一种融合UWB和视觉信息的行人预警方法

在先进驾驶辅助系统中,基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测,并且易受天气的影响,在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷,提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法,并对其进行卡尔曼滤波以减小误差,同时将得到的行人位置信息与基于视觉的行人检测信息融合,设定匹配规则防止多报警和误报警的情况。测试结果表明,融合方法能够增加对视野外以及被遮挡行人的危险预警,提高了行人检测预警系统的可靠性。     

基于3D空间球面的车载全景快速生成方法

为了高效生成具有低失真度的车载全景,以保证基于此影像信息的辅助驾驶系统的实时性,提出针对运算效率进行优化的车载全景生成方法。首先,利用多扫描线趋近、圆拟合的方法实现鱼眼成像有效区域的准确自动提取,并对参数进行优化以提升算法鲁棒性。基于鱼眼成像有效区域轮廓,计算得到有效区域半径以及圆心。以圆心为原点,半径为单位长度重构笛卡尔坐标系。再基于此坐标系,将鱼眼成像通过经纬映射投射至3D空间球面并在球心建立虚拟相机,利用梯度下降获取视锥体最优旋转角后进行视角重构并成像,直接获取该方向鸟瞰图,实现通过一步变换完成鱼眼校正与逆透视变换,达到提升车载全景影像生成速率与减少图像失真的效果。最后,对图像位置进行配准,使虚拟相机直接成像在指定位置,并对4幅图像进行融合,从而降低由于拼接缝带来的图像信息损失,保证生成的车载全景影像最大程度保留道路信息。研究结果表明:使用该方法在同等硬件平台下,基于标定参数计算生成车载全景影像速率提升接近1倍,从视觉上图像失真程度明显降低;该算法可以提升车载全景生成速率,减少计算资源占用,降低图像失真,从而提升基于车载全景影像的辅助驾驶系统的实时性与可靠性。