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文档简介

A,2011.04.07A,2020.08.06所述障碍物的位置信息，确定3D环视的最优视2大的障碍物在车辆坐标系中距离当前车辆最近的接地点，作为虚拟相机的光心朝向坐标，根据所述最优视角，更新初始化3D全景图像中的画面信息，以获取所述车辆坐标系下当前车辆的档位及方根据所述档位及方向盘转角，在预存的映射表中查找该档位及方向将所述待行驶轨迹内的区域确定为当前车辆的待根据阿克曼转向原理，计算不同档位及轮胎转角下，车辆外接长计算每个锚点距离当前车辆的中心的第一距离，及，3对每个障碍物，选择其3D框的接地点中距离当前车辆最近的接将所述待行驶区域中的障碍物中，距离当前车辆将所述待行驶区域中的障碍物中，与当前车辆碰撞时间最短的障碍若当前最优视角下的成像画面，其上边缘点在图像中的像素坐标所述处理器用于执行存储器中存储的程序指令，执行如权利要求1～84像头成像屏坐标系中，与倒车摄像头获取的车辆后方影像叠加后显示在驾驶室的显示屏，[0007]在另一相关技术中，公开一体式视觉化倒车雷达影像辅助系统及信号的叠加方[0009]综上，目前现有的3D环视视角切换方案没有充分发挥环56[0037]将所述待行驶区域中的障碍物中，距离当前车辆的中心的直线距离最近的障碍[0047]优选地，所述判断当前最优视角下的成像画面是否包含3新后的3D全景图像包含对当前车辆行车威胁最大的障碍[0058]当所述计算机程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述的方7[0071]图8是根据一示例性实施例示出的一种车载环视系统的视角切换系统的示意框81L19图3中的角点C4对应的示宽线对应的区域已经被另外三条示宽线包含在内，因此不需要考[0112]在所述原始图像中标识出每个障碍物的3D框(通过YOLO、ResNet等神经网络模型jj[0125]通过本车车速和卡尔曼滤波器计算得出每个障碍物和本车的相对速度Vi，则Pmm)为[0129]具体地，将步骤S12中确定的对当前车辆行车威胁最大的障碍物Pm点作为虚拟相mPm构成的最大夹角θ,即：前相机的水平视场角(HFOV)为2θ,即：[0154]计算3D全景图像中上边缘点在图像中的像素坐标[所述障碍物包括对当前车辆行车威胁最大的使更新后的3D全景图像包含对当前车辆行车威胁最大的障[0166]需要说明的是，由于本实施例各模块的实现方式可参见机系统存储介质。存储器可以包括至少一个程序产品，未详细说明的内容可以参见其他实施例中相[0187]本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步

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