本發(fā)明屬于智能駕駛輔助技術和汽車仿真，具體為一種車道保持輔助實時模擬和可視化的方法和系統(tǒng)。

背景技術：

1、目前，針對車道保持輔助（lka）系統(tǒng)的主流測試手段為實車測試，即工程師在特定測試路段上利用真實車輛驗證lka策略的控制效果。盡管此方法能直觀反映策略在實際應用中的表現(xiàn)，但其高昂的成本、漫長的測試周期以及復雜的調(diào)試過程成為了不可忽視的缺陷。carsim作為一款廣受歡迎的汽車仿真軟件，在現(xiàn)代汽車控制系統(tǒng)的研發(fā)中發(fā)揮著重要作用，它能精確模擬車輛在各種復雜路面條件下的行駛狀態(tài)。然而，carsim作為一款專注于汽車動力學分析的軟件，并未直接提供接入lka控制策略的功能，因此無法直接用于lka系統(tǒng)的仿真測試。盡管carsim在仿真車輛對駕駛員操作、路面及空氣動力學輸入的響應方面表現(xiàn)出色，但車道保持輔助并不在其既定的功能范疇之內(nèi)。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種車道保持輔助實時模擬和可視化的方法和系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種車道保持輔助實時模擬和可視化的方法，該方法的具體使用步驟如下：

3、s1：軟件gui界面展示與carsim連接：開發(fā)用戶友好gui展示車輛狀態(tài)與道路信息，集成carsimdll實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)通信；

4、s2：圖像預處理與道路線識別：視角轉換得俯視圖，灰度化后邊緣檢測，二次函數(shù)擬合道路線得y=f(x)；

5、s3：道路參數(shù)計算與顯示：擬合道路線方程算曲率，取均值并換算單位；算車身中線偏差及兩側距離，實時顯示gui；

6、s4：車輛初始行駛控制：軟件操控車輛循預設曲線行駛，以特定角度近路邊，為車道保持測試預熱；

7、s5：實時圖像識別與車道保持激活：圖像識別測距，距邊線近閾值激活車道保持，智算方向盤轉角保安全；

8、s6：車道保持策略實施：軟件依時間曲線控轉角保車道，或據(jù)偏移量線性插值調(diào)方向，穩(wěn)回車道中心；

9、s7：方向盤控制與策略調(diào)整：方向盤接管與策略動態(tài)調(diào)整優(yōu)化，確保車道保持精準可靠。

10、優(yōu)選地，所述s1中軟件gui界面展示與carsim連接指的是構建一個高效的車道保持輔助系統(tǒng)模擬平臺，設計了一個直觀且用戶友好的圖形界面（gui），該界面能夠清晰地展示車輛當前的狀態(tài)信息，包括速度、方向，同時實時呈現(xiàn)道路情況，如車道線、曲率關鍵數(shù)據(jù)，gui還集成了車道保持輔助系統(tǒng)的反饋機制，使用戶能夠直觀看到系統(tǒng)的運行狀態(tài)和效果，為了與carsim仿真軟件實現(xiàn)無縫對接，充分利用了其提供的dll文件，構建了一個穩(wěn)定的數(shù)據(jù)通信接口，接口確保了軟件能夠?qū)崟r、準確地接收carsim傳入的圖像和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)。

11、優(yōu)選地，所述s2中圖像預處理與道路線識別的具體步驟如下：

12、步驟一：視角轉換

13、接收并轉換圖像：從carsim接收駕駛員視角的圖像，然后，利用圖像處理技術，透視變換或仿射變換，將圖像從駕駛員視角轉換為俯視圖；

14、步驟二：灰度化與邊緣檢測

15、灰度化處理：將轉換后的彩色圖像轉換為灰度圖像，灰度圖像只包含亮度信息，去除了顏色信息，從而簡化了后續(xù)處理的復雜度；

16、邊緣檢測：在灰度圖像上應用邊緣檢測算法，如canny邊緣檢測，該算法能夠識別圖像中的邊緣特征，特別是道路線的邊緣，通過調(diào)整算法的參數(shù)，優(yōu)化邊緣檢測的效果，確保道路線被準確識別；

17、步驟三：道路線擬合

18、提取道路線特征點：在邊緣檢測后的圖像上，提取出左右兩側道路線的特征點；擬合道路線：使用二次函數(shù)對提取出的道路線特征點進行擬合，得到y(tǒng)=f(x)的關系式。

19、優(yōu)選地，所述s3中道路參數(shù)計算與顯示的具體步驟如下：

20、步驟一：曲率計算步驟及公式

21、a1:計算左右道路線的曲率

22、對于擬合得到的左右兩側道路線方程，通常表示為二次函數(shù)形式，如 y= ax2+ bx+ c，曲率 κ的計算公式對于一般的二次曲線來說比較復雜，但對于拋物線，在特定點( x0, y0)上的曲率近似為：，

23、公式是拋物線在點( x0, y0)處曲率的近似值，其中是拋物線的二次項系數(shù)， x0是關心的點的橫坐標；

24、a2：像素到米的換算

25、為了將計算得到的曲率從圖像坐標系轉換為實際道路坐標系（以米為單位），需要知道圖像分辨率和車道寬度的比例,假設圖像分辨率為 w×h像素，車道寬度為 wlane米，則每個像素代表的實際距離 dpixel-to-meter為：；

26、步驟二：偏差與距離計算步驟及公式

27、b1：計算車身中線與道路中線的偏差

28、為了計算車身中線與道路中線的偏差，首先需要確定車身中線和道路中線的位置，車身中線通過車輛的中心點來確定，道路中線則通過左右道路線方程的平均值來近似得到；

29、假設車身中線的橫坐標為 xvehicle，道路中線的橫坐標為 xroad-center，則偏差δ x為：

30、δ x= xvehicle? xroad-center，

31、b2：計算車身兩側到道路線的距離

32、車身兩側到道路線的距離通過點到直線的距離公式來計算，對于左右道路線，使用點到直線距離的公式來找到車身兩側到道路線的最短距離，然而，在大多數(shù)情況下，更關心的是車身中線到左右道路線的距離，這通過計算車身中線與左右道路線方程的垂直距離來得到;假設車身中線的坐標為( xvehicle, yvehicle)，左道路線方程為 y= fleft( x)，右道路線方程 y= fright( x)，則車身中線到左道路線的距離 dleft和到右道路線的距離 dright分別為：

33、 dleft=∣ yvehicle? fleft( xvehicle)∣

34、 dright=∣ yvehicle? fright( xvehicle)∣，

35、同樣地，距離是在圖像坐標系中的，需要轉換為實際道路坐標系中的距離，則需要使用像素到米的換算比例,這些參數(shù)實時顯示在gui界面上，供駕駛員參考或用于自動駕駛系統(tǒng)的控制算法中。

36、優(yōu)選地，所述s4中車輛初始行駛控制指的是在車輛測試準備階段，軟件會控制車輛嚴格按照預設的初始曲線軌跡行駛，車輛需按照指令逐漸調(diào)整車身姿態(tài)，特定的角度平穩(wěn)接近道路邊線，旨在模擬真實道路環(huán)境中的復雜場景，為后續(xù)的車道保持輔助系統(tǒng)測試奠定堅實基礎，確保系統(tǒng)能在各種路況下準確識別車道，實現(xiàn)穩(wěn)定、安全的自動駕駛。

37、優(yōu)選地，所述s5中實時圖像識別與車道保持激活指的是在自動駕駛過程中，系統(tǒng)對攝像頭捕捉的實時圖像進行精確識別，迅速計算出車身與道路邊線的距離，一旦該距離低于預設的安全閾值，車道保持輔助系統(tǒng)立即啟動，依據(jù)先進的算法策略，智能計算出所需的方向盤轉角，自動調(diào)整車輛行駛軌跡，確保車輛穩(wěn)定保持在車道內(nèi)，提升駕駛安全與舒適度。

38、優(yōu)選地，所述s6中車道保持策略實施的具體步驟如下：

39、步驟一：監(jiān)測與計算偏移量：

40、首先，系統(tǒng)通過攝像頭捕捉道路圖像，識別車身中心位置和車道中心線的坐標，然后，計算車身中心與車道中心線的距離，即偏移量；

41、步驟二：選擇并執(zhí)行策略：

42、根據(jù)計算出的偏移量，系統(tǒng)選擇相應的車道保持策略，若采用時間曲線策略，軟件將按照預設的時間曲線逐步調(diào)整方向盤轉角，以保持車輛在車道內(nèi)穩(wěn)定行駛，若偏移量較大，則更傾向于使用偏移量策略，即根據(jù)線性插值法計算方向盤轉角，確保車輛能夠平穩(wěn)地回到車道中心；

43、步驟三：實時調(diào)整方向盤轉角：

44、最后，系統(tǒng)根據(jù)所選策略計算出的方向盤轉角，實時調(diào)整方向盤，使車輛能夠準確地保持在車道內(nèi)，在偏移量策略下，距離道路邊線越近，方向盤轉角越大，以確保車輛能夠平穩(wěn)且迅速地回到車道中心，提高行駛的安全性和穩(wěn)定性。

45、優(yōu)選地，所述s7中方向盤控制與策略調(diào)整指的是在自動駕駛過程中，軟件會根據(jù)計算得出的方向盤轉角精準接管方向盤的控制權，通過智能調(diào)控車輛姿態(tài)，確保車輛穩(wěn)定保持在車道內(nèi)，同時，系統(tǒng)具備高度的靈活性和適應性，能夠依據(jù)實時路況反饋和車輛當前狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整車道保持策略，進一步提升系統(tǒng)的準確性和可靠性。

46、優(yōu)選地，基于一種車道保持輔助實時模擬和可視化的方法，該系統(tǒng)由前端模塊和后端數(shù)據(jù)模塊構成，所述前端模塊提供接口接收用戶輸入的策略、模式及carsimsim文件，并將這些信息傳入后端模塊進行處理，所述后端數(shù)據(jù)模塊通過軟件接收carsim傳入的顯示器視圖與車輛速度數(shù)據(jù)，通過圖像識別道路信息以確定車身位置，依據(jù)車身中線與路面中心線的偏移量執(zhí)行l(wèi)ka策略，并將道路與車身姿態(tài)信息實時反饋至前端視圖，輔助工程師評估lka策略效果。

47、本發(fā)明的有益效果如下：

48、1、本發(fā)明通過整合carsim軟件的路面行駛模擬與圖像輸出功能，進一步拓展其應用能力，創(chuàng)新性地開發(fā)了附加工具，該工具不僅融合了先進的車道圖像識別技術，還嵌入了車道保持輔助（lka）策略執(zhí)行模塊，集成設計使得車輛能夠在模擬的lka工況下，實時展現(xiàn)其車道保持能力，并通過直觀的圖形化界面輸出相關數(shù)據(jù)與結果，特性極大地便利了用戶在產(chǎn)品開發(fā)階段的工作，使能夠迅速分析lka策略的執(zhí)行效果，并根據(jù)需要做出調(diào)整，相較于傳統(tǒng)的試驗方法，該方案顯著減少了試驗次數(shù)，有效縮短了整個開發(fā)周期，從而為用戶節(jié)省了寶貴的開發(fā)成本，這一創(chuàng)新不僅提升了汽車主動安全系統(tǒng)的開發(fā)效率，也為智能駕駛技術的持續(xù)進步奠定了堅實基礎。

49、2、本發(fā)明創(chuàng)新性地融合了圖像識別與道路偏差計算技術，通過先進的圖像處理手段精確識別車道線，并實時計算出車輛相對于道路中心的偏差，為車道保持輔助策略提供即時反饋，確保系統(tǒng)能高效執(zhí)行車道保持功能，系統(tǒng)內(nèi)置多種lka策略，如時間曲線控制和偏移量插值控制，根據(jù)偏差量靈活調(diào)整，同時通過直觀的圖形界面實時展示車輛與車道的相對位置和姿態(tài)，極大地方便了工程師對策略效果的評估，同時，還配備有簡潔易用的用戶圖形界面，支持用戶便捷地輸入、調(diào)整lka策略，并在仿真過程中實時監(jiān)控策略的執(zhí)行效果，實現(xiàn)策略的持續(xù)優(yōu)化，有效提升了智能駕駛技術的開發(fā)效率與質(zhì)量。