基于单目视觉的车距测量

车距测量是智能车辆研究中的一个重要领域，它关系到车辆自适应巡航控制（ACC）和防碰撞系统（PCS）的有效运作。利用单目视觉系统进行车距测量相较于双目视觉或激光雷达等方法，具有成本低、安装简便等优势，尤其适用于智能车辆的纵向控制。本文将围绕基于单目视觉的车距测量进行探讨。 需要对单目视觉系统进行测距原理的分析。单目视觉测距是指使用一个摄像头采集前方车辆的图像，通过解析图像信息来计算距离。在单目视觉系统中，利用几何透视变换原理，将三维场景中的点投影到二维图像平面上。图像中目标点的位置与实际距离之间存在数学关系，这可以通过几何模型来表达。通过分析图像测距几何模型，可以得到基于单目视觉的测距公式。 在得到测距公式后，需要确定哪些参数需要标定。单目视觉系统的标定通常包括内部参数和外部参数的确定。内部参数涉及摄像机自身几何和光学特性，例如焦距、镜头畸变等；外部参数描述摄像机相对于外部世界的位置和方向。对于智能车辆而言，在车辆运动过程中，外部参数如摄像头的俯仰角度和高度位置被认为是近似不变的，因此，通过预先标定内部参数，就可以用于实时的车距测量。 为了准确地进行摄像机标定，本文作者使用了OpenCV（开源计算机视觉库）提供的函数。OpenCV是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的视觉处理功能，包括摄像机标定工具。摄像机标定的过程包括拍摄已知尺寸的对象（标定板），然后使用OpenCV中的函数处理这些图像以获取摄像头的内部参数。 在获取了摄像机内部参数之后，就可以根据已有的测距模型，将图像中的像素坐标转换成实际的物理距离。这一过程涉及到将二维像素坐标系与摄像机的三维世界坐标系对应起来。如文章所述，需要转换过程，将计算机内存中的帧存坐标与像平面坐标进行对应。由于CCD摄像机光轴与像平面交点可能并不位于图像的中心，这需要预先校正。通过设置像素与物理尺寸之间的比例关系，可以实现这一转换。 进行视频测距试验验证。这通常涉及到在实际道路上或模拟环境中对车辆进行测试，通过单目视觉系统捕获图像，并应用前述标定参数和测距模型计算车距。通过实际测量的数据与测距模型的输出结果进行比较，可以验证模型和标定过程的有效性。 整体而言，基于单目视觉的车距测量是一个多步骤的过程，包括对几何模型的分析、摄像机参数的标定、以及实际场景中的距离测量。由于涉及到了计算机视觉和图像处理领域的复杂技术，这一研究方向在智能车辆、自动驾驶技术开发中扮演着关键角色。通过以上分析，可以了解到单目视觉在智能车辆中的实际应用及技术细节，对于相关领域的研究者和工程师具有参考价值。