申请/专利权人：菏泽学院

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN118010060B

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/70;G06N3/092

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的独轮车道路搜寻规划方法及系统。所述方法包括以下步骤：利用独轮车内置的监控设备进行赛道图像数据采集，生成赛道图像数据；对赛道图像数据进行动态二值化阈值分析处理，生成动态二值化阈值数据；根据动态二值化阈值数据对赛道图像数据进行赛道中心线数据分析处理，生成赛道中心线数据；根据赛道中心线数据进行独轮车道路规划处理，生成规划独轮车道路数据；根据规划独轮车道路数据进行独轮车控制参数设计，以得到独轮车控制参数；基于独轮车控制参数执行独轮车驱动优化作业。本发明实现更精准及高效的独轮车道路搜寻规划方法。

主权项：1.一种基于图像处理的独轮车道路搜寻规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:利用独轮车内置的监控设备进行赛道图像数据采集，生成赛道图像数据；步骤S2，包括:步骤S21:对赛道图像数据进行数据实时读取，生成读取赛道图像数据，其中所述读取赛道图像数据包括读取图像序列数据以及实时赛道图像数据；步骤S22:对实时赛道图像数据进行灰度图像转换处理，生成灰度赛道图像数据；步骤S23:根据读取图像序列数据建立图像分析队列，并将灰度赛道图像数据传输至图像分析队列，以生成队列赛道图像数据；步骤S24:对队列赛道图像数据进行动态二值化阈值分析，生成动态二值化阈值数据；步骤S25:根据动态二值化阈值数据对队列赛道图像数据进行图像二值化遍历处理，生成二值化赛道图像数据；步骤S26:利用边缘检测对二值化赛道图像数据进行赛道边界检测处理，生成赛道边界数据；步骤S3，包括:步骤S31:当检测到赛道边界数据时，根据赛道边界数据进行赛道边界中心线数据分析，生成赛道边界中心线数据；步骤S32:当未检测到赛道边界数据时，根据赛道图像数据进行赛道边界补线处理，生成赛道边界补线数据；根据赛道边界补线数据进行赛道边界补线中心线数据分析，生成赛道边界补线中心线数据；其中，步骤S32所述根据赛道图像数据进行赛道边界补线处理包括：根据赛道图像数据进行未识别边界赛道图像提取处理，生成未识别边界赛道图像数据；基于图像分析队列中赛道图像数据对应的赛道边界数据对未识别边界赛道图像数据进行边界跟踪数据分析处理，生成边界跟踪数据；基于边界跟踪数据对未识别边界赛道图像数据进行边界断裂节点标识处理，生成边界断裂节点数据；根据边界断裂节点数据进行未识别边界偏置距离分析处理，生成未识别边界偏置距离数据；根据边界断裂节点数据以及未识别边界偏置距离数据对未识别边界赛道图像数据进行赛道边界的补线插值处理，生成赛道边界补线插值数据；对赛道边界补线插值数据进行补线平滑处理，生成赛道边界补线数据；步骤S4:根据赛道边界中心线数据以及赛道补线边界中心线数据进行赛道中心线拟合优化处理，生成赛道中心线数据；根据赛道中心线数据进行独轮车道路规划处理，生成规划独轮车道路数据；步骤S5，包括:步骤S51:根据赛道图像数据进行图像宽度中心数据分析处理，生成图像宽度中心数据；步骤S52:根据图像宽度中心数据以及规划独轮车道路数据进行路径偏移距离分析，生成路径偏移距离数据；步骤S53:根据路径偏移距离数据以及规划独轮车道路数据进行独轮车控制参数设计，以得到独轮车控制参数；步骤S54:基于独轮车控制参数执行独轮车驱动作业；步骤S55:对独轮车驱动作业进行驱动反馈数据采集，生成驱动反馈数据；步骤S56:基于预设的强化学习模型建立驱动反馈数据以及独轮车控制参数的自适应调节映射关系，以生成初始控制参数调节模型；步骤S57:根据驱动反馈数据对初始控制参数调节模型进行模型训练处理，生成控制参数调节模型；步骤S58:基于控制参数调节模型对独轮车控制参数进行控制参数修正优化处理，生成优化后的独轮车控制参数，并将优化后的独轮车控制参数反馈至步骤S54执行独轮车驱动迭代优化作业。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 菏泽学院 基于图像处理的独轮车道路搜寻规划方法及系统

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