SA={Pq(xq,yq)}中所有像素点的相关参数Cq，共计得到k个Cq值；Cq=Σi=-nnΣj=-nn|Il(xA+i,yA+j)-Ir(xq+dq+i,yq+j)|dq=xA-xq式中，Il(xA+i,yA+j)为图像CL′中对应像素点(xA+i,yA+j)的灰度值，Ir(xq+dq+i,yq+j)为图像CR′中对应像素点(xq+dq+i,yq+j)的灰度值，其中，i=?n,?n+1,...,n，j=?n,?n+1,...,n，dq为图像CL′和图像CR′中对应待配准像素点对A(xA,yA)和Pq(xq,yq)的视差；（4.2.4）将k个相关参数Cq与阈值Tth逐一比较，若有t个Cq值满足Cq[xA,yA,1]T=flr[xq,yq,1]T=f11f12f13f21f22f23f31f32f33[xq,yq,1]T第五步，根据CCD标定的已知参数，计算CCD摄像机Cam_L的投影矩阵Ml和CCD摄像机Cam_R的投影矩阵Mr；第六步，根据下式计算图像CL′中所有像素点(xcl′,ycl′)在图像CR′中一一对应的配准点的坐标值(x...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭佳，刘宇，陈伟，王成，彭侠，石波，党力，陈静，李思众，
申请(专利权)人：西安应用光学研究所，
类型：发明
国别省市：