汽車車體偏斜角度測量方法與流程
2023-09-20 09:33:15
本發明涉及一種非接觸式自動測量汽車車體偏斜角度的方法，基於機器視覺技術檢測汽車的行駛方向和車身縱向軸線，分析汽車車體偏斜角度，適用於車輛安全性能檢測。
背景技術：
隨著行駛裡程的增加，汽車不可避免地會出現動力性下降、安全性變差和可靠性降低等使用性能的變化，影響了汽車的正常運行和使用，因此，對在用汽車進行性能檢測是必要的。當汽車各性能都正常時，在平坦道路上直線前進的情況下，汽車行駛方向應與車身俯視平面內的縱向軸線重合，即汽車沒有跑偏，或車體沒有偏斜。
當車體偏斜時，汽車車身相對於行駛方向有一定的角度，會引起啃胎，使輪胎報廢，還容易引起側滑、翻轉等現象，影響了汽車的操作穩定性，是道路交通安全的一個隱患。此外，車體偏斜也會影響前照燈檢測結果的準確度，引起光束照射方向的測量誤差，從而造成前照燈檢測合格率低、檢測結果重複性差，影響汽車夜間的安全行駛。因此，分析汽車的車身縱向軸線和行駛方向之間的偏角，測量車體偏斜角度是非常有必要的。
在汽車的車體偏斜角度測量方面，有研究人員利用雷射測距技術加以實現，其硬體主要由汽車擺正器、雷射測距儀和反射面構成。先將汽車擺正，雷射測距儀沿行車中心線左右對稱分布，在汽車前端面安裝反射面。根據雷射反射距離分析車體偏斜角度的大小和方向。但該方案為了測距，需要在車身上安裝反射面進行雷射的反射，由於每次測試都需要安裝、調試和拆卸，很不方便，而且要求與汽車連接緊密，防止在行車過程中產生位置的變化，測量精度不易保證。
技術實現要素：
為了克服常規方法的測量不方便、精度低等問題，本發明提供一種非接觸式測量方法，利用機器視覺技術，實現汽車車體偏斜角度的自動檢測。
本發明的汽車車體偏斜角度的測量原理如下。
如圖1所示，當汽車車體沒有偏斜時，汽車車體1的車身縱向軸線2應與行車方向3一致。當車體偏斜時，假設：車身縱向軸線2與理想參考線4的偏角為α，行車方向3與理想參考線4的偏角為β，則車體偏斜角度θ為：
θ= β –α (1)
式中：α、β、θ為正表示左偏，為負表示右偏。
本發明的汽車車體偏斜角度的測量方案如下。
如圖2所示，雙目攝像機5設置在停車位正前方，在汽車方向盤迴正的狀態下，讓待檢汽車6從起始位置緩慢前進，行駛一段距離，到達停車位。在此期間，拍攝若干幀汽車的視覺圖像，傳輸給計算機7。由電腦程式對汽車圖像進行處理，利用雙目立體視覺原理，分析汽車的實際行駛方向和車身縱向軸線，分析它們與理想參考線之間的偏角，得到汽車車體偏斜角度。
本發明的具體實現過程分為以下四個步驟。
(1) 拍攝汽車視覺圖像
製作平面方格靶標，基於張正友平面法對攝像機進行標定。在汽車行駛過程中，拍攝若干幀汽車的視覺圖像，傳輸給計算機，並進行預處理。
(2) 行車方向分析
由於SIFT特徵的獨特性，特別是對圖像尺度具有不變性，可利用SFIT算法檢測不同位置的汽車圖像的特徵點，並進行立體匹配，實現行車方向的測量。基於SIFT特徵點的行車方向分析的具體過程如下。
對每幀的左、右兩幅汽車圖像進行分析，提取SIFT特徵點，並描述其特徵向量。
基於歐幾裡得距離相似性度量和雙向匹配，對所有幀的左序列圖像，進行特徵點匹配，得到左序列圖像的匹配特徵點集合Fl={F(l)1, F(l)2 , …, F(l)N}，其中：N表示採集的汽車視覺圖像的幀數，F (l)i={ F(l)i1, F(l)i2,…, F(l)iP}(i=1, 2,…, N)為第i幀左圖像的已匹配特徵點集合，P為左序列圖像的匹配點數量。
對所有幀的右序列圖像進行特徵點匹配，得到右序列圖像的匹配特徵點集合Fr={F(r)1, F(r)2 , …, F(r)N}，其中： F (r)i={ F(r)i1, F(r)i2,…, F(r)iQ}(i=1, 2,…, N)為第i幀右圖像的已匹配特徵點集合，Q為右序列圖像的匹配點數量。
對停車位，即最後一幀的兩幅汽車圖像的已匹配特徵點F(l)N和F(r)N再次進行特徵點匹配，得最終匹配點集合FN={P(l)N, P(r)N}，其中：P(l)N={ P(l)N1, P(l)N2,…, P(l)NT}，P(r)N={ P(r)N1, P(r)N2,…, P(r)NT}，T為本次匹配點的數量。
根據最後一幀的立體匹配結果P(l)N和P(r)N，在Fl和Fr集合中查詢其它幀的左、右兩幅圖像中的對應點，在左、右序列圖像中分別得到T個N點的特徵點序列。
對每幀的兩幅圖像的T對最終匹配點進行三維重建，計算它們在世界坐標系的坐標，得到T個N點的三維坐標序列。
把每個N點序列當作汽車的一個行駛軌跡，共得T個汽車軌跡。對每個汽車軌跡進行直線擬合，得到對應的行車方向。
求T個行車方向的平均值，得到最終的汽車行駛方向，並取在汽車俯視平面內的水平行車方向。
(3) 車身縱向軸線分析
在提取的SIFT特徵點的基礎上，基於汽車車身的對稱性，根據SIFT特徵向量的特點，檢測汽車車身對稱點，進而得到車身縱向軸線。基於SIFT特徵點的車身縱向軸線分析的具體過程如下。
對停車位，即最後一幀的兩幅汽車圖像，進行分析，提取SIFT特徵點集合F={P(l), P(r)}，其中：P(l)={ P(l)1, P(l)2,…, P(l)ML}為左圖像的特徵點集合，ML為左圖像特徵點的數量； P(r)={ P(r)1, P(r)2,…, P(r)MR}，為右圖像的特徵點集合，MR為右圖像特徵點的數量。
把汽車左圖像的特徵點分為兩部分，左半部分特徵點集合Fll={P(ll)1, P(ll)2 , …, P(ll)MLL}和右半部分特徵點集合Flr={P(lr)1, P(lr)2 , …, P(lr)MLR}，其中，MLL和MLR分別為汽車左圖像左半部分和右半部分的SIFT特徵點數量。
汽車左圖像的SIFT特徵向量修正
在進行SIFT特徵點描述時，每個特徵向量都是128維的，其中，需要16個種子點，每個種子點8個向量。從Fll中任取一特徵點P(ll)i，對應的種子點序號為(ls, lt)；從Flr中取其車身對稱特徵點，假設為P(lr)j，其對應的種子點序號為(rs, rt)；ls、lt和rs、rt的取值範圍都為{1, 2, 3, 4}，根據對稱性，在理想情況下，種子點的下標應有對稱關係：rs = ls, rt =5-lt。每對對應的種子點的方向向量也有對稱關係，如圖3所示。
在進行車身對稱點檢測之前，先根據以上關係對汽車左圖像右半部分特徵點集合Flr中的每個特徵點的特徵向量進行對稱修正。
把Fll看作左圖像的特徵點集合，把修正後的Flr看作右圖像的特徵點集合，對左、右部分特徵點進行行雙向對稱性度量，得到匹配點集合Fld={P(ldl), P(ldr)}，即原汽車左圖像的車身左、右對稱點集合。
對汽車右圖像的特徵點重複以上-過程，得原汽車右圖像的車身左、右對稱點集合Frd={P(rdl), P(rdr)}。
對汽車左圖像左半部分特徵點集合Fll和汽車右圖像左半部分特徵點集合Frl進行匹配，得左、右圖像左半部分匹配點集合Fllp={P(ll)p, P(rl)p}；對汽車左圖像右半部分特徵點集合Flr和汽車右圖像右半部分特徵點集合Frr進行匹配，得左、右圖像右半部分匹配點集合Frrp={P(lr)p, P(rr)p}。
綜合以上，得到最終的既滿足左、右圖像匹配，又滿足圖像車身左、右對稱的特徵點集合，Fpd={(P(ll)pd, P(lr)pd), (P(rl)pd, P(rr)pd)}，其中：P(ll)pd是左圖像的左半部分匹配對稱點集合，P(lr)pd是左圖像的右半部分匹配對稱點集合，P(rl)pd是右圖像的左半部分匹配對稱點集合，P(rr)pd是右圖像的右半部分匹配對稱點集合，每個集合中特徵點數量相同，假設為MPD。
對P(ll)pd、P(rl)pd的MPD對匹配對稱點進行三維重建，得到車身左半部分對稱點的世界坐標；對P(lr)pd、P(rr)pd的MPD對匹配對稱點進行三維重建，得到車身右半部分對稱點的世界坐標。
根據車身對稱點，得到車身縱向軸線，並取在汽車俯視平面內的水平車身縱向軸線。
(4) 根據汽車俯視平面內的車身縱向軸線和行車方向，得到車身縱向軸線與理想參考線的偏角α、行車方向與理想參考線的偏角β，根據式(1)計算車體偏斜角度θ。
附圖說明
以下結合附圖對本發明作進一步說明。
圖1是本發明的汽車車體偏斜角度測量原理。
圖2是本發明的汽車車體偏斜角度測量的系統結構。
圖3是本發明的汽車圖像SIFT特徵點方向向量的對稱關係。
圖4是本發明的汽車車體偏斜角度分析程序的流程圖。
在以上附圖1-4中，1：汽車車體，2：車身縱向軸線，3：行車方向，4：理想參考線，5：雙目攝像機，6：待檢汽車，7：計算機。
具體實施方式
參照圖2構建汽車車體偏斜角度測量系統，在本發明的實施例中，在停車位正前方2米處設置CMOS數碼雙目攝像機，離地1米。首先，採集十六幅靶標圖像，傳輸給計算機，經電腦程式進行攝像機標定，得到攝像機內部參數、外部參數和系統結構參數，完成系統的初始化。然後，在方向盤迴正的狀態下，汽車從起始位置緩慢前行，到達停車位，在此期間，拍攝十六幀汽車的視覺圖像，取汽車俯視平面內與坐標軸平行的理想行車方向作為理想參考線，經電腦程式分析得到汽車的行車方向和車身縱向軸線，計算行車方向偏角和車身縱向軸線偏角，得到車體偏斜角度。計算機執行的程序如圖4所示。下表列出了汽車車體偏斜角度的三次測量結果（單位為）。