[发明专利]基于立体视觉定位与建图的自动泊车方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于立体视觉定位与建图的自动泊车系统及方法。

背景技术

随着我国经济水平和人们生活水平的提高，汽车拥有量也逐渐增多，停车难题日益受到人们的关注。车辆数目日益增多也使得泊车困难加大，对于经验不足的驾驶员而言，想要一次性泊车入库相对比较困难，操作不当甚至容易引起车身受损造成经济损失。

虽然很多中高端汽车上都配置有自动泊车系统，但是大多数的自动泊车系统都是基于雷达实现的。雷达主要用于探测车辆与周围障碍物间的距离，其成本较高，而且获取的数据有限，在实际采集中也有可能存在盲点。部分车辆还配有红外摄像头，用于采集车辆周围的图像信息，试图更全面地展示车辆周围环境。然而这也提升了制造成本。

即便有自动泊车系统帮助驾驶员正确将车倒入库中，寻找车位停车也是一个难题。停车场车位有限而车辆的数目却日益增多，造成了车位难求的局面。驾驶员开车进入停车场后还需要花时间在停车场内寻找车位。而目前已有的自动泊车系统虽然能帮驾驶人自动泊车入库，但是却不能自动寻找停车位，还需要驾驶员自己找好车位后将车开到指定位置进行泊车。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于立体视觉定位与建图的自动泊车系统及方法，通过摄像头采集车辆周围图像信息进行处理获取距离信息，替代了雷达从而降低了成本，并实现定位与建图，记录并保持停车场内的位置信息，从而实现自动巡航寻找车位功能。为了达到上述目 的本发明采用如下技术方案：

一种基于立体视觉定位与建图的自动泊车系统，包括：

图像采集模块:采集车辆周围环境的图像信息并进行处理，将得到的带有深度信息的图像和处理后得到的动态点输出给SLAM模块，而将实时处理得到的距离信息和实时图像输出给路径规划模块；

SLAM模块:根据图像采集模块输入的信息，将带有深度信息的图像进行处理，去除掉图像中的动态点得到静态点后，计算前后两帧的三维匹配点P1，P2，通过RANSAC计算出P1，P2之间的变换矩阵并将变换后的匹配点整合到同一坐标系下，开始建图，并将建好的地图与车辆自身的定位信息输出给路径规划模块；

路径规划模块:根据获得的地图与车身的定位信息，开始规划路径，借助图像采集模块实时传输的图像信息进行分析以寻找停车位，找到停车位后根据自身的定位与停车位所在的相应位置规划出一条停车路径，并借助图像采集模块得到的距离信息及时调整。

可选的，所述图像采集模块包括四个摄像头，其中两个摄像头拍摄车前的路面场景，另两个摄像头拍摄车后的路面场景。

可选的，所述摄像头为广角摄像头。

可选的，所述图像采集模块包括两组双目摄像头，其中一组双目摄像头拍摄车前的路面场景，另一组双目摄像头拍摄车后的路面场景。

一种基于立体视觉定位与建图的自动泊车方法，包括以下步骤：

步骤1、所述图像采集模块包括双目摄像头，基于立体视觉技术中的极线约束，对摄像头进行配置，使用棋盘格对双目摄像头进行标定，获取摄像头的内外参数，对双目摄像头采集到的图像，通过事先获得的内外参数进行矫正；

步骤2、对于前后时刻用双目摄像头拍摄的左右图片，基于双目匹配以及光流的方式，对4张图片中的同名点进行匹配，并且通过双向校验的方式，提取出鲁棒性强的场景流匹配点；

步骤3、得到了稀疏场景匹配点后，首先对左图进行超像素分割，地面分割，联通区域提取，最后通过追踪滤除，这样就能够得到运动物体的三维信息及相对运动趋势，从而获得动态点；

步骤4、SLAM模块将步骤3得到的动态点去除后，将图像中前后两帧匹配的静态点P1，P2做随机抽样一致性(RANSAC)算法，计算P1，P2之间的变换矩阵后，将变换后的P1，P2整合到同一坐标系下，基于该坐标系下得到的所有的静态点建图，得到停车场的地图信息；

步骤5、路径规划模块将根据SLAM模块建立的地图，规划在停车场中的行走路径；

步骤6、路径规划模块不断从图像采集模块获取障碍物的距离信息，以便其可以实时调整规划的路径；

步骤7、当图像采集模块识别到有空的停车位出现时，及时将停车位的位置信息反馈给路径规划模块；

步骤8、路径规划模块根据停车位所处的位置以及附近的障碍物情况，规划出一条最优化的泊车路径，同时根据双目摄像头实时采集的距离信息及时调整，使车辆安全入库。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：