[发明专利]一种车辆及其全景泊车方法、系统无效
申请号: | 201310035543.2 | 申请日: | 2013-01-30 |
公开(公告)号: | CN103072528A | 公开(公告)日: | 2013-05-01 |
发明(设计)人: | 周建波;吴泽俊;邹翼;卢俞平 | 申请(专利权)人: | 深圳市汉华安道科技有限责任公司 |
主分类号: | B60R1/00 | 分类号: | B60R1/00;B60R11/04 |
代理公司: | 东莞市中正知识产权事务所 44231 | 代理人: | 徐康 |
地址: | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 车辆 及其 全景 泊车 方法 系统 | ||
技术领域
本发明属于全景泊车技术领域,尤其涉及一种车辆及其全景泊车方法、系统。
背景技术
随着经济社会的快速发展,越来越多的家庭开始拥有自己的轿车。由倒车引发的剐蹭纠纷问题也在呈现递增趋势,倒车安全问题越来越受到社会的关注。
为了方便用户倒车,减少事故和纠纷,现有技术提出了一种全景泊车系统。该系统是利用安装在车身前、后、左、右四个方向的广角摄像头采集车辆周围地面的图像;之后利用图像处理技术,把四个摄像头采集到的图像融合处理成一幅车辆周围地面的360度无盲区的俯视图;之后通过方向盘转角获取车辆的车轮转角信息,调用预先静态存储的对应弧度的轨迹线条,将调用的轨迹线条叠加显示在采集到的后视图和融合得到的俯视图中。
现有技术提供的该全景泊车系统可随方向盘的转动而实现车辆轨迹的动态显示,在一定程度上提高了车辆泊车的安全性,帮助驾驶员轻松停泊车辆。然而,由于该系统中的轨迹线条是预先静态存储的,对于不同车型以及摄像头的不同安装角度,显示的轨迹线条相对于俯视图和后视图而言,难以做到非常准确的显示,只能作为行车参考。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种车辆的全景泊车方法,旨在解决现有技术提供的全景泊车系统由于轨迹线条静态存储,对于不同车型以及摄像头的不同安装角度,显示的准确性较差的问题。
本发明实施例是这样实现的,一种车辆的全景泊车方法,所述方法包括以下步骤:
步骤S11:利用安装在车辆上的摄像头采集到的车辆周围地面的视频图像,并建立车辆的俯视图和后视图;
步骤S12:获取存储的车辆的轴距、以及车辆两个后轮之间的距离,并实时获取车辆的前轴中心转角,并根据所述轴距、所述车辆两个后轮之间的距离、所述前轴中心转角计算车辆的行车轨迹;
步骤S13:将计算得到的所述行车轨迹叠加显示在所述俯视图和后视图中。
本发明实施例的另一目的在于提供一种车辆的全景泊车系统,所述系统包括:
存储单元,用于存储车辆的轴距、以及车辆两个后轮之间的距离;
视图建立单元,用于利用安装在车辆上的摄像头采集到的车辆周围地面的视频图像,并建立车辆的俯视图和后视图;
行车轨迹计算单元,用于获取所述存储单元存储的所述车辆的轴距、以及所述车辆两个后轮之间的距离,并实时获取车辆的前轴中心转角,并根据所述轴距、所述车辆两个后轮之间的距离、所述前轴中心转角计算车辆的行车轨迹;
显示控制单元,用于控制车辆的显示屏将所述行车轨迹计算单元计算得到的所述行车轨迹叠加显示在所述视图建立单元建立的所述俯视图和所述后视图中。
本发明实施例的另一目的在于提供一种车辆,包括显示屏,多个摄像头,以及一全景泊车系统,所述全景泊车系统是如上所述的车辆的全景泊车系统。
本发明提供的车辆的全景泊车方法及系统是利用机器视觉算法,在建立世界坐标系后,计算世界坐标系和图像坐标系的坐标转换关系,并将世界坐标系下的俯视图像和后视图像转换到图像坐标系下,形成俯视图和后视图;之后根据倒车轨迹的数学模型,实时计算出车辆实时的行车轨迹,然后再在显示的俯视图和后视图上叠加显示行车轨迹。由于行车轨迹是实时计算得到的,且坐标系和参数均在同一系统下,因而相对于现有技术,准确性更高,可方便的在鸟瞰图上绘制出车辆的倒车轨迹。
附图说明
图1是本发明提供的车辆的全景泊车方法的流程图;
图2是本发明中,世界坐标系、图像坐标系与摄像头坐标系的关系图;
图3是本发明中,车辆运动的数学模型;
图4是本发明一个实例中,俯视图与后视图的直观表示图;
图5是本发明提供的车辆的全景泊车系统的结构图;
图6是图5中,视图建立单元的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明是利用机器视觉算法,计算世界坐标系和图像坐标系的坐标转换关系,根据倒车轨迹的数学模型,实时计算出车辆实际的运动轨迹,然后再在图像上画出倒车轨迹线。
图1示出了本发明提供的车辆的全景泊车方法的流程,包括:
步骤S11:利用安装在车辆上的摄像头采集到的车辆周围地面的视频图像,并建立车辆的俯视图和后视图。
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