一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法
专利汇可以提供一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于 图像识别 的线控转向 汽车 自动驾驶方法，包括：通过CCD摄像机获取道路视频图像 信号 ；实时计算道路视频图像信号中道路 主轴 ； 控制器 根据道路主轴偏移变化、车速 传感器 测量的车速、整车横摆 角 速度 传感器测量的 横摆角速度 信号判断转向时机；同时根据由预先存在控制器里的转向控制策略确定转向轮转角目标值；控制器根据转向轮转角目标值，向转向 电动机 控制 电路 发出 控制信号 控制转向电动机实现转向轮转向控制功能。本 发明 显著的提高了自动驾驶 稳定性 ，提高了车辆转向以及速度控制的准确性，该方法在智能控制、计算速度以及用户乘坐舒适度方面大大增强，增强用户体验。，下面是一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法专利的具体信息内容。
1.一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，包括：通过CCD摄像机获取道路视频图像信号；实时计算道路视频图像信号中道路主轴；控制器根据道路主轴偏移变化、车速传感器测量的车速、整车横摆角速度传感器测量的横摆角速度信号判断转向时机；
同时，根据由预先存在控制器里的转向控制策略确定转向轮转角目标值；控制器根据转向轮转角目标值，向转向电动机控制电路发出控制信号控制转向电动机实现转向轮转向控制功能；
道路主轴是一条路面重心和道路主轴方向所确定的直线，所述实时计算道路视频图像信号中道路主轴包括以下步骤：
(1)首先计算出路面图像的重心的坐标 把所有属于道路图像的点的横、纵坐标相加，结果记为X、Y；
(2)统计属于道路路面图像的点数，记为N1；
(3) 此时的道 路图像为 二值图 像 ，直接 计算道 路路面的 重心坐 标(4)建立数组Array(θ,N)，并清零；其中0°≤θ≤179°表示直线与x轴的夹角范围，N≥0为道路路面图像在投影直线y＝arctanθ*x上的宽度；θ＝0时的直线为y＝0；
(5)根据方程y＝arctanθ*x和不同的θ值，其中，θ取值间隔为1°，把道路图像中路面上的点映射到直线上，计算每个点与其对应的映射点之间的距离；
(6)这些距离根据道路上的点所在直线的两侧不同而被分成两部分Part1、Part2，当两部分的值均非零时N＝Part1max+Part2max；当其中有一部分全为零时N＝Part1max-Part1min或N＝Part2max+Part2min；
(7)求数组Array(θ,N)中最小的N值所对应的θ，记为θ'，即为道路主轴方向与x轴的夹角方向；
(8)道路主轴所在直线为： 所述θ'不断变化即是道路主轴偏移
变化。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，所述转向控制策略为转向轮转角目标值与道路主轴偏移变化成正比，所述转向控制策略为转向轮转角目标值与车速传感器测量的车速成反比。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，所述判断转向时机包括当道路主轴偏移变化为正时，则向右转向，当道路主轴偏移变化为负时，则向左转向。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，所述判断转向时机包括：当视频图像上部有汽车图像出现时，则调整转向轮转角目标值，自动进行车道切换。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，所述通过CCD摄像机获取道路视频图像信号步骤后还包括：对获取的道路图像进行滤波，采用自适应维纳滤波器根据道路图像的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强，使道路恢复图像f'(i,j)与原始道路图像f(i,j)的均方误差最小。
6.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，所述判断转向时机包括当视频图像上部有汽车图像出现时，启动激光雷达或超声波测距，当距离小于设定阈值降低汽车行进速度。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，所述控制器根据道路主轴偏移变化、车速传感器测量的车速、整车横摆角速度传感器测量的横摆角速度信号判断转向时机，还包括实时电子地图匹配卫星定位导航，用于获取限速、红绿灯信息，进而控制车速。
8.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法，其特征在于，控制器、车速传感器、CCD相机包括可拆卸、可反复充电锂离子电池组，用于提供持续电能。
一种基于图像识别的线控转向汽车自动驾驶方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
组Array(θ,N)，并清零；其中0°≤θ≤179°表示直线与x轴的夹角范围，N≥0为道路路面图像在投影直线y＝arctanθ*x上的宽度；θ＝0时的直线为y＝0；(5)根据方程y＝arctanθ*x和不同的θ值，其中，θ取值间隔为1°，把道路图像中路面上的点映射到直线上，计算每个点与其对应的映射点之间的距离；(6)这些距离根据道路上的点所在直线的两侧不同而被分成两部分Part1、Part2，当两部分的值均非零时N＝Part1max+Part2max；当其中有一部分全为零时N＝Part1max-Part1min或N＝Part2max+Part2min；(7)求数组Array(θ,N)中最小的N值所对应的θ，记为θ'，即为道路主轴方向与x轴的夹角方向；(8)道路主轴所在直线为：
所述θ'不断变化即是道路主轴偏移变化。
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