基于機(jī)器視覺的行車道路環(huán)境感知關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、基于機(jī)器視覺的駕駛輔助系統(tǒng)研究是汽車主動(dòng)安全系統(tǒng)研究中的一個(gè)重要方面，對(duì)于減少交通事故、減少人員傷害、提高公路運(yùn)輸能力都有著極為重要的意義。本文從提高駕駛輔助系統(tǒng)性能的角度出發(fā)，研究以機(jī)器視覺作為感知手段獲取道路及本車周圍運(yùn)動(dòng)車輛信息，以求能夠?yàn)轳{駛輔助系統(tǒng)提供更加全面、及時(shí)和準(zhǔn)確的行車道路環(huán)境信息。論文圍繞車道線檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)與跟蹤、車距測(cè)量及車輛避撞等問題展開研究，主要研究?jī)?nèi)容及成果包括：
　　(1)設(shè)計(jì)了一款基于“DSP

2、+MCU”的嵌入式機(jī)器視覺處理平臺(tái)。針對(duì)車載使用環(huán)境，提出了電源的抗干擾設(shè)計(jì)以及便攜性的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，研制了以DM642為核心的視覺處理平臺(tái)。大量試驗(yàn)結(jié)果表明該車載視覺信息處理平臺(tái)能夠較好的滿足車載環(huán)境的使用要求。
　　(2)提出了攝像機(jī)外部參數(shù)在線調(diào)整的攝像機(jī)參數(shù)處理方法。虛線車道線角點(diǎn)的連線在世界坐標(biāo)系是兩組平行線，而在圖像坐標(biāo)系中是兩組交叉直線，這種對(duì)應(yīng)關(guān)系可以寫成相應(yīng)的含有攝像機(jī)外部參數(shù)方程組形式，通過該方程組的求解，實(shí)現(xiàn)對(duì)攝

3、像機(jī)外部參數(shù)的在線獲取。
　　(3)研究了高速公路車道線特征的提取問題。采用基于卡爾曼預(yù)測(cè)器的動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域的提取方法，將近視野車道線精確定位在一個(gè)可變的感興趣區(qū)域里，同時(shí)依據(jù)近視野車道線檢測(cè)結(jié)果估計(jì)遠(yuǎn)視野車道線感興趣區(qū)。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于方向可變Haar特征的方法對(duì)近視野車道線邊緣特征點(diǎn)進(jìn)行提取以及一種魯棒的遠(yuǎn)視野車道線特征點(diǎn)提取方法。在檢測(cè)到車道線特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上采用直線模型和雙曲線模型分別對(duì)近視野和遠(yuǎn)視野車道線進(jìn)行建模

4、。
　　(4)研究了基于視覺的同車道前方車輛檢測(cè)和跟蹤。在對(duì)同車道前方車輛的檢測(cè)中，首先利用車道線約束，建立前方車輛檢測(cè)的感興趣區(qū)域，并利用車道線內(nèi)灰度統(tǒng)計(jì)確定前方車輛的可能出現(xiàn)區(qū)域。提出了一種基于Haar和HoG特征的級(jí)聯(lián)Adaboost分類器，確定該可能區(qū)域是否存在前方運(yùn)動(dòng)車輛及其大略位置。利用對(duì)稱軸和邊緣信息獲得車輛像素級(jí)的精確定位。最后采用一種基于Gabor特征匹配的kalman濾波算法對(duì)檢測(cè)出車輛進(jìn)行跟蹤。
　　(