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申请/专利权人：上海保隆汽车科技股份有限公司

摘要：本发明涉及一种车辆控制方法、基于双目立体视觉的道路凹凸特征检测方法、系统、设备及可读存储介质。该基于双目立体视觉的道路凹凸特征检测方法步骤：S1，路面凹凸特征检测；S2，生成双目视差点云；S3，特征区域点云投影；S4，区域特征计算，计算对应区域点云的凹凸信息。一种车辆控制方法包括步骤：T1，根据车辆运动状态进行自车轨迹预测；T2，基于预测的自车轨迹，计算与对应区域点云的关联度；T3，将对应区域点云的凹凸性、高度位置，以及获取的关联度作为每个道路凹凸特征的汇总信息发送给ADAS控制器。本发明能有效识别道路凹凸信息，降低计算资源消耗，进而提升智能驾驶的舒适性。

主权项：1.一种基于双目立体视觉的道路凹凸特征检测方法，包括步骤：S1，路面凹凸特征检测，通过双目相机获取车辆行驶方向的双目图像，所述双目图像包括左相机和右相机获取的左目图像和右目图像，以所述左目图像或右目图像为主图像，利用深度学习算法对其进行路面凹凸特征检测，得到2D预测框；路面凹凸特征包括路面坑洼或减速带，所述2D预测框对应路面坑洼区域或减速带区域；2D预测框Xi,Yj,Xm,Yn，其中Xi,Yj表示所述2D预测框的左上角坐标，Xm,Yn表示所述2D预测框的右下角坐标；S2，生成双目视差点云，基于深度学习双目立体匹配算法SGBM，计算同一场景的左目图像与右目图像的视差图D，基于所述视差图D获得双目相机坐标系下的双目视差点云；S3，特征区域点云投影，将所述2D预测框投影至所述双目视差点云，获取对应区域点云；S4，区域特征计算，计算对应区域点云的凹凸信息，包括步骤：S41，计算对应区域点云的凹凸性；基于所述2D预测框的四个角点构建空间平面S，选取空间点P1为所述2D预测框中心点投影至所述双目视差点云的点云坐标作为观测点,使用open3d库中最小生成树算法估计空间点P1的法向量，记为v1；使用空间点P1对平面S进行投影，空间点P1和平面S的投影点构成另一个向量V2；计算v1与v2的夹角，基于所述夹角判断对应区域点云为凹面或凸面；S42，计算对应区域点云的高度位置；以空间点P1为起点，计算空间点P1到平面S的距离，采用梯度上升法，求出凹凸特征区域内一点到平面S的距离最大值以及该点的位置坐标；其中，u0,v0是主图像中相机主点的像素坐标，f为相机焦距，为空间点P1深度。

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