基于单目视觉的跟驰车辆车距测量方法

为了解决结构化道路上跟驰车辆的防追尾碰撞问题,首先在对车辆制动模型进行分析的基础上得到了车辆制动距离的计算公式,进而计算出跟驰车辆与前方车辆之间的安全距离.然后,从针孔模型摄像机成像的基本原理出发,推导出基于图像中车道线消失点的车距测量公式.车距测量结果只与图像中的近视场点到摄像机的实际距离有关,无需对所有的摄像机参数进行标定,从而解决了单目视觉车距测量问题.最后,完成了不同距离处前方车辆的车距测量试验.试验结果表明,该方法的车距测量相对误差小于3％,具备了较高的检测精度,能够满足跟驰车辆防追尾碰撞的应用要求.     

产品表面质量视觉检测中的相机位姿自动校准

为解决产品表面质量视觉检测中因图像几何特征不足而导致的相机位姿无法校准问题,提出了一种基于图像灰度分布的相机位姿自动校准方法.首先将相机安装于机械臂末端,标定出机械臂末端坐标系与相机坐标系间的转换关系;然后采集相机处于不同位姿下的产品表面图像,在图像感兴趣区域内建立极坐标系,并根据图像灰度与极角之间的分布关系计算出灰度分布轴线的位置,以引导机械臂带动相机作姿态调整;最后再根据图像清晰度评价值控制机械臂沿相机光轴方向平移至正焦位置,最终实现相机位姿校准.以汽车涡轮壳零件为被测对象进行了相机位姿校准试验,图像中感兴趣区域两侧的灰度差值由119降低至4,图像清晰度评价值达到极大值150.90,相机经位姿校准后采集到了准确、清晰的零件表面图像.     

基于摄像机模型的运动车辆车道偏离检测

针对车道偏离检测中较难解决的车载摄像机标定问题,从分析摄像机成像模型入手,根据图像中3条或3条以上车道线的消失点位置以及车道线斜率关系,在道路现场调整摄像机安装位置,以实现对摄像机外部参数的直接设定,从而避开了繁琐的摄像机参数标定过程.同时,推导出图像内车道线斜率比与车道偏离程度的简单函数关系,该函数与摄像机内外参数无关.因此,行车过程中只需测量图像中车道线的斜率,即可计算出车辆当前的车道偏离量.现场试验结果表明,在车辆直行时采用该方法测得的车道偏离率与手工实测结果相比,其相对误差小于5%,具备了较高的检测精度.