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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种基于路肩特征的无人车视觉处理方法及其系统以及无人车设备，其方法包括：步骤S1：在无人车行驶期间采集路肩的深度图像；步骤S2：分析深度图像得到视觉识别数据，视觉识别数据包括无人车的偏角以及与路肩的间距；步骤S3：判断获取当前视觉识别数据是否存在错误，若无错误，则作为当前处理数据进行存储，若错误，则舍弃当前视觉识别数据，调取前一次所存储的视觉识别数据作为当前处理数据；步骤S4：根据当前处理数据计算调节无人车偏角的调节指令以使无人车与路肩的间距趋近目标间距。通过引入错误判别机制，可以避免因为某一帧或某几帧数据出错而导致整个控制过程失稳的情况，从而提高控制的可靠性和稳定性。

主权项：1.一种基于路肩特征的无人车视觉处理方法，其特征在于，包括：步骤S1：在无人车行驶期间采集路肩的深度图像；步骤S2：分析所述深度图像得到视觉识别数据，所述视觉识别数据包括无人车的偏角以及与路肩的间距；步骤S3：判断获取当前视觉识别数据是否存在错误，若无错误，则作为当前处理数据进行存储，若错误，则舍弃当前视觉识别数据，调取前一次所存储的视觉识别数据作为当前处理数据；步骤S4：根据当前处理数据计算调节无人车偏角的调节指令以使无人车与路肩的间距趋近目标间距；在步骤S2中，所述分析所述深度图像得到视觉识别数据，包括：依次利用第一至第三重视觉识别算法识别路肩与路面的分界线，基于所述分界线计算无人车的偏角以及与路肩的间距，当利用前一视觉识别算法未获取下视觉识别数据时，跳转至后一视觉识别算法进行识别，直至获取到视觉识别数据或全部重视觉识别算法均无法成功识别后结束识别；其中，第一重视觉识别算法用于一般情况下路肩的识别，第二重视觉识别算法用于针对接近视域边界、路肩过矮或图像质量较差的异常情况下路肩的识别，第三重视觉识别算法用于针对存在异物的异常情况下路肩的识别；第一重视觉识别算法使用FindStraightEdge函数，参数配置包括：分界线搜索方向：从左至右；边缘极性：灰度的变化仅从白到黑；搜索策略：最佳边缘；最小边缘强度：（8.5~9.5）×103；第二重视觉识别算法与第一重视觉识别算法的区别包括：分界线搜索方向：从右至左；边缘极性：灰度的变化仅从黑到白；搜索策略：最佳边缘耙；最小边缘强度：9~11；第三重视觉识别算法与第二重视觉识别算法的区别包括：最小边缘强度：25~35；搜索策略：最佳边缘投影。

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权利要求：

百度查询： 华中科技大学 基于路肩特征的无人车视觉处理方法、系统及无人车设备