2. Техническое состояние автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 исправное (рулевое управление и тормозная система). Шины шипованные: левое переднее колесо имеет 108 шипов, заднее левое 109 шипов, правое заднее колесо 109 шипов, правое переднее колесо 61 шип.

3. Загрузка автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6: водитель.

4. Тип и состояние проезжей части: асфальт покрытый гололедом.

5. Направление движения пешеходов относительно движения автомобиля: слева направо.

7. S_п = 6,65м. – путь пешеходов до места наезда.

8. S_ю1=9,2м. – путь автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 в заторможенном состоянии до наезда;

9. S_Ю = 64,1м. – общая длина следа торможения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6.

Для определения остановочного пути автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 необходимо установить его скорость перед началом торможения.- Скорость движения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 перед началом торможения определяется по формуле:
, где: (1)
V_a – искомая величина скорости движения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6
1,8 и 26 – постоянные справочные коэффициенты;
S_ю – 64,1м. – длина следа торможения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6;
t₃ – время нарастания замедления при торможении, принимается в зависимости от коэффициента сцепления и степени загрузки автомобиля, c;
L – 2,46м. – база автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 (справочн.);
j – установившееся замедление при торможении автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 в условиях ДТП, м/с², определяется по формуле (2).
Для определения скорости движения транспортного средства перед началом торможения необходимо определить установившееся замедление автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 при различных значениях коэффициента сцепления шин автомобиля с дорогой. 
- Установившееся замедление автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 определяется по формуле:
, где: (2)
g – ускорение свободного падения, принимается 9,81м/с²;
Кэ – коэффициент эффективности торможения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 принимается равным 1,1;
 - коэффициент сцепления шин автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 с автомобильной дорогой.
Подставляем значения указанного значения коэффициента сцепления в формулу (2), и результаты расчетов сведем в таблицу 1:

После определения замедления автомобиля переходим к определению скорости движения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 перед началом торможения с помощью формулы (1), используя полученные значения замедления (Таблица 1) и коэффициента сцепления. Результаты расчетов сведем в таблицу 2:

Следует отметить, что полученные значения скорости движения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 являются минимальными, поскольку в расчете не учтены затраты кинетической энергии израсходованной на деформацию деталей при наезде на пешеходов, при наезде на дерево, опрокидывания автомобиля, перемещения автомобиля на крыше. Учесть последнее не предоставляется возможным из-за отсутствия научно-обоснованной и достаточно апробированной методики подобных исследований. Таким образом, скорость движения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 перед началом торможения определяется несколько более полученных значений.
- Удаление автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 от места наезда в момент возникновения опасной обстановки определяется по формуле:
, где: (3)
S_п=6,65м. – путь пешехода в поле зрения водителя по проезжей части (из постановления);
V_п=2,77км/ч – скорость движения пешехода (3м. за 3,9сек. из постановления);
V_a – расчетная скорость движения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 , принимаем из Таблицы 2.2;
j – установившееся замедление при торможении автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 , принимаем из Таблицы 2.1;
 - 54,1м. – расстояние, которое преодолел автомобиль NISSAN Almera Classic 1.6 в заторможенном состоянии после наезда;
S_Ю = 64,1м. – общая длина следа торможения автомобиля;
S_ю1=9,2м. – расстояние, которое преодолел автомобиль NISSAN Almera Classic 1.6 в заторможенном состоянии до наезда (из постановления).
м. (4)
где: С=0,8м. – расстояние от передней оси автомобиля ВАЗ 2114 до передней габаритной точки автомобиля (передний свес).
Подставляем значения указанных параметров в формулу (3), и результаты расчетов сведем в таблицу 3.3:

- Остановочный путь автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 в условиях ДТП при полученных скоростях движения (Таблица 2) определяется по формуле:, где: (5)
t₁ – время реакции водителя, принимаем равным 1,0 с. (справочн.);
t₂ – время запаздывания срабатывания тормозного привода автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 , принимаем равным 0,1 с. (справочн.);
t₃ – время нарастания замедления, принимается в зависимости от коэффициента сцепления и степени загрузки автомобиля, c;
j – установившееся замедление автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 , м/с² (Таблица 2.1);
V_a – скорость движения автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 (Таблица 2.2).
Подставляем значения указанных параметров в формулу (5), и результаты расчетов сведем в таблицу 4:

В результате проведенного исследования получены данные остановочного пути транспортного средства S_о и удаления S_уд его от места наезда в момент возникновения опасной обстановки, с помощью сопоставления которых можно определить наличие у водителя автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6технической возможности предотвратить ДТП (Таблица 5).

Как видно из таблицы, при всех значениях коэффициента сцепления шин с дорогой водитель автомобиля NISSAN Almera Classic 1.6 располагал технической возможностью предотвратить наезд на пешеходов путем применения экстренного торможения в данной дорожно-транспортной ситуации, т.к. значение остановочного пути (S_O) меньше значения расстояния удаления (S_уд). Тем не менее, благодаря таким расчетам можно наглядно увидеть, что при изменении лишь одного параметра, остановочный путь автомобиля изменяется в пределах 14 метров, а удаление автомобиля – в пределах 85 метров, учитывая и то условие, что при расследовании ДТП имеет огромное значение даже 1метр.

В статье рассматривается вариант архитектуры стереосистемы с использованием оптических широкоугольных видеокамер и алгоритма обработки, реализованного на языке программирования С++ с подключаемой библиотекой OpenCV [1], которая способна определять расстояние до объектов, используя стереоскопический эффект в режиме реального времени.

Архитектура системы

Известный способ определения расстояния на основе стереоскопического зрения, предполагает использование пары видеокамер, располагающихся на некотором удалении друг от друга в одной плоскости, параллельной изучаемому объекту, а оптические оси камер перпендикулярны положению объекта. Основной принцип заключается в поиске соответствующей точки на втором изображении для некоторой исходной на первом. Далее методом триангуляции определяются координаты прообраза этих двух точек в трехмерном пространстве и на их основе, зная трехмерные координаты прообраза, осуществляется вычисление глубины, как расстояния до камеры [2].

В рассматриваемой системе стереообзора для получения более широкого угла обзора были применены цифровые широкоугольные видеокамеры ELP – USBFHD01M – L180 со съемным объективом (180 градусов) [3]. Для обработки данных, поступающих с двух камер, использовался одноплатный мини-компьютер NanoPi M3 [4], обладающий достаточной производительностью, малыми массогабаритными показателями и невысоким энергопотреблением.

Рисунок 1 – Структура системы определения расстояния

Поток видеоданных по интерфейсу USB поступает на NanoPi M3, обрабатывается и формируется карта глубин в режиме реального времени. Для повышения скорости исполнения алгоритма расчета удаленности объектов библиотека OpenCV 3.2.0 была подготовлена для работы в многопоточном режиме, таим образом в процессе расчётов использовалась параллельная обработка данных.

Алгоритм обработки данных и формирования массива расстояний до объектов (карты глубин) состоит из нескольких блоков:

1. блок регистрации видеоданных;
2. блок обработки видеоданных;
3. блок анализа видеоданных.

В процессе выполнения блока регистрации видеоданных, система захватывает изображения с двух широкоугольных видеокамер. Блок обработки видеоданных убирает искажения на изображениях и подготавливает эти данные для блока анализа видеоданных. Основной задачей блока анализа видеоданных является построение карты глубин в виде массива данных, в котором содержатся расстояния до объектов в поле зрения широкоугольных камер. 

Блоки регистрации и обработки видеоданных

Алгоритм регистрации изображений с двух видеокамер заключается в следующем:

• получение дескрипторов всех устройств для захвата видеоданных;
• в бесконечном цикле получение нового кадра с каждой видеокамеры, пока не выполнено условие выхода;
• в выше указанном цикле каждый новый кадр преобразуется в изображение в градации серого (т.е. в изображение с 256 оттенками серого) и передается следующему блоку обработки.

Частота кадров и размер получаемых изображений регулируются за счет установки определенных свойств камер с целью повышения скорости обработки.

В связи с использованием широкоугольных линз, их неоднородными параметрами, а также погрешностями при расположении камер в одной плоскости, регистрируемые изображения сильно искажены. Для компенсации дисторсии, а также с целью ректификации двух изображений предварительно осуществлялась калибровка как стереоконструкции, так и каждой камеры в отдельности. Калибровка видеокамер производилась однократно с помощью метода «Шахматное поле», и в дальнейшем использовались сохранённые данные. Эта процедура позволяет, методом нахождения конкретного числа точечных соответствий между шахматным полем и его изображениями, позволяет рассчитать следующие внутренние параметры камеры: фокусные расстояния, измеряемые в ширине и высоте пикселя, координаты принципиальной точки.

Для калибровки стереосистемы фиксировались 15-20 изображений шахматной доски под разным углом относительно пары видеокамер.

Алгоритм обработки изображений с пары видеокамер состоит в следующем:

• компенсация дисторсии изображения на основе калибровочных данных. На рисунке 2 представлен снимок до и после компенсации дисторсии;

Рисунок 2 – Слева исходное изображение, справа изображение с компенсацией дисторсии

• ректификация изображения. В результате выполнения алгоритма, получаем   стереоизображение (рисунок 3). Горизонтальные параллельные линии нанесены дополнительно для визуального анализа результата.

 Рисунок 3 – Стереоизображение с дополнительными линиями

В связи с использованием широкоугольных камер крайние области исходных изображений имеют очень сильные искривление, поэтому итоговые изображения обрезаются. После таких действий и процесса выравнивания изображения за счет калибровочных данных теряется около 30% изображения, а угол обзора стереосистемы составляет 120 градусов. 

Блок анализа видеоданных

Задачей блока анализа видеоданных является вычисление некоторых числовых параметров, которые позволяют получить информацию об удаленности объектов, то есть карту глубин. Карта глубин – это изображение (массив данных), в котором каждый пиксель хранит в себе расстояние от объекта до камеры.

Блок анализа видеоданных состоит из нескольких этапов.

Первый этап – построение карты смещения.

Суть алгоритма построения карты смещения заключается в поиске точки на изображении, полученного с правой камеры, и парной ей точки изображения с левой камеры. Точка (пиксель) поиска первого изображения имеет координаты (x0, y0), тогда соответствующая точка (пиксель) второго изображения для горизонтально фронтально параллельно расположенных камер имеет координаты (x0 – d, y0), где d – величина смещения (disparity) в х координате плоскости изображения [6].

В библиотеке OpenCV реализовано два алгоритма построения карты смещения: StereoBM и StereoSGBM.

Алгоритм StereoSGBM является улучшенной версией алгоритма StereoBM и может выполняться в различных режимах:

• MODE_SGBM – обычный режим.
• MODE_HH – выполнение полномасштабного двухпроходного алгоритма.
• MODE_SGBM_3WAY – алгоритм выполняется быстрее обычного режима.

В ходе серии экспериментов было принято решение использовать в рассматриваемой системе алгоритм StereoSGBM в режиме MODE_SGBM_3WAY, поскольку он дает наилучшие показатели в соотношении качество/время.

На рисунке 4 представлено одно из двух изображений, полученное после устранения оптических искажений, а также карта смещений.

Рисунок 4 – Слева выровненное изображение, справа карта смещений (изображение конвертировано для восприятия человеческим глазом)

Второй этап – это построение карты глубин. На рисунке 5 показана стереконструкция, состоящая из двух камер с одинаковыми фокальными расстояниями f. Расстояние между оптическими осями известно.  Допустим, что основные точки  c_x^left и c_x^right  уже откалиброваны.

Рисунок 5 – Идеально выравненная стереоустановка

Для данного случая x^l и x^r – это горизонтальные позиции точек первой и второй камеры, позволяющие показать, что глубина обратно пропорциональна различию (смещению) между этими представлениями, где различие d = x^l – x^r   вычисляется . По законам геометрии можно рассчитать глубину Z:

    (2)

По формуле (2) видно, что глубина обратно пропорциональна d. Следовательно, когда d близко к 0, то малые различия приводят к большим различиям глубины. Когда d велико, то небольшие различия ненамного изменяют глубину.

Для получения карты глубин OpenCV имеет функцию reprojectImageTo3D. Для самостоятельных расчетов используется формула (2) и матрица перепроектирования Q, которая получается после калибровки изображения (функция stereoRectify) и содержит параметры:

где cx, cy – координаты точки на главном луче левой камеры; f – фокусное расстояние; Т – расстояние между камерами по оси Х; cx’ – х-координата на правом изображении левой точки [7]. То есть элемент матрицы карты глубин M_i,j  имеет значение, полученное по формуле:

где d_i,j - элемент матрицы карты смещения.

В результате проведённых экспериментов диапазон регистрируемых расстояний для разрешения изображений 1920*1080 и расстояния между камерами 4 см составил от 30 см до 25 м. Эти показатели можно изменить за счет изменения расстояния между камер. Точность данных зависит от удаленности объекта, калибровки системы и параметров функции при построении карты смещения.

Заключение

Разработанная стереосистема способна определять расстояние до объектов, используя стереоскопический эффект в режиме реального времени. Применение такой системы на роботизированном устройстве позволяет повысить безопасность его передвижения. Стереосистема состоит из блока управления и двух выносных широкоугольных видеокамер. Для определения расстояния в более широком угле обзора можно использовать несколько стереопар, располагая их, например, таким образом, чтобы получить полный телесный угол.