车辆转向角运动的两步图像检测方法

摘要

本发明公开了一种车辆转向角运动的两步图像检测方法，用于解决现有的测量方法不能检测车辆转向轮的实际转向角的技术问题。技术方案是通过固定于车身上的两路CCD图像传感器获得转向车轮图像，对所获图像采用两步法处理得到车辆的转向角值及转向。由于通过固定于车身上的两路CCD图像传感器获得车辆转向轮图像，并对所获图像采用两步法处理得到车辆的转向角值及转向，进而得到了车辆转向轮的实际转向角，解决了车辆行驶中实时转向角简便检测的难题。

主权项

1.一种车辆转向角运动的两步图像检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、将两路CCD图像传感器固定于车体上，分别位于两个转向轮的正前方，将转向轮每转一个采样间隔时CCD图像传感器获取的图像作为图像特征数据库源图像；将截取后的图像转换为灰度图像，并计算图像的灰度直方图，得到各个灰度值的统计量；记录图像的灰度值统计量及其对应的转向角值与转向，构成图像特征数据库；步骤二、首先，根据先验知识截取当前图像中的感兴趣区域，将截取后的图像转换为灰度图像并得到各个灰度值统计量；其次，对灰度图采用Canny法进行边缘检测，检测得到的所有边缘点构成边缘点集E；然后基于最小二乘法的原理，采用随机椭圆检测算法对边缘点进行椭圆拟合：(a)随机从边缘点集E中取出四个点，利用最小二乘算法拟合椭圆的参数A，B，C，D；其中拟合椭圆方程为$\frac{{(x-x_0)}^2}{a^2}+\frac{{(y-y_0)}^2}{b^2}=1---\left(1\right)$式中，x，y分别为椭圆上的点的坐标，x₀，y₀分别为椭圆圆心的横、纵坐标值，a为椭圆短轴值，b为椭圆长轴值；式(1)展开得：$\frac{1}{a^2}{x}^2-\frac{2x_0}{a^2}x-\frac{2y_0}{b^2}y+(\frac{y_0^2}{b^2}+\frac{x_0^2}{a^2})=1-\frac{1}{b^2}{y}^2---\left(2\right)$令$A=\frac{1}{a^2}---\left(3\right)$$B=-\frac{2x_0}{a^2}---\left(4\right)$$C=-\frac{2y_0}{b^2}---\left(5\right)$$D=\frac{y_0^2}{b^2}+\frac{x_0^2}{a^2}---\left(6\right)$且A＞0，D＞0   (7)(b)判断参数A和参数D是否同时满足式(7)的条件，若不满足，则返回第(a)步，若满足则将这四个点存入数组F，且计数变量count＝4；(c)由于边缘点为整数坐标，为此设定一个阈值T_d（T_d＞0），检验其他的样本点；若第i个边缘点(x_i,y_i)满足$d_i=|A{x}_i^2+B{x}_i+C{y}_i+D-1+\frac{1}{b^2}{y}_i^2|<T_d$则认为该点在所求得的椭圆上，将该点的坐标也存入数组F，并且count＝count+1，重复此过程直到遍历整个边缘点集E；(d)判断count的值是否大于阈值T_c，如果count的值大于阈值T_c，则认为该椭圆即为转向轮边缘的拟合椭圆；如果count的值小于阈值T_c，则返回第(a)步；拟合点在右半椭圆为左转，拟合点在左半椭圆则为右转；根据圆的旋转角度检测方法得到：最后根据采样间隔选择搜寻幅度，进而得到转向角值的搜寻区间即，闭区间：[初步转向角值-搜寻幅度，初步转向角值+搜寻幅度]；步骤三、采用灰度直方图相似匹配法，将截取后的当前图像灰度值统计量与在角度区间[初步转向角值-搜寻幅度，初步转向角值+搜寻幅度]，及初步转向判定内的图像特征数据库中的灰度值统计量进行比较，当两灰度值统计量的相似度高于设定的相关系数阈值时，即认为已在图像特征数据库中找到匹配的灰度值统计量，该灰度值统计量对应的转向角信息即为当前图像的转向角信息。