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摘要：本发明公开了一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法，涉及车辆自动驾驶领域，本发明在现有的基于特征的车道线检测方法的基础上，改进检测流程，提出横向条状窗口滑动检测车道线的方法。选定小窗口的检测不仅适用于直线检测，对弯道等检测均有良好的鲁棒性和准确性。同时对检测的车道线，提出一种利用双目视觉计算农机行驶过程中的横向偏移距离和偏航角的方法，该方法实时输出数据到控制器，控制器做出决策控制农机，可实现车道保持功能。

主权项：1.一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法，其特征在于：包括两个步骤：一、车道检测：通过确定相机安装位置进行标定，然后通过逆透视变换实时获取道路的鸟瞰图，并对进行图像灰度化处理、高斯滤波处理、边缘检测处理，通过短距离的横向条状窗口滑动法获得拟合的车道线，根据拟合的车道线获得道路中心线，也即车辆预定行驶路线；二、车道轨迹偏差计算与控制：通过双目相机同步采集左右相机的图像计算图像之间的视差，从而估计每一个像素的深度，计算图片上车道线像素点距离相机中心的实际距离，经计算获得相机中心的横向偏航距离和偏航角，进而实时输出到控制系统控制车辆转角；所述的车道轨迹偏差计算与控制，具体如下：1计算车辆横向偏移距离步骤一、测出两条车道线的距离为d，则中心线与车道线一侧的距离为步骤二、像素坐标系中，窗口内的ROI区域内的车道线上等距取点P1u1,v1，P2u2,v2…由于建立的世界坐标系是在地面上，车道线也在地面上，则认为坐标z的值0，结合双目相机恢复三维世界坐标系下坐标P1'x1,y1,z1,P2'x2,y2,z2…，则取两点得距离为： 步骤三、根据像素点P1,P2...坐标，双目相机通过同步采集左右相机的图像计算图像之间的视差，从而估计每一个像素的深度；这样获得相机中心距离该像素点对应世界坐标三维坐标得实际距离，即|P1'O'|,|P2'O'|,|P3'O'|...则在三角形|P1'P2'O'|中由余弦定理可知，车道线一侧与P1'O'之间的夹角α满足： 则偏离中心线的距离为Δd为： 其中，Δd的符号正负代表是左偏还是右偏；2计算车辆偏航角驾驶行驶车辆已经偏离航线，在计算车辆偏航距的基础上，进一步获得偏航角；首先将时间离散化时间间隔为Δt；根据车辆在偏离航线上Δt时间内的位移是Δs，再计算上一时刻和当前时刻车辆距离车道线的距离，获得车辆在行驶过程中的航偏角；步骤一、将时间离散化，在每一个时刻，都需要计算车辆距离车道线一侧的距离；这里记|P'0k-1O'k-1|，|P'0kO'k|为上一时刻和当前时刻车距离车道线一边的距离；步骤二、通过车辆自身的里程表实时输出行驶距离信息，也即在Δt内车辆行驶的距离为Δs；步骤三、车辆从O'k-1点移动到O'k点，位移是Δs，过O'k点作垂线交直线P'0k-1O'k-1于点Q，在三角形O'k-1O'kQ中，知偏航角β为： 由此，获得了车辆的横向偏移距离Δd，以及偏航角β；将获得的数据实时输出给控制模块，实时控制车辆转向。

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百度查询： 东南大学 一种基于视觉车道检测的农机实时路径校正方法