文档介绍：广东工业大学
硕士学位论文
基于机器视觉的汽车前方路况识别系统的研究
姓名:郑伟
申请学位级别:硕士
专业:控制理论与控制工程
指导教师:王钦若
20050501
摘要视觉信息是交通环境中的主要信息,因而机器视觉技术是智能车辆系统值。用机器视觉方法对交通环境信息进行提取和识别,获得的结果能够直接用于序列图像的时空连续性假设、目标灰度特征,提出基于统计特征的动态台阶快速搜索算法和涂蚴账跛惴ɡ炊阅勘瓿盗窘屑觳夂褪侗稹U庵纸阉骱褪账醴开的两级算法设计可以大大提高目标车辆检测和识别的准确性。本文不仅实现了关键词:机器视觉;路况识别;智能车辆;道路检测;车辆检测;嵌入式系统胁豢扇鄙俚淖槌刹糠郑哂芯薮蟮那痹谟τ眉智能车辆的辅助驾驶或自动导航中。本文主要研究以V饕J莶杉ǜ衅鳌⒁曰魇泳跏侗鹚惴ㄎ1逡K法、以集成δ艿那度胧紺为硬件处理平台的汽车前方路况视觉识别系统。该系统用丁识别前方道路和目标车辆等动态变化信息,并对动态变化信息的变化速度等参数进行计算,计算处理的结果作为辅助驾驶的重要信息来源。本文的视觉识别算法分为两个部分:结构化道路的检测与识别和目标车辆的检测与识别。基于序列化图像的统计特征,本文提一种基于预测统计的车道线检测与识别算法,该算法首先利用动态预测确定检测区域,然后利用图像灰度统计特征在检测区域中检测识别车道线。对于目标车辆的检测识别,本文系统基于两部分算法,而且结合一些实际的特殊路况对算法进行优化设计,从而增强了算法的鲁棒性。另外,在本文系统中引入嵌入式操作系统和一些嵌入软/硬件技术。比如,系统采用嵌入式砥骱颓度胧絃操作系统,并且引入嵌入式文件系统和际酢U庑┘际醯氖褂枚冀行嵘鱿低车奈榷ㄐ院褪凳毙浴通过对大量序列图像的处理,可以证明本文的视觉识别算法能够对道路车道线和目标车辆进行准确的检测和识别,并且算法具有较强的实时性和鲁棒性。另外,本文完成了该路况识别系统中嵌入子系统的部分设计开发工作。
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第一章绪论引言的兴趣。为了实现完全或者部分的自动驾驶任务,人们提出了许多新方法、研制目前,针对智能交通系统的各种研究方法逐渐开始走向成熟,国内外研究人辆车运动是非常常见的情况。相对于主动传感器来说,机器视觉检测的信息量大,它几乎能够提供驾驶者所需要的全部驾驶信息。尽管在目前硬件、软件条件下机术的研究。近年来,他们已经在机器视觉的某些方面获得了突破性进展,在实际随着交通系统的迅速发展,越来越多的人开始关注有关交通安全、交通网络优化的问题。解决这些问题的努力使人们对智能汽车系统相关技术进行应用研究了很多新系统并加以试验和改进。自动驾驶任务包括沿道路行驶、保持汽车之间的安全距离、根据路况调整汽车的行驶速度、为超车和避障改变车道、寻找到达目的地的最佳路线、在城区环境下移动和停留等。在欧洲,探索性的工作开始于年的项目,在该项目的框架下,提出大量针对姆椒ǎ⒔杏τ煤筒馐浴美国许多的汽车厂商、大学很早就开始一系列的相关尝试开发工作。并于年美国政府成立了国家自动高速公路系统联盟。日本早在年就成立了先进自动巡航高速公路系统研究协会,并研究和测试了关于汽车自动导航的各种方法。员设计和实现了。些智能汽车原型,并在实际的道路馐韵低车娜怼⒂布淖合性能。由一些主动传感器如激光传感器、毫米波雷达构成的系统,与机器视觉系统比较具有一些优势:能够比机器视觉更直接地测量运动速度等数据;由于处理的数据少而节省计算资源;毫米波雷达甚至能工作在雾天和黑夜等环境取5牵主动传感器的缺点也非常明显:首先,它对环境构成污染;其次,其反射率会由于各种原因产生较人的变化,如被测物体的形状和质地。另外,主动传感器的一个重要的问题是相同类型的传感器之间工作时会互相干扰,而同一环境下存在多器视觉功能还处于初级水平,但其潜在的应用价值已经引起世界各国的高度重视。发达国家如美国、德国、法国和同本都投入了大量的人力、物力进行相关技第一章绪沦
国内外研究现状的分析车辆航邢喙氐氖笛檠芯俊?梢缘玫浇崧郏捎帽欢酱ǜ衅飨低常椿魇展智能交通系统⒅悄艹德废低难芯浚云谕岣咴耸湫省减少交通事故和减轻驾驶者的劳动负荷。作为虸闹匾W槌刹糠郑的功能8孟低车奶氐闶牵核孀潘俣鹊谋浠芄蛔远鹘谏阆窕慕咕啵荒来识别行人。该算法首先对单帧图像进行粗略处理得到初步的行人外形,然后用的智能车可以在机动车道上自动驾驶,在实现车道跟踪、计算车道的几何形状、检测前方障碍、定位前方车辆以及检测车辆前方行人等方面都做了深入研究。路的边缘特征,另一个用于定位车辆所在车道的位置,还有一个模型用于提供可靠的时间间隔。该视觉技术的特点是:仅用一台摄像机获取路面的信息,再采用车道的统计模型进行精确匹配,得到较为准确的结果。觉系统,将具有广阔的应