[发明专利]一种车辆航向角估计方法及装置

说明书

本发明公开了一种车辆航向角估计方法及装置。所述车辆航向角估计方法，包括：初始化单目相机的参数，控制所述单目相机实时采集目标车辆图像，并获取最新采集到的预设数量的所述目标车辆图像作为待处理图像；分别从每一所述待处理图像中提取目标车辆的车轮接地点，得到各个所述待处理图像对应的车轮接地点；将所有所述车轮接地点拟合成车轮轨迹线段，并根据所述车轮轨迹线段上的轨迹起点和轨迹终点，计算所述目标车辆的航向角。本发明能够在图像画面两侧的目标车辆显示不完整时，准确地估计目标车辆的航向角，有利于进一步提高自动驾驶车辆的行驶安全性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆航向角估计方法及装置。

背景技术

为了保证自动驾驶车辆的行驶安全，需要在自动驾驶车辆的行驶过程中，稳定准确地估计自车周围车辆的运动状态。目前，主要根据车载单目相机采集的图像估计自车周围车辆的航向角等运动状态。而基于现有的单目视觉技术，当图像画面两侧的目标车辆显示不完整时，可用的图像特征较少，且这些图像特征的可靠性较低，难以得到有用信息进行航向角等运动状态估计，往往只能在图像画面两侧的目标车辆显示完整时才进行航向角等运动状态估计，这会导致自车对周围车辆的感知延迟，无法进一步提高自动驾驶车辆的行驶安全性。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明提供一种车辆航向角估计方法及装置，能够在图像画面两侧的目标车辆显示不完整时，准确地估计目标车辆的航向角，有利于进一步提高自动驾驶车辆的行驶安全性。

为了解决上述技术问题，第一方面，本发明的实施例提供一种车辆航向角估计方法，包括：

初始化单目相机的参数，控制所述单目相机实时采集目标车辆图像，并获取最新采集到的预设数量的所述目标车辆图像作为待处理图像；

分别从每一所述待处理图像中提取目标车辆的车轮接地点，得到各个所述待处理图像对应的车轮接地点；

将所有所述车轮接地点拟合成车轮轨迹线段，并根据所述车轮轨迹线段上的轨迹起点和轨迹终点，计算所述目标车辆的航向角。

进一步地，所述分别从每一所述待处理图像中提取目标车辆的车轮接地点，得到各个所述待处理图像对应的车轮接地点，具体为：

通过深度学习模型分别从每一所述待处理图像中提取所述目标车辆的车轮接地点，得到各个所述待处理图像对应的车轮接地点；其中，所述深度学习模型包括YOLOv5。

进一步地，所述将所有所述车轮接地点拟合成车轮轨迹线段，具体为：

基于最小二乘法将所有所述车轮接地点拟合成所述车轮轨迹线段。

进一步地，所述根据所述车轮轨迹线段上的轨迹起点和轨迹终点，计算所述目标车辆的航向角，具体为：

根据所述单目相机的参数，分别将所述轨迹起点和所述轨迹终点的图像坐标转换为世界坐标；

根据所述轨迹起点的世界坐标和所述轨迹终点的世界坐标，计算所述目标车辆的航向角。

进一步地，所述预设数量大于等于2且小于等于最大预设数量。

第二方面，本发明一实施例提供一种车辆航向角估计装置，包括：

待处理图像获取模块，用于初始化单目相机的参数，控制所述单目相机实时采集目标车辆图像，并获取最新采集到的预设数量的所述目标车辆图像作为待处理图像；

车轮接地点提取模块，用于分别从每一所述待处理图像中提取目标车辆的车轮接地点，得到各个所述待处理图像对应的车轮接地点；

车辆航向角估计模块，用于将所有所述车轮接地点拟合成车轮轨迹线段，并根据所述车轮轨迹线段上的轨迹起点和轨迹终点，计算所述目标车辆的航向角。