[发明专利]基于单目视觉和惯性导航单元的实时车道线检测系统

说明书

技术领域

本发明属计算机视觉与智能交通领域，涉及一种城区环境下车道线检测系统，尤其是一种基于单目视觉和惯性导航单元开发的实时城区多车道车道线检测系统。

背景技术

智能车辆（Intelligent Vehicle，IV）是一个集环境感知、动态决策与规划、智能控制与执行等多功能于一体的综合系统，是衡量一个国家整体科研实力和工业水平的重要标志。作为智能车三大关键技术之一的环境感知技术，现阶段以主动传感激光、雷达及结构光为主的传感系统，已经取得了部分成功的应用，但该类传感器存在功耗大、体积大、造价昂贵等问题，制约了其在智能车技术研发和应用上的推广。而被动可见光传感，即相机，则在功耗、体积、造价方面具有显著优势。近年来，大量研究团队和机构在利用可见光传感完成交通场景感知方面做出了很多卓有成效的研究，基于视觉的车道和障碍物感知成为该领域的研究热点。

常见的基于相机的车道线检测系统，因为仅利用图像信息，无法解决在光照突变、障碍物近距离遮挡、车道换道等过程中，相机无法采集到包含足够车道信息的图像时而出现的漏检、误检等问题，难以具备长时间长距离稳定运行性能，限制该类系统仅在特定环境下具备应用可能性。因此，如何设计实现一套能尽可能充分利用图像信息、适应系统的各类外部环境变化和车体姿态变化，能长时间长距离稳定运行，同时又具有低成本、低功耗、高移植性的车道线检测系统以满足无人驾驶、汽车辅助驾驶等领域应用需求已成为实时车道检测的研究热点之一。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于单目视觉和惯性导航单元的实时车道线检测系统。

为了实现上述目的，本发明采取了如下的技术方案：

基于单目视觉和惯性导航单元的实时城区多车道车道线检测系统，其特征在于：该实时车道线检测系统包括离线标定及在线投影变化模块M1、惯性导航单元模块M2、单帧车道线检测模块M3、多帧车道线关联校验模块M4；离线标定及在线投影变化模块M1用于采集图像信号，并完成相对于车前平面的单应性投影变化，获取车前图像俯视图；惯性导航单元模块M2用于测量车体相对于初始位置的姿态变化；单帧车道线检测模块M3用于进行单帧图像的车道线检测；多帧车道线关联校验模块M4用于关联当前帧和历史帧车道线数据，对当前检测结果进行校验，并提供预测，给出准确的当前时刻多车道检测可视化结果和参数描述方程。

所述离线标定及在线投影变化模块M1包括进行相机内参和外参的离线标定模块M11和平面投影变换模块M12；离线标定模块M11利用特征标记点求取相机摄像头内部属性参数和相机相对于车体坐标的外部位置参数；平面投影变换模块M12在线采集RGB图像，并利用计算得到的相机内部参数和外部参数，将图像转变为俯视平面图（IPM,Inverse Perspective Mapping），并进行色度空间转换后获取灰度图。

所述的惯性导航单元模块M2根据速度传感器和光纤陀螺测量车体在当前时刻的速度脉冲和转向角，利用融合滤波输出的速度、航向和航迹位置推算算法，估计基于该惯性导航单元（INU，Inertial Navigation Unit）定义的局部坐标下的车体位姿，提供了高精度的平滑的连续局部车体位姿估计。

所述的单帧车道线检测模块M3基于车道线部分图像像素高于路面区域的基本假设提取出可能的车道线信息；利用多条车道线之间的平行性，以及多帧图像间的关联，以及历史帧检测结果提供的兴趣区域，剔除非车道线信息，完成单帧图像中的车道线检测。

所述的多帧车道线关联校验模块M4利用连续的前一时刻和当前时刻两个感知时刻的车体位姿测量信息，和对应的车道线检测结果，判断两帧结果在空间位置关系上是否符合两帧车体位姿测量信息描述的变化关系，即将历史帧检测结果按照两帧的车体位姿变化关系变化到当前时刻，得到其在当前车体位姿下的参数形式，再与当前帧车道线检测结果进行匹配，若符合，则判定当前帧检测结果可接受，否则，抛弃当前帧结果，以转换后的历史帧结果作为当前时刻的检测结果，并用该最终结果生成下一时刻的预测兴趣区域；同时，利用多帧检测结果和三车道语义模型，完善检测结果的语义信息，提供车道线的虚实线、车体相对位置等信息。

通过以上四大模块，本发明基于单目视觉和惯性导航单元的实时车道线检测系统实现对城区环境下的路面车道线的检测，利用车体位姿信息关联校验连续多帧车道线检测结果，完善车道的语义信息描述，并提供下一时刻的兴趣区域，实现连续稳定的多车道检测。