車輛主動安全系統(tǒng)中的視覺感知技術(shù)研究.pdf

1、本文從車輛主動安全系統(tǒng)中對車輛進行橫向和縱向控制的角度出發(fā),針對車道偏離檢測、運動車輛檢測與跟蹤、車距測量與車輛避撞等問題,研究以機器視覺作為感知手段的外界信息獲取方法。論文深入分析了車載攝像機成像的基本原理,改進了視覺檢測方法,取得了較為滿意的結(jié)果。本文的主要研究內(nèi)容及成果包括:
　　 (1)采用模型與特征相結(jié)合的方法實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化道路的識別與跟蹤。根據(jù)結(jié)構(gòu)化道路的實際特點,選擇直線模型作為道路模型,設(shè)置感興趣區(qū)域并通過Houg

2、h變換檢測出車道線特征,從而實現(xiàn)了對道路的識別。其中,感興趣區(qū)域的位置和大小由Kalman濾波器動態(tài)地確定,降低了Hough變換的計算成本,提高了算法的實時性。另外,文中還將道路圖像轉(zhuǎn)換到HIS顏色空間,解決了黃色車道線的檢測問題。
　　 (2)提出了車載攝像機內(nèi)部參數(shù)離線標(biāo)定、外部參數(shù)在線調(diào)整的攝像機標(biāo)定新方法。由于在車輛行駛過程中攝像機內(nèi)部參數(shù)保持不變,因此可采用平面靶標(biāo)方法在離線狀態(tài)下對其進行標(biāo)定。而攝像機外部參數(shù)會由于車

3、輛顛簸等原因發(fā)生改變,影響到車道偏離和車距測量的精度,處理的方法是根據(jù)圖像中車道線消失點的位置以及車道線斜率關(guān)系,并結(jié)合內(nèi)部參數(shù)的標(biāo)定結(jié)果,在線調(diào)整攝像機外部參數(shù)。從而避免了對所有攝像機內(nèi)外參數(shù)進行標(biāo)定的復(fù)雜過程,同時也提高了視覺測量精度。
　　 (3)提出了基于車道線斜率的車道偏離檢測新方法。通過對針孔模型下攝像機成像公式的理論推導(dǎo),得到了車道偏離率與圖像中兩側(cè)車道線斜率比之間的簡單函數(shù)關(guān)系。通過對道路現(xiàn)場試驗與手工測量結(jié)果的

4、比較表明,該車道偏離檢測方法達到了較高的測量精度。
　　 (4)以道路檢測結(jié)果作為約束條件,采用基于特征和基于運動分析的方法實現(xiàn)了本車周圍運動車輛的檢測。在檢測本車道內(nèi)前方運動車輛時,首先根據(jù)車底陰影檢測結(jié)果得到車輛的疑似區(qū)域,再通過車輛尾部的灰度和邊緣對稱性檢測進一步確認前方運動車輛。而對于相鄰車道內(nèi)后方超車車輛,則分別采用了背景差分法和稀疏光流法兩種方法進行檢測。
　　 (5)將Kalman濾波技術(shù)與Mean Shi

5、ft及CamShift算法融合,實現(xiàn)了對前方運動車輛的跟蹤。試驗結(jié)果表明,該方法能夠在彎道、不同車距、環(huán)境中存在干擾以及天氣、光照發(fā)生變化等各種情況下實現(xiàn)對運動車輛的穩(wěn)定跟蹤。
　　 (6)提出了基于車道線消失點的車距測量新方法。從攝像機成像原理出發(fā),推導(dǎo)出基于單目視覺的車距測量公式,并通過現(xiàn)場試驗證明該方法具有較高的車距測量精度。同時完成了攝像機安裝高度、俯仰角、方向角等外部參數(shù)變化情況下的車距測量試驗,給出了影響車距測量結(jié)果