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单个相机距离估计的制作方法
【专利摘要】用于估计到对象或特征的距离的系统和方法。距离估计跨越由单个相机拍摄到的图像追踪特征并且使用地面运动的估计来确定到追踪到的特征的距离估计。
【专利说明】单个相机距离估计

【技术领域】
[0001]当前的描述涉及从由单个相机拍摄到的图像确定到对象的距离，尤其是，涉及被用于车辆中以确定到障碍物的距离的系统。

【背景技术】
[0002]在车辆中使用相机系统变得越来越常见。相机系统可以提供来自车辆不同位置的视野。例如，相机可用于提供盲点视野或者后视野以便在倒车时辅助驾驶员。
[0003]在没有额外传感器的情况下，难以从由单个相机拍摄到的图像确定到对象的距离。由此，如果相机系统用于提供到对象的距离信息，例如，在倒车时到停放车辆的距离，则需要额外的传感器，包括使用声呐的测距传感器、或者用于提供立体信息的额外相机。这些额外的传感器可能昂贵且增加了系统的安装耗时。
[0004]期望的是具有能够提供到一个或多个对象的距离信息的单个相机系统。


【发明内容】

[0005]根据本公开，提供了用于确定从安装到车辆的相机至障碍物的距离的方法，该方法包括:跨越两个或更多连续图像追踪多个特征；基于跨越两个或更多连续图像追踪到的多个特征的各自的运动和地面运动估计从追踪到的多个特征中识别离地特征；以及基于投影到地平面的、由相机拍摄到的图像中的特征的运动和地面运动估计，为多个特征中的每个离地特征计算到相机的距离。
[0006]根据本公开，还提供了用于执行存储在存储器中的指令的处理器，该处理器用于确定从安装到车辆的相机至障碍物的距离，该指令将该处理器配置成跨越两个或更多连续图像追踪多个特征；基于跨越两个或更多连续图像追踪到的多个特征的各自的运动和地面运动估计，从追踪到的多个特征识别离地特征；以及对于每个离地特征，基于投影到地平面的、由相机拍摄到的图像中的特征的运动和地面运动估计计算到相机的距离。
[0007]根据本公开，还提供了用于确定对于障碍物的距离的系统，该系统包括安装到车辆的相机、用于存储指令的存储器、和用于执行指令的处理器。处理器是用于在相机被安装到车辆时确定从相机至障碍物的距离。指令将系统配置成跨越两个或更多连续图像追踪多个特征；基于多个跨越两个或更多连续图像追踪到的多个特征的各自的运动和地面运动估计；以及对于每个离地特征，基于投影到地平面的、由相机拍摄到的图像中的特征的运动和地面运动估计计算到相机的距离。

【专利附图】

【附图说明】
[0008]本文中参照附图对实施方式进行了描述，在附图中:
[0009]图1以示意图示出使用单个相机估计到对象的距离的环境；
[0010]图2以线条图示出使用由单个相机拍摄到的图像估计到位于地面之上的对象的距离的表示；
[0011]图3以线条图示出使用由单个相机拍摄到的图像估计到位于地上的对象的距离的表示；
[0012]图4示出用于估计到障碍物的距离的单个相机在车辆系统中的使用；
[0013]图5以框图示出用于使用单个相机估计到对象的距离的系统的示意性实施方式；
[0014]图6以框图示出使用单个相机估计到对象的距离的系统的另一示意性实施方式；
[0015]图7以示意图示出不失真的拍摄图像与相应的俯视图像之间的变换；
[0016]图8以不意图不出输入图像与俯视图像之间的关联；
[0017]图9示出从由单个图像拍摄装置拍摄到的图像确定到障碍物的距离的方法；以及
[0018]图10以框图示出使用单个相机估计到对象的距离的系统的又一示意性实施方式。

【具体实施方式】
[0019]图1示出使用单个相机估计到对象的距离的环境的示意图。如图所示，环境100包括第一车辆102，第一车辆102包括用于拍摄连续图像的相机104。车辆102被示出为沿着方向106朝第二车辆108移动。相机104被定位成指向运动的方向106。图1所示的状态可以表示倒车进入停车位的通常情况。由相机104拍摄到的图像可以被呈现给车辆102的驾驶员以辅助驾驶员停放车辆102。除了来自相机104的图像以外，还需要向驾驶员提供与到停放车辆108的距离‘D’有关的信息。一旦距离D被估计，则其可通过多种方式被提供给驾驶员，包括在拍摄图像的顶部重叠地显示距离信息、提供距离D的语音通知或警报。附加地或可选地，估计的距离信息可被用于辅助驾驶员控制车辆102，例如，通过如果距离D小且车辆仍快速倒车则施加制动。
[0020]如本文中进一步描述的那样，由单个相机拍摄到的图像被处理以估计到对象的距离。被估计距离的对象将位于地面之上并且对于车辆而言如同存在有障碍物。图像的处理将定位图像中的点或特征并且使用点或特征的运动来估计现实世界中相应对象的高度和到相机的距离。位于地平面上方的特征或点可以被识别并且用于估计到被认为是障碍物的相应对象的距离。
[0021]图2以线条图示出了使用由单个相机拍摄到的图像来估计到位于地面之上的对象的距离的表示。图2(A)示出了在第一次拍摄到图像时相机204和对象202的位置，图2(B)示出了在第二次拍摄到图像时相机204’和对象202的位置。
[0022]在图2中，相机为定位在地面之上已知的高度‘h’处。对象202被定位在距离相机水平距离‘d’和地面之上高度‘z’处，并且被假设为静止的。对象202从相机的视角向地面的投影位于表观对象位置206处。表观对象位置206位于与对象202相比距离相机更远的水平距离‘dap’处。因相似三角形208和210，到表观对象位置的水平距离通过下式得出:
[0023]dap = szd (I)
[0024]其中:
[0025]I = γΖζ/( 2 )
Vh
__ ci 一 d 7
[0026]因为^~.= i。
d h — z
[0027]通过上述，可知对象从相机视角向地面的投影的表观对象位置dap与实际对象位置d成正比，并且比例为sz。如图2(B)中所示，当相机移动距离‘X’时，被投影到地上的表观对象位置移动X’的表观距离。假设对象的高度z保持恒定，并且取(I)的相对于时间的一阶导数，投影到地平面的对象的、相对于相机的表观速度Vap与对象的水平速度V成正比，并且比例为Sz。
[0028]vap = szv(3)
[0029]通过⑵和(3)，当速度V和Vap已知时，对象的实际高度z通过下式得出:
f \
[0030]Z= 1--h(4)。
I1J
[0031]通过(I)和(3)，当速度V和Vap已知时，对象到相机的水平距离通过下式得出:
/ N
[0032]d =——d( 5 )。
[0033]通过⑷和(5)，可知从相机至对象的距离可以通过由单个相机拍摄到的连续图像确定。为了确定距离，相机的实际水平速度和对象从相机视角向地平面的投影的表观速度应是已知的。虽然相对于速度进行了描述，但是应明确，连续图像之间的时间不是关键所在。由此，只要连续图像中的对象存在足够位移(如投影到地平面)，即可确定到对象的距离。
[0034]如果对象是静止的，则相机相对于对象的水平速度与相机自身的水平速度在大小上将是相等的。因为相机被安装到车辆，所以相机速度将与车辆速度相等。由此，相机的速度可以通过确定车辆速度的传感器确定。虽然能够通过传感器确定相机的速度，但是也能够通过由相机拍摄到的图像来确定速度，正如本文中将进一步描述的那样。
[0035]图3以线条图示出了使用由单个相机拍摄到的图像估计到位于地上的对象的距离的表示。图3(A)示出了第一次由相机位置304拍摄到的位于地上的对象，图3(B)示出了第二次由相机位置304’拍摄到的同一个对象302。因为对象302位于地上，所以对象向地面的投影将具有与实际对象的速度相同的速度。地面对象的速度通过下式得出:
[0036]V = d^(6)
k-k
[0037]其中:
[0038](I1 = d
[0039](7)。
[0040]d2 = d-x
[0041]结合(6)和(7)，确定了地面点的速度与相机的速度相同:
[0042]( 8)。
At
[0043]由此，能够通过地上的点的速度确定相机的速度，而相机的速度可用于计算位于地面之上的对象的实际速度。进一步通过(3)，假设所有的对象都位于地上或者位于地面之上，当被投影到地平面时对象的实际速度将总是小于或等于对象的表观速度，即，当对象从相机的视点被投影到地平面时，地面之上的对象将看似比地上的对象更快地移动。
[0044]图4示出了用于估计对于障碍物的距离的单个相机在车辆系统中的使用。在图4中，示出了 4个对象，S卩，两个地面对象402、404和两个离地对象406、408。相机拍摄对象位置的图像。图像可以被处理以将所有的点从相机的视点投影到地平面。由此产生了俯视图410，俯视图410示出了对象402、404、406、408各自的地面投影位置A、A’、B、B’。
[0045]如图4(B)所示，当相机在连续拍摄图像之间移动距离X时，投影点A、A’、B、B’移动的量将取决于相应对象在地面之上的高度。也就是说，地上的点将移动相对应的量X，而地面之上的点将移动量αχ,其中α基于对象在地面之上的高度和相机在地面之上的高度。
[0046]通过图4，可知，如果与对象相关联的相应点跨越连续的帧或图像被追踪到，则能够确定点和相关联的对象的速度。一旦点的速度被确定，则实际速度V和表观速度Vap可以被确定。作为一个示例，实际速度可以简单地通过追踪点的最小速度确定。一旦V和Vap被确定，则可以根据等式(4)和(5)确定到与点对应的对象的水平距离以及该对象在地面之上的高度。应注意，两个等式(4)和(5)均包括速度的比率，由此，无需知道帧之间经过的实际时间。图5以框图示出了使用单个相机估计到对象的距离的系统的示意性实施方式。系统500包括相机502，相机502从地面之上已知高度拍摄连续图像。相机以已知帧速率拍摄图像以使得连续图像之间的时间是已知的。可预期的是相机502的帧速率可以有所不同。系统500还包括处理装置504，处理装置504被示出为包括用于执行存储在存储器510中的指令508的中央处理器(CPU) 506的通用计算装置。处理装置可以包括用于将处理装置504耦接至其它部件的输入/输出(I/O)部件512，其中其它部件包括相机。处理装置502也可以包括用于存储信息的非易失性(NV)存储器514，其中信息可能包括指令508。当指令508被CPU 506执行时，指令508将处理装置504配置成提供距离估计部件516，距离估计部件516通过由单个相机拍摄到的连续图像提供到对象的距离的估计。
[0047]距离估计部件516接收连续图像，跨越图像追踪特征并且确定到与追踪到的特征相对应的对象的距离。特征可以被认为是围绕图像的能够在连续图像中定位的点的小区域。距离估计部件516包括特征追踪部件518,特征追踪部件518跨越连续图像定位并追踪特征。距离估计部件516还可以包括离地特征检测部件520，离地特征检测部件520确定追踪到的特征是否对应于离地特征。离地特征检测部件520可以使用跨越连续图像追踪到的特征中的每个的表观运动(无论是速度还是距离)以及相机运动522。相机运动522可以通过外部装置或传感器提供，或者可以通过连续图像估计，正如本文中将进一步描述的那样。
[0048]确定为离地的追踪到的特征可以由到对象距离估计部件524使用，其中到对象距离估计部件524使用相机运动524以及确定的离地特征的表观速度来确定从相机至与离地特征相对应的对象的距离。到对象的距离可以根据等式(4)和(5)估计。
[0049]一旦对于与追踪到的离地特征对应的对象的距离被确定，则信息可以多种方式被呈现或使用。例如，最近对象可以被确定并且距离信息可以被显示在拍摄图像的叠层上。虽然已就与位于地面之上的对象对应的离地特征描述了距离估计，但是可以预期的是到地上对象的距离也可以被估计。
[0050]将明确，距离估计部件500可以多种方式实现。多种可能的实施方式将在下面被进一步描述，尽管其它实现方式也是可能的。
[0051]图6示出了使用单个相机估计到对象的距离的系统的另一示意性实施方式的框图。距离估计部件600可以提供距离估计部件516的功能。虽然未在图6中示出，但是距离估计部件600可以被实现在处理装置中，例如图5的通用计算装置504。距离估计部件600包括图像变换部件602、追踪器管理器604、一个或多个追踪器606、平移估计部件608、离地点检测器610、和到对象距离确定部件612。
[0052]与来自单个相机的视频流的连续帧对应的输入图像被提供至图像变换部件602。图像变换部件包括图像失真部件614和视图变换部件616。图像失真部件614校正接收到的图像的镜头失真。例如，广角镜头可以提供可能不失真的“鱼眼”图像。不失真图像被提供至位于地面之上已知距离处的视图变换部件616，视图变换部件616将由相机拍摄到的不失真图像变换成俯视图。俯视图与不失真的拍摄图像对应，其中不失真的拍摄图像具有从相机的视点投影到地平面的图像中的所有点。视图变换部件616可以只将不失真的拍摄图像中的一部分变换成俯视图。
[0053]图7中示出了不失真的拍摄图像与相对应的俯视图之间的变换。图7(A)以线条图示出了由安装到车辆的相机拍摄到的道路702的拍摄图像700。车辆的一部分704在拍摄图像中可以是可视的。待被变换成俯视图的兴趣区域(ROI)被示出为虚线框706。图7(B)示出了与ROI 706对应的俯视图710。
[0054]通过由相对于地面倾斜的相机拍摄到的图像生成俯视图包括扭曲图像使其呈现为从上方拍摄。图7示出了不失真的拍摄图像与相对应的俯视图之间的变换。图7(A)以线条图示出了由安装到车辆的相机拍摄到的道路702的拍摄图像700。不失真图像校正拍摄图像中的镜头失真。车辆的一部分704在拍摄图像中可以是可视的。待被变换成俯视图的兴趣区域(ROI)被示出为虚线框706。图7(B)示出了与ROI 706对应的俯视图710。
[0055]生成俯视图意味着确定俯视图与由图像拍摄装置拍摄到的倾斜的图像之间的像素对像素映射。这种映射从概念上细分为图8中所示的四个步骤。
[0056]1-俯视像素⑷被映射成地面⑶上的点；
[0057]2 -地面(B)上的点被映射成不失真图像平面(C)上的点；
[0058]3 -不失真点(C)被映射成理想的图像平面(D)上的该点失真的位置；以及
[0059]4-理想的图像平面⑶上的失真点被映射成输入图像(E)中的像素。
[0060]选择这种概念性分解是因为其针对现实世界中点与距离提供输入图像或俯视图中的点与距离之间的关系。在图8中，(A)和(E)是使用像素坐标的图像，(C)和(D)是相机坐标系中的图像平面，并(B)是世界坐标系中的地平面。
[0061]1-将俯视图映射到地平面
[0062]俯视图是地平面的缩放和移动的表示。从俯视图(A)至地平面(B)的映射是如下形式的单应矩阵:
O K
[0063]H1= O Sy ty( 9 )。
O O I
[0064]这种变换具有与相机矩阵相同的形式，相机矩阵反映出俯视图模仿直线向下朝向地面的虚拟相机的事实。
[0065]从俯视图(x，y)至地面的映射随后可通过下式得出:
[0066]IIi1(Xj) = (sxx+tx, syx+ty)(10)。
[0067]2 -将地平面映射到不失真的图像平面
[0068]从地平面(B)至不失真的图像平面(C)的映射通过下式得出:

^ll ^12 ^13
[0069]H1 = Kix h22 h23(11)。
Jhi ha _
[0070]这种单应矩阵专门取决于相机在世界坐标中的取向和位置。从地面点(X，Y)至不失真的图像平面(C)的映射随后通过下式得出:
[0071]m2 (X, Y) = (P1A)3, p2/p3)(12),
[0072]其中:
PiI
[0073]p2 =H2 Y( 13 )。
_A」 L1-
[0074]3-将不失真的图像平面映射到失真的图像平面
[0075]从不失真的图像平面(C)至失真的图像平面(D)的精确形式取决于在校准相机时使用的失真模型。例如，可以使用用于补偿径向和切向失真的失真模型。在这种失真模型中，存在有六个径向失真系数Gv"k6)和两个切向失真系数(Pi，P2)。从不失真的图像平面(C)中的点(x，y)至失真的图像平面(D)的映射通过下式得出:
[0076]m3(x, y) = (Dx (x, y), Dy (x, y))(14)，
[0077]其中:
[0078]Dx (x, y) = krx+2p!xy+p2 (3x2+y2),
[0079]Dy (x, y) = kry+Pi (x2+3y2) +2p2xy,
T I + r + Ic1 r + k,,rQ Q
[0080]<=1+w+v*r = x+y。
[0081]4-将失真的图像平面映射到输入图像
[0082]将失真的图像平面映射到输入图像涉及固有相机参数。设相机矩阵为如下:
?:()(
[0083]C=O /,, Cy(15)。
O O I
[0084]随后，失真的图像平面中的点(x，y)被映射到输入图像像素，该映射可通过下式得出:
[0085]m4 (x, y) = (fxx+cx, fyy+cy)(16)。
[0086]整体俯视图至输入图像的映射
[0087]对于宽度w和高度h的俯视图而言，俯视像素至输入像素的映射通过下式得出。
[0088]对于X = 0，1，...，w-1 和 y = 0，1，...，h-1, (x，，y，) = m4(m3(m2 (Hi1 (x, y))))
(17)。
[0089]也就是说，俯视图中的像素(X，y)被映射成输入图像中的像素(X’，y’)。因为俯视图很少映射到输入像素的中心，所以双线性插值法可以被用于估计任何给定的俯视图像素的值。
[0090]下面将对用于在输入图像与俯视图之间映射的参数进行进一步描述。
[0091]为了确定H1的元素，所观看地面的面积被定义。在不失一般性的情况下，世界地平面被设为Z = O平面，并且地面ROI与X轴和Y轴对齐。地面ROI可以通过其左上角(X。，Y。)、其宽度W和高度H定义。
[0092]另外，俯视图尺寸被定义。如果俯视图具有宽度w和高度h，则:
[0093]sx = ff/w, sy = H/h, tx = X0, ty = Y0(18)
[0094]一般，单应矩阵H2取决于相机相对于世界坐标系的取向和位置。因为其使地面与不失真的图像平面关联，所以无论是相机矩阵还是失真系数都不能用H2做什么。地面ROI也独立于H2。只有相机的物理定位有关系。
[0095]如上述记载，世界地平面是Z = O平面。此外，Z轴向下朝向至地面以使得直线指向地面的相机的指向将使其z轴与世界的z轴对齐。
[0096]对于位于地面之上高度h。处的相机而言，相机被定位在世界坐标中的
I1= [O, O, f处。因为Z轴指向地面,所以Z坐标是负的。
[0097]相机的光学轴线通过绕着X轴反转而倾斜远离世界Z轴。Θ的倾斜角通过下面的变换获得:
? O O
[0098]R0= O cos 沒 sin O( 19)。
O -sin Θ Cos^
[0099]通过这种方案，Θ = O意味着相机直线指向下以使得光学轴线与世界Z轴对齐，Θ = 90意味着相机指向水平线以使得光学轴线与世界负Y轴对齐，Θ =180意味着相机直线指向上以使得光学轴线与世界负Z轴对齐。
[0100]此外，摆角可以被应用到相机以在地平线在拍摄图像中并不是水平时补偿图像。φ的摆角是通过在相机坐标系中绕着ζ轴线旋转而获得的:
[0101]

cos φ -sin φ O

R - sin p cos φ 0( 20 )
00 I
[0102]相机的组合旋转矩阵是倾斜然后摆动:
[0103]
R = RR( 21 )
[0104]设P = [X, Y, Ζ, 1]τ为点在世界中的齐次坐标，并且设Q为点在相机坐标系中的坐标。如果矢量被定义为，则从世界坐标至相机坐标的变换通过下式得出:

【权利要求】
1.一种用于确定从安装到车辆的相机到障碍物的距离的方法，所述方法包括: 跨越两个或更多连续图像追踪多个特征； 基于跨越两个或更多连续图像追踪到的多个特征的各自的运动和地面运动估计从所述追踪到的多个特征识别离地特征；以及 对于所述多个特征中的每个离地特征，基于投影到地平面的、由所述相机拍摄到的图像中的特征的运动和所述地面运动估计计算到所述相机的距离。
2.如权利要求1所述的方法，还包括: 对于由所述相机拍摄到的每个图像，通过将拍摄到的图像投影到所述地平面来生成相应的连续图像。
3.如权利要求1或2所述的方法，还包括: 基于跨越所述两个或更多连续图像的多个追踪到的特征的运动确定所述地面运动估计。
4.如权利要求1或2所述的方法，还包括: 将所述连续图像中的一个图像识别为在确定所述地面运动估计中使用的快照。
5.如权利要求4所述的方法，还包括:识别新的快照，所述识别新的快照包括: 确定所述连续图像中的下一个图像与最后识别的快照之间的、追踪到的特征的平均位移是否超过阈值；以及 当所述平均位移超过阈值时，将所述连续图像中的所述下一个图像识别为所述新的快照。
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述平均距离使用具有超过最小阈值的位移的、追踪到的特征来确定。
7.如权利要求5或6所述的方法，还包括: 基于跨越两个或更多连续快照的多个追踪到的特征的运动，确定所述地面运动估计。
8.如权利要求7所述的方法，其中，确定所述地面运动估计包括: 确定描述当前快照与一个或多个先前快照之间的运动的地面运动参数的估计，所述地面运动参数基于{ Θ，tx，ty}定义二维刚性变换， 其中: θ是所述相机的旋转； tx是所述相机在第一方向上的平移；以及 ty是所述相机在与所述第一方向垂直的第二方向上的平移。
9.如权利要求8所述的方法，其中，确定所述地面运动参数的估计包括: 使用用于确定所述地面运动估计的、所述多个追踪到的特征的线性最小平方拟合将所述地面运动近似为近似仿射变换；以及 使用迭代牛顿-高斯方法精炼所述近似仿射变换。
10.如权利要求1至9所述的方法，其中，识别离地特征包括: 如果跨越连续图像的特征的运动大于所述地面运动估计，则将此特征识别为离地特征。
11.一种用于执行存储在存储器中的指令的处理器，所述处理器用于确定从安装到车辆的相机到障碍物的距离，所述指令将所述处理器配置成: 跨越两个或更多连续图像追踪多个特征； 基于跨越两个或更多连续图像追踪到的多个特征的各自的运动和地面运动估计从所述追踪到的多个特征识别离地特征；以及 对于每个离地特征，基于投影到地平面的、由所述相机拍摄到的所述图像中的特征的运动和所述地面运动估计计算到所述相机的距离。
12.如权利要求11所述的处理器，其中，所述指令当被所述处理器执行时，还将所述处理器配置成: 对于由所述相机拍摄到的每个图像，通过所述图像投影到所述地平面来生成相应的连续图像。
13.如权利要求11或12所述的处理器，其中，所述指令当被所述处理器执行时，还将所述处理器配置成: 基于跨越所述两个或更多连续图像的多个追踪到的特征的运动确定所述地面运动估计。
14.如权利要求11或12所述的处理器，其中，所述指令当被所述处理器执行时，还将所述处理器配置成: 从所述连续图像中的一个或多个图像生成一个或多个快照。
15.如权利要求14所述的处理器，其中，生成新的快照包括: 确定所述连续图像中的下一个图像与最后识别的快照之间的、追踪到的特征的平均位移是否超过阈值；以及 当所述平均位移超过阈值时，将所述连续图像中的所述下一个图像识别为所述新的快照。
16.如权利要求15所述的处理器，其中，所述平均距离使用具有超过最小阈值的位移的、追踪到的特征来确定。
17.如权利要求15或16所述的处理器，其中，所述指令当被所述处理器执行时，还将所述处理器配置成: 基于跨越两个或更多连续快照的多个追踪到的特征的运动，确定所述地面运动估计。
18.如权利要求17所述的处理器，其中，确定所述地面运动估计包括: 确定描述当前快照与一个或多个先前快照之间的运动的地面运动参数的估计，所述地面运动参数基于{ Θ，tx，ty}定义二维刚性变换， 其中: θ是所述相机的旋转； tx是所述相机在第一方向上的平移；以及 ty是所述相机在与所述第一方向垂直的第二方向上的平移。
19.如权利要求18所述的处理器，其中，确定所述地面运动参数的估计包括: 使用用于确定所述地面运动估计的、所述多个追踪到的特征的线性最小平方拟合将所述地面运动近似为近似仿射变换；以及 使用迭代牛顿-高斯方法精炼所述近似仿射变换。
20.如权利要求11至19所述的处理器，其中识别离地特征包括: 如果跨越连续图像的特征的运动大于所述地面运动估计，则将所述特征识别为离地特征。
21.一种用于确定到障碍物的距离的系统，所述系统包括: 相机，待被安装到车辆； 存储器，用于存储指令；以及 处理器，用于执行指令，当所述相机被安装到所述车辆时，所述处理器用于确定从所述相机至障碍物的距离，所述指令将所述系统配置成: 跨越两个或更多连续图像追踪多个特征； 基于跨越两个或更多连续图像追踪到的多个特征的各自的运动和地面运动估计从所述追踪到的多个特征识别离地特征；以及 对于每个离地特征，基于投影到地平面的、由所述相机拍摄到的图像中的特征的运动和所述地面运动估计计算到所述相机的距离。
【文档编号】G01C3/00GK104204721SQ201380016569
【公开日】2014年12月10日 申请日期:2013年2月27日 优先权日:2012年2月28日
【发明者】卢克·马特尔, 杰弗里·拉伦德, 罗伯特·拉加尼尔勒 申请人:科格尼维公司