王連桂 杜俊賢

【摘要】本文，針對智能汽車單目視覺提出了通過鏡頭跟隨汽車移動導(dǎo)致圖像放大倍數(shù)的改變，然后根據(jù)圖像大小的變化和移動距離來計算車輛與前方障礙物之間距離的方法，有效提高了車距測量的精確度。

【關(guān)鍵詞】單目視覺;汽車測距系統(tǒng)

隨著現(xiàn)代汽車智能化程度不斷提高，利用機器視覺獲取路況環(huán)境信息，進而對汽車實時控制是實現(xiàn)汽車智能化的重要方法之一，而通過單目視覺系統(tǒng)來監(jiān)測本車與前方障礙物的距離是為汽車智能化縱向控制提供輸入?yún)?shù)最常用的方法。

單目視覺系統(tǒng)通常使用對應(yīng)點標定法來獲取相關(guān)的參數(shù)，但由于汽車行駛過程中攝像機位置經(jīng)常發(fā)生變化，進而引起系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化，使得本方法的精確度經(jīng)常發(fā)生變化。本文提出通過鏡頭跟隨汽車移動導(dǎo)致圖像放大倍數(shù)的改變，然后根據(jù)圖像大小的變化和移動距離來計算車輛與前方障礙物之間的距離。

一、障礙物距離計算方法

本測量方法的理論依據(jù)是物體成像關(guān)系，汽車帶動攝像頭移動，攝像頭對前方障礙物進行拍攝，拍攝圖片由圖像處理機處理，計算出障礙物距離。

假設(shè)汽車行駛在相對平整的路面上，我們采用計算機視覺中常用的透視投影，路況的光線均通過透鏡的中心。經(jīng)過透鏡的中心且垂直于圖像平面的直線可稱之為光軸。下面我們分平行和垂直于光軸移動兩種情況計算障礙物的移動。

1.障礙物平行于光軸移動的計算

圖1 障礙物向鏡頭移動成像圖

障礙物在AB位置時成像為CD;隨著障礙物與攝像頭距離變化后，障礙物在AB位置成像為CD;CD/CD=k;k為障礙物的圖像放大率。假設(shè)障礙物在AB位置時的物距為U，像距為V，障礙物在AB位置時的物距為U，像距仍然為V，則有式①和式②。

① ? ? ? ②

②式除以①式得：

③

因為AB=AB，由③式得：

④

其中，鏡頭的移動距離可以通過車速計算得到，為障礙物到透鏡中心的距離，其為正值，圖像放大率大于1，說明障礙物靠近鏡頭;其為負值，說明障礙物遠離鏡頭。障礙物距離鏡頭的遠近只和物體相對移動的距離及其圖像放大率有關(guān)。

2.障礙物垂直于光軸移動

物體垂直于光軸移動，設(shè)障礙物在AB位置成像為CD，當障礙物垂直向上移動到位置AB，成像為CD。

圖2 障礙物AB垂直移動

由圖2，令，有：

⑤

⑥

由⑤、⑥式得 ：，

因此，我們得到以下結(jié)論：障礙物在光軸垂直方向做相對移動時，所成圖像放大率保持不變。

二、障礙物的檢測

本文的障礙物檢測是基于灰度梯度的原則，一般可以認為障礙物的灰度變化是比較平緩的，但是在障礙物與環(huán)境相交處會形成灰度由亮到暗的水平邊緣。假設(shè)道路上車輛為障礙物，對所拍攝定灰度圖像進行邊緣檢測，通過一般邊緣檢測可以得到障礙物圖像邊緣，即確定了物體的大小，便能根據(jù)前文中障礙物距離的計算方法來計算距離。

一般障礙物的邊緣都是通過Sobel邊緣檢測算子獲得，結(jié)果如下：

也可通過計算每行灰度的平均值，按水平線或豎直線逐行掃描，由上而下，由左到右，當灰度值急劇發(fā)生變化時，認為檢測到障礙物的邊緣，獲得障礙物圖像的長度。最后，計算圖像的放大倍數(shù)，根據(jù)式④求出此時障礙物距離車輛的距離。

三、結(jié)論

本文提出了利用單目視覺測量障礙物與車輛之間距離的測量方法。在車輛運行帶動攝像頭鏡頭的移動引起了圖像放大倍數(shù)變化，然后根據(jù)圖像放大倍數(shù)的變化和相對移動的距離就可以計算出汽車與障礙物之間的距離。本方法可以獲取比較精確的障礙物距離，為了提高障礙物的識別及距離檢測的可靠性，在今后的工作中，應(yīng)對更復(fù)雜環(huán)境下車輛檢測、距離測試進行研究，提高本方法的適用性。

基金項目：本文為煙臺汽車工程職業(yè)學院院級課題（課題編號：2014YTQK03）。

作者簡介：

王連桂（1981—），女，山東濱州人，煙臺汽車工程職業(yè)學院講師。

杜俊賢（1980—），男，山東濟南人，煙臺汽車工程職業(yè)學院講師。