随着社会不断发展, 机动车的使用越来越频繁, 人们对车辆的安全性要求越来越高, 对于汽车倒车避障这方面来说, 目前大多数人使用的为360°全景行车系统, 但360°全景行车记录仪虽然能够提供全面的图像记录功能却无法对障碍物进行识别和检测。其次, 目前的360全景行车记录仪都只配置了前、后、左、右四个方向的相机, 对于车身底部等位置仍然存在盲区。其三, 目前汽车对障碍物的检测主要还是需要依靠超声波雷达完成, 受到超声波雷达的功能限制, 汽车无法使用超声波雷达对障碍物进行准备位置定位和大小识别, 也无法实现障碍物的可视化, 导致用户不能直观地了解障碍物的大小、位置和类型。
比如专利CN205632288U《一种全景倒车影像系统》, 其特征在于:包括图像采集模块、系统控制模块、图像显示模块、图像处理电路模块和图像拼接融合电路模块;所述图像采集模块的输出端分别与系统控制模块和图像显示模块的输入端连接;所述系统控制模块的一输出端与图像处理电路模块的输入端连接;所述图像处理电路模块的输出端经图像拼接融合电路模块与系统控制模块连接;所述系统控制模块的另一输出端与图像显示模块连接。
检索到的已公开文献均无法做到本文的全景倒车系统可以同时解决的问题, 它们不能在检测车身底部可能存在的障碍物的同时对可能危害到车辆行驶的障碍物进行自动识别并用简单快捷的方式及时提示驾驶员, 而且过分依赖超声波雷达, 存在大量误报情况, 无法精确预判路面上可能发生的危险情况, 也影响了驾驶员的行驶体验。
一、技术方案
为了克服上述之不足, 如图1所示, 本文的解决方案是在车辆车头保险杠的中部设置前摄像头, 在车的左后视镜的最左端设置左摄像头, 在车的右后视镜的最右端设置右摄像头, 在车的车尾中部设置有后摄像头, 在车底的中部设置有底部鱼眼摄像头, 在车内部中部设置有车载计算机, 车内的仪表板上方和风挡玻璃上设置有显示屏。
车身四周的摄像头用于采集车身四周图像, 底部鱼眼摄像头用于拍摄底部地面图像, 所有摄像头均与车载计算机相连接, 车载计算机获取图像后进行图像处理, 完成车身四周及底部图像的全景图像合成。车载计算机通过人工智能和图像检测技术对由摄像头合成的全景图进行分析, 找到可能危害行车安全的障碍物。车载计算机连接显示屏用于显示合成的全景图像和被计算机检测的障碍物位置, 显示屏自带触控功能可完成人机之间的控制交互, 方便驾驶员的操控。
由于需要实时完成对最少5个摄像头的图像拼接, 还需要通过人工智能的方式自动识别车身周围的障碍物, 所以对车载计算机的要求比较高。并且由于安装在车上, 设备需要小型化。普通的嵌入式设备无法满足需求, 本文采用嵌入式人工智能计算平台, 例如Nvidia公司的JetsonTX2。JetsonTX2配置是满足了本文要求书中所提到的最低要求, 达到这些要求才能完成本文的功能效果。安装在车身底部的广角摄像头由于拍摄角度较大需要使用到鱼眼镜头, 这样能够有效的观测到目前现有汽车车底构造的较大面积区域。另外由于车身底部灰尘较多, 需要使用相机箱将其封闭, 同时配置自动清洗装置。配置的显示器可以为7寸或9寸的LED显示器, 通过支架固定在车内。显示器与车载计算机连接, 将车载计算机拼接的全景图和通过人工智能算法计算出来的障碍物位置显示出来。显示器自带的音响也可以通过语音方式提醒驾驶员车身周围和路面情况, 提高行车安全。
二、结论
本文提出在车身四周安装的4个广角相机和在车身底部安装的1个鱼眼相机实时采集图像, 5幅图像经过图像处理单元矫正和拼接后, 生成一幅车辆四周和车辆底部的全景图, 实时传送到中控台的显示设备上显示, 全面监控车身周围环境和车辆底部情况;该系统可以使用人工智能技术和图像处理技术在全景图上对可能对车辆行驶安全造成隐患的障碍物进行实时检测, 提醒驾驶员注意障碍物的位置, 整体提高了驾驶过程的安全性。
摘要：本文提出在车身四周安装的4个广角相机和在车身底部安装的1个鱼眼相机实时采集图像, 5幅图像经过图像处理单元矫正和拼接后, 生成一幅车辆四周和车辆底部的全景图, 实时传送到中控台的显示设备上显示, 全面监控车身周围环境和车辆底部情况;该系统可以使用人工智能技术和图像处理技术在全景图上对可能对车辆行驶安全造成隐患的障碍物进行实时检测, 提醒驾驶员注意障碍物的位置, 整体提高了驾驶过程的安全性。
关键词：全景避障系统,行车记录仪