一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统

本发明属于自动驾驶，涉及一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统。

背景技术：

1、当前自动驾驶已经成为了社会的热点，各个企业正在加大投入将自动驾驶技术落地量产。

2、当前车企对道路信息的测算都采用云点阵模型来进行的，通过建立模型来提供自动驾驶数据，易产生误关联。

技术实现思路

1、为解决背景技术中存在的问题，本发明提出了一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、视觉摄像头，视觉摄像头上安装有传感器；

4、数据获取模块，利用两个及以上视觉摄像头拍摄道路图像，获取视觉摄像头拍摄到的道路图像，获取视觉摄像头上传感器信息；

5、数据处理模块，对多张道路图像数据进行融合，以及对融合后的数据进行处理，包括提取道路图像中任意对象的移动特征和对道路图像中任意对象的移动特征进行分析计算，得到目标对象移动向量与车辆行驶向量交叉情况；

6、车辆控制模块，依据数据处理模块的数据分析处理结果，对车辆进行控制。

7、进一步地，多个视觉摄像头位于纵向车身两侧并分布在同一水平面上，且同时关于车身中轴线对称分布；

8、进一步地，道路图像中任意对象的移动特征提取通过视觉摄像头采集道路图像时的内参和外参来对道路图像进行分析，内参和外参为：

9、视觉摄像头内参矩阵设置为：

10、

11、其中fx和fy为在不同方向上的焦距，cx和cy为像素点在不同方向上的位移坐标；

12、视觉摄像头外参数矩阵设置为：

13、rt

14、其中r为旋转矩阵，t为位移向量。

15、进一步地，道路图像中任意对象的移动特征提取的具体方式为：

16、识别道路图像中某点的像素坐标(u,v)，使用内参将像素坐标转换为归一化的视觉摄像头坐标：

17、

18、其中，k-1是内参矩阵的逆矩阵；

19、获取道路图像深度信息，将归一化坐标与深度值结合，得到三维视觉摄像头坐标(x,y,z)：

20、

21、其中d为深度值；

22、将视觉摄像头坐标系中的三维坐标转换为世界坐标系中的位置：

23、

24、其中，(xw,yw,zw)是世界坐标系中的坐标，r是旋转矩阵，t是位移向量。

25、进一步地，提取特征内容通过时间序列下多帧图像中同一目标对象与车辆的距离特征和目标对象的移动距离特征，分析目标对象的移动向量，预测目标对象的移动和汽车移动的碰撞几率。

26、进一步地，目标对象的移动向量计算方法为：

27、获取多时序下采集的目标对象移动位置变化，包括目标对象与车辆之间的距离和目标对象移动角度；

28、将多时序下目标对象移动向量相加，得到目标对象移动最终向量。

29、进一步地，预测目标对象的移动和汽车移动的碰撞几率的方法为：

30、设置二维平面，以汽车所在位置为原点坐标，目标对象移动为变量，依据目标对象移动最终向量所在直线与原点的距离作为判断依据；

31、设置安全阈值，若目标对象移动最终向量所在直线与原点的距离小于安全阈值，向车辆控制模块发送制动命令；

32、若目标对象移动最终向量所在直线与原点的距离大于安全阈值，不做处理。

33、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

34、本发明通过多个摄像头协调工作，在车辆行驶过程中的数据源得到可靠保证，同时本发明通过构建二维地图分析道路图像中所有对象的移动向量，通过向量的模型来对汽车行驶防碰撞做出预测，保证了汽车行驶过程中的安全性。

1.一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统，其特征在于，包括有：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统，其特征在于,多个视觉摄像头位于纵向车身两侧并分布在同一水平面上，且同时关于车身中轴线对称分布。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统，其特征在于,道路图像中任意对象的移动特征提取通过视觉摄像头采集道路图像时的内参和外参来对道路图像进行分析，内参和外参为：

4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统，其特征在于,道路图像中任意对象的移动特征提取的具体方式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统，其特征在于,提取特征内容通过时间序列下多帧图像中同一目标对象与车辆的距离特征和目标对象的移动距离特征，分析目标对象的移动向量，预测目标对象的移动和汽车移动的碰撞几率。

6.根据权利要求1或5所述的一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统，其特征在于,目标对象的移动向量计算方法为：

7.根据权利要求6所述的一种基于多源数据融合分析的车辆碰撞预警分析系统，其特征在于,预测目标对象的移动和汽车移动的碰撞几率的方法为：