[发明专利]一种基于双目相机的无人驾驶用测距方法

说明书

本发明涉及无人驾驶技术领域，且公开了一种基于双目相机的无人驾驶用测距方法，包括以下步骤：S1、利用双目相机采集物体图像，双目相机的两个镜头的光轴在等效光路中相互平行且彼此偏离预定距离，并且两个镜头距物体的距离不相同；S2、在所述双目相机采集到同一时刻的图像时，从双目相机采集的图像数据库中选取一帧双目图像作为当前图像，对图像进行预处理后识别并对比图像中的特征点。该基于双目相机的无人驾驶用测距方法，通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物进行距离测量，而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物，所以对于任何类型的障碍物，都能根据距离信息的变化，进行必要的预警或制动。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体为一种基于双目相机的无人驾驶用测距方法。

背景技术

目前摄像头ADAS有单目和双目两种方案，两者的共同特点都是通过摄像头采集图像数据，然后从图像数据上得到距离信息。目前无人驾驶汽车中ADAS一个很重要的作用是碰撞预警，而碰撞预警需要关注距离的变化，需要估计即将碰撞的时间，有了距离测量，才会有距离变化，有距离变化才会有碰撞时间的估计，最后才会有预警。

现有的单目摄像头是先通过图像匹配进行目标识别(各种车型、行人、物体等)，再通过目标在图像中的大小去估算目标距离；这就要求在估算距离之前首先对目标进行准确识别，是汽车还是行人，是货车、SUV还是小轿车；要做到这一点，就需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库，保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。比如在一些特殊地区，为了专门检测大型动物，必须先行建立大型动物的数据库；而对于另外某些区域存在一些非常规车型，也要先将这些车型的特征数据加入到数据库中；如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法对这些车型、物体、障碍物进行识别，从而也就无法准确估算这些目标的距离，导致ADAS系统的漏报。

虽然单目摄像头的成本较低，对计算资源的要求不高，系统结构相对简单，但其缺点在于必须不断更新和维护一个庞大的样本数据库，才能保证系统达到较高的识别率，无法对非标准障碍物进行判断，距离并非真正意义上的测量，准确度较低。

鉴于以上问题，我们特开发出一种基于双目相机的无人驾驶用测距方法，通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物进行距离测量，而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物，精度更高。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于双目相机的无人驾驶用测距方法，具备对于任何类型的障碍物，都能根据距离信息的变化，进行必要的预警或制动等优点，解决了目前单目摄像头必须不断更新和维护一个庞大的样本数据库，才能保证系统达到较高的识别率，无法对非标准障碍物进行判断，距离并非真正意义上的测量，准确度较低的问题。

(二)技术方案

为实现上述对于任何类型的障碍物，都能根据距离信息的变化，进行必要的预警或制动等目的，本发明提供如下技术方案：一种基于双目相机的无人驾驶用测距方法，包括以下步骤：

S1、利用双目相机采集物体图像，双目相机的两个镜头的光轴在等效光路中相互平行且彼此偏离预定距离，并且两个镜头距物体的距离不相同；

S2、在所述双目相机采集到同一时刻的图像时，从双目相机采集的图像数据库中选取一帧双目图像作为当前图像，对图像进行预处理后识别并对比图像中的特征点；

S3、通过对双目相机两镜头所采集到的图像中的特征点进行对比识别后确定是否为相同物体，若是，则通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物(图像所拍摄到的范围)进行距离测量。

优选的，所述步骤2中预处理采用高斯平滑和颜色直方图均衡化，以减少因光照变换对特征点产生的影响。