[发明专利]一种车体上的预测障碍物的方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车技术与智能交通领域，特别涉及一种车体上的预测障碍物的方法。

背景技术

目前，车载360环视系统采用多路摄像头拼接技术，使驾驶员对车辆四周环境有一个总体的感知。其本质是通过车辆四周安装的多个摄像头采集车体四周的图像，然后将多路图像拼接起来，在拼接中心位置放置一个不透明的车体俯视图片，从而形成一个从车辆上方俯视车辆四周环境的效果。由于不透明车体下方均为视野盲区，车辆下方的障碍物都无法看到，存在一定的安全隐患。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术存在的不足，提供一种车体上的预测障碍物的方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种车体上的预测障碍物的方法，所述车体上安装若干个摄像头，包括以下步骤：

步骤A、在t_m时刻采集车体上若干个摄像头图像；

步骤B、在t_m时刻将若干个摄像头图像进行拼接，得到t_m时刻第m帧的全景俯视图I_tm；

步骤C、通过卡尔曼滤波器算法将障碍物在第m帧全景俯视图I_tm中所在位置坐标来预测障碍物在第m+1帧全景俯视图I_t(m+1)中所在位置坐标；

步骤D、在全景俯视图中放置透明的车体；

步骤E、标记障碍物所在区域并提示车体上的司机注意。

所述通过卡尔曼滤波算法将障碍物在第m帧全景俯视图I_tm中所在位置坐标来预测障碍物在第m+1帧全景俯视图I_t(m+1)中所在位置坐标的方法为：将测量方差标记为R，先验估计标记为(X_p，Y_p),先验估计的误差方差标记为(X_pv,Y_pv), 卡尔曼增益标记为(X_k，Y_k)，所述障碍物在第m帧全景俯视图I_tm中的像素坐标标记为(x_tm,y_tm)，则障碍物在第m+1帧全景俯视图I_t(m+1)中的像素坐标标记为 (x_t(m+1),y_t(m+1))，则

步骤E中通过红色方框标记障碍物所在区域并提示司机注意。

步骤D中在全景俯视图的中心区域放置透明的车体。

步骤B中在t_m时刻将若干个摄像头图像进行校正之后再进行拼接，得到t_m时刻第m帧的全景俯视图I_tm。

X_p、Y_p初始值均为0，X_pv、Y_pv始值均为1，通过卡尔曼滤波算法不断迭代更新，设过程方差为Q，则Q为前m帧全景俯视图的像素的横坐标均值的平方与前m帧全景俯视图的像素的纵坐标均值的平方的和的2次方根，第m帧的X_pv＝第m-1帧的X_pv+Q，第m帧的Y_pv＝第m-1帧的Y_pv+Q，第m帧的X_p＝第m-1帧的x_t(m-1)，第m帧的Y_p＝第m-1帧的y_t(m-1)，前m帧全景俯视图的像素的横坐标和前m帧全景俯视图的像素的纵坐标是通过测量得到，R为前m帧中障碍物像素坐标的实际测量误差的均值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

车体上的司机可以看见车辆下方的障碍物，实用安全；通过卡尔曼滤波算法用前m帧全景俯视图中障碍物所在位置坐标来预测障碍物在第m+1帧全景俯视图I_t(m+1)中所在位置坐标，并标记红框提示司机注意，可以及早消除安全隐患。

附图说明：

图1为车体上安装摄像头的结构示意图；

图2为本发明的步骤流程图。

具体实施方式

如图1、图2所示，在车体上安装若干个摄像头1，透明车体2在全景俯视图的中心区域，车体的四周环境3，车体的障碍物4在车体下方。

一种车体上的预测障碍物的方法，所述车体上安装若干个摄像头1包括以下步骤：

步骤A、在t_m时刻采集车体上若干个摄像头图像；