基于无人机感知的无人驾驶车辆路径规划方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于无人机感知的无人驾驶车辆路径规 划技术，能够通过无人飞行器感知车辆周围道路环境，并快速规划该车辆行驶路径。
【背景技术】
[0002] 智能车辆与交通技术兴起，无人驾驶车辆技术作为其关键技术之一被开发。无人 驾驶车辆行驶过程需要多部分协同工作，保证对大量的内部数据监测，外部附近障碍感知 以及行驶路线预判与规划等才能使其安全行使。
[0003] 现行无人驾驶车辆的行驶路线预判与规划技术部分通过道路行驶学习，部分依赖 于GPS导航。对于道路行驶学习，多次进行行驶路线训练后，无人驾驶车辆机器学习的成果 显著，但是之后无人驾驶车辆只能应对单一路线，应用范围有限。GPS导航技术成熟，应用 广泛，使用方便，与智能交通系统结合后，能够结合道路状况进行导航，制定合理路线。但是 GPS定位对信号有要求，在城市环境中，信号受到干扰，容易产生定位不准的情况，影响行驶 安全。同时，随着各种城建项目实施，城市电子地图更新缓慢，造成地图与城市实际情况不 符合，同样威胁无人驾驶车辆的安全行使。此外，智能交通系统目前应用范围较小，反应交 通状况存在延迟，无法及时修改实行路径，导致车辆停滞，辅助规划效果有限。
【发明内容】
[0004] 本发明针对现有车辆路径规划技术中的不足，提供了一种基于无人机感知的无人 驾驶车辆路径规划方法。该方法依据通过无人飞行器高空平台得到的道路与交通信息进行 目标车辆行驶路径的规划。
[0005] 本发明提供的基于无人机感知的无人驾驶车辆路径规划方法，基于无人飞行器感 知系统。
[0006] 所述的无人飞行器感知系统包括无人飞行器和地面站。所述的无人飞行器通过系 留绳由目标车辆供电，无人飞行器上搭载摄像装置、第一无线通信模块和第一图像传输模 块；通过摄像装置对路面进行拍摄，获得道路的视频图像；通过第一图像传输模块将拍摄 的视频图像传输至地面站；通过第一无线通信模块接收飞行控制信号。所述的地面站放置 在目标车辆上，并由目标车辆供电；地面站装有第二无线通信模块、第二图像传输模块和计 算机模块；通过第二无线通信模块传输飞行控制信号给无人飞行器；通过第二图像传输模 块接收无人飞行器传来视频图像；通过计算机模块，对接收的视频图像进行处理，获得道路 信息并进行路径规划，并计算飞行控制参数给无人飞行器，同时通过数据线与无人驾驶车 辆进行信息交互。
[0007] 所述的无人驾驶车辆路径规划方法，实现步骤如下：
[0008] 步骤（1)启动无人飞行器感知系统，无人飞行器起飞，悬停后与地面站建立通信， 拍摄目标车辆周围的道路视频图像，发送给地面站；
[0009] 步骤（2)地面站接收视频图像并进行处理，获得车辆与道路信息，根据车辆位置 进行路径规划，并将路线传递给无人驾驶车辆。所述的车辆与道路信息包括目标车辆与道 路的位置关系、车辆之间的距离、以及道路区域。
[0010] 步骤（3)计算机模块控制无人飞行器跟随车辆前进，实时修正路径。
[0011] 进一步，所述的步骤（2)的工作过程包括：
[0012] 步骤2. 1、无人飞行器拍摄时，增稳云台控制摄像装置的镜头垂直地面进行拍摄， 图像为俯视投影，通过比例变换获得物体间的实际距离。
[0013] 步骤2. 2、地面站的计算机模块对视频图形进行图像处理，绘制道路区域，检索车 辆，得到各条道路上车辆总面积与道路面积的比值，并对目标车辆进行路径规划。
[0014] 进一步，所述的步骤（3)中，计算机模块将视频图像的画面中心作为无人飞行器 所处位置，在设定的区域范围内寻找用特殊颜色标记车顶的目标车辆，发现目标车辆位置 后，计算无人飞行器与车辆间的实际偏移距离与方向。地面站只对无人飞行机的俯仰与偏 航两个参数进行控制，采用双模参数自校正模糊PID计算飞行控制参数，在得到飞行控制 参数后发送给无人飞行器。步骤（3)中，当无人飞行器丢失目标车辆后，通过系留绳提供对 无人飞行器的引导。
[0015] 本发明技术方案，有如下创新点与优势：
[0016] (1)本发明基于无人飞行器平台，工作状态稳定，从高空拍摄车辆周围道路环境， 覆盖范围广，该位置下所观察到的道路交通信息清晰明确，通过图像处理后可以快速得到 目标车辆周围道路分布状况与交通状况，该信息实时、准确，依据该数据能够获得合理的路 径规划。基于无人飞行器感知平台相比于传统的GPS进行路线导航，路线更为精确，相比于 智能交通网络提供的道路交通状况，路况分析更为及时。
[0017] (2)本发明所采用的无人飞行器跟随无人驾驶车辆移动，可以实时采集到以车辆 为中心周围的道路分布与交通状况，实现实时修正无人驾驶车辆的行驶路径，确保能够获 得最佳路线。由于无人飞行器的速度有限，同时出于安全性考虑，无人驾驶车辆行驶速度需 要控制在40km/h以下。
[0018] (3)本发明采用的无人飞行器系统通过车载装置供电。地面站直接将充电接口与 信息交互接口集成，简化了地面站组成结构与系统搭建操作，同时维持地面站的稳定运行。 道路与交通信息的感知则需要无人飞行器长时间滞空拍摄，由于现行无人飞行器电池续航 时间有限，采用系留绳供电维持其飞行。此外，系留绳具备一定引导能力，能够在一定程度 上阻止无人飞行器与车辆失散。
[0019] (4)本发明中，无人飞行器用于采集道路信息，而地面站承当数据处理工作。减少 无人飞行器处理进程，使无人飞行器拥有更多资源来优化飞行控制过程以提升飞行精度与 飞行安全。地面站的计算机模块计算能力较高，稳定性高，负责接收图像、处理图像，从而进 行路径规划与无人机控制参数计算，并且完成信息交互。两部分装置互相协同，可快捷、流 畅地实现无人飞行器感知系统的车辆路径规划。
【附图说明】
[0020] 图1是本发明采用的无人飞行器感知系统组成示意图；
[0021] 图2是本发明的无人驾驶车辆路径规划方法的流程示意图；
[0022] 图3是本发明的道路与车辆识别过程示意图；
[0023] 图4是本发明实施例中对路径进行全局规划的示意图；
[0024] 图5是本发明实施例中对车辆周围行驶路径进行局部规划的示意图。
[0025] 附图中：1、需要路径规划的目标车辆，2、地面站，3、系留绳，4、无人飞行器。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图对本发明作进一步说明：
[0027] 如图1所示，本发明采用的无人飞行器感知系统，其包括：需要路径规划的目标车 辆1，地面站2,系留绳3,以及无人飞行器4。所述的地面站2放置在目标车辆1上，由车辆 1供电，无人飞行器4通过系留绳3由车辆1供电。
[0028] 本发明实施例无人飞行器4为四旋翼无人飞行器。无人飞行器4上搭载有GPS (全 球定位系统）模块、AHRS(航姿参考系统）模块和飞行控制装置，以保证无人飞行器的稳定 安全飞行。无人飞行器4上搭载增稳云台和摄像装置，以实现无人飞行器对路面的稳定拍 摄，获得道路与交通的视频图像。无人飞行器4上搭载第一无线通信模块和第一图像传输 模块。通过第一无线通信模块接收飞行控制信号。通过第一图像传输模块将拍摄的视频图 像传输至地面站2。
[0029] 地面站2装有第二无线通信模块、第二图像传输模块和计算机模块。通过第二无 线通信模块传输飞行控制信号给无人飞行器4。通过第二图像传输模块接收无人飞行器4 传来视频图像。通过计算机模块，对接收的视频图像进行处理，获得道路信息并进行路径规 划，并通过数据线与无人驾驶车辆1进行信息交互。地面站2可以将充电接口与信息交互 接口集成，以简化地面站结构，同时解决供电问题。
[0030] 如图2所示，本发明基于无人机感知的无人驾驶车辆路径规划方法的工作流程 图，其步骤如下：
[0031] 步骤⑴本发明采用无人飞行器4拍摄目标车辆1周围的道路视频图像，并将视 频图像发送给地面站2,以进行目标车辆1周围道路分布与路上车辆数量信息的收集。
[0032] 系统开始运行时，无人飞行器4起飞上升100-200米并悬停，同时与车辆1建立通 信，开始拍摄目标车辆1周围的道路与交通信息的视频图像，发送给地面站2。
[0033] 当无人飞行器4飞行高度为120-150米时，镜头角度为60° -80°。位于该高度 时，无人飞行器4的视野半径在70-125米，包含目标车辆1在内的大范围物体，可以保证能 够获取足够多的道路信息进行路径规划。
[0034] 无人飞行器4所搭载的摄像装置单目镜头需要进行标定，以修正在其拍摄过程中 直线产生的弧度，还原道路与车辆变形，降低环境感知的干扰与误检率。
[0035] 步骤（2)地面站2接收视频图像并进行处理，获得车辆与道路信息，根据车辆位置 进行路径规划，然后地面站2通过数据线将路线传递给无人驾驶车辆。车辆与道路信息包 括道路的长度和宽度，目标车辆与其他车辆之间的距离等。
[0036] 无人飞行器4进行拍摄的视频通过第一图像传输模块将视频图像传回地面站2。 地面站2的计算机模块将立即进行图像处理，以获得车辆、道路信息，并进行路径规划。步 骤（2)的工作过程如下：
[0037] 步骤2. 1、拍摄时，增稳云台控制摄像装置的镜头垂直地面进行拍摄，图像为俯视 投影，其中物体的距离信息可以直接通过比例计算得到，避免透视运算与坐标变换。
[0038] 通过输入目标车辆长度a，宽度b，根据比例k :
[0041] 其中，A、B为图像中位于目标车辆1的对角线的两点，坐标分别为（xA，y A)、（xB，yB); S为图像中两物体的距离，s为两物体现实中的距离。
[0042] 可以获得图像中的距离信息，包括道路长度、宽度等。
[0043] 步骤2. 2、地面站2的计算机模块对采集到的道路视频图像进行图像处理，通过图 像配准、颜色阈值分割、形态学操作以及分类器识别等方法获得车辆与道路信息，从而进行 路径规划。具体过程如下：
[0044] ①、通过图像配准进行增稳，跟踪图像中的特征点获取图像背景的运动，从而通过 仿射变换方法消除抖动。
[0045] ②、如图3所示，将拍摄的图像从RGB (红，绿