基于視覺(jué)的車道線檢測(cè)方法研究

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1、基于視覺(jué)的車道線檢測(cè)方法研究尹金楷魏玉三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院摘要：隨著我國(guó)汽車保有量急劇増加，交通事故也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，車輛碰撞導(dǎo)致的交通事故在總交通事故中占據(jù)了較大的比例，產(chǎn)生碰撞的主要原因之一就是由于人的視覺(jué)呈扇形，駕駛員進(jìn)行換道操作時(shí)，存在一定的視覺(jué)盲區(qū)。筆者就是在汽車側(cè)方后視鏡上安裝攝像機(jī)采集汽車兩側(cè)圖像，通過(guò)工控機(jī)識(shí)別圖像中遠(yuǎn)近車道線，近側(cè)車道線用最小二乘法擬合，在此基礎(chǔ)上估計(jì)出遠(yuǎn)側(cè)車道線，利用車道線檢測(cè)輔助駕駛員換道操作，減少碰撞交通事故的發(fā)生。關(guān)鍵詞：碰撞;換道;視覺(jué)hIX;輔

2、助駕駛;作者簡(jiǎn)介：尹金楷（1985-），男，河南新鄉(xiāng)人，河南省純電動(dòng)轎車及關(guān)鍵零部件實(shí)驗(yàn)室人員，三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院講師，碩士，主要研究方向：車輛智能控制與檢測(cè)、汽車新技術(shù)、新能源方向。收稿日期：2017-07-02Received：2017-07-020引言隨著我國(guó)汽車保有量急劇増加，交通事故也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，由于車輛碰撞導(dǎo)致的交通事故在總交通事故中占據(jù)了較大的比例，給人們的生命和財(cái)產(chǎn)安全造成了重大的損失，車輛換道造成事故多發(fā)的現(xiàn)象越來(lái)越受到各個(gè)W家的高度重視m。楊剛等m研宄了多車協(xié)同自

3、動(dòng)換道，通過(guò)對(duì)兩車并行協(xié)同行為進(jìn)行界定，提出了兩車并行協(xié)同自動(dòng)換道控制策略。曲大義等m基于效用理論方法，以實(shí)現(xiàn)駕駛行為決策效用最大化為目標(biāo)，建立車輛換道分層Logit模型。李娟等m在研宄常規(guī)換道基礎(chǔ)上提出交叉換道形式，并對(duì)交叉換道最小安全距離進(jìn)行仿真分析。筆者在我國(guó)智能車輛研究的基礎(chǔ)上，對(duì)車輛換道輔助技術(shù)即視覺(jué)輔助換道系統(tǒng)進(jìn)行了深入研宄，以期能為我國(guó)智能車輛安全輔助換道技術(shù)的發(fā)展提供一定的理論支持。1側(cè)方道路邊道線檢測(cè)通過(guò)道路圖像預(yù)處理，能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像信息，感知周圍環(huán)境，為車輛換道輔助駕駛奠定了

4、基礎(chǔ)。但道路邊線檢測(cè)才是車輛換道輔助系統(tǒng)的核心技術(shù)，只奮明確道路信息方能確定周圍車輛位置，并且確定周邊車輛與本車的相對(duì)位置，確保換道操作時(shí)不發(fā)生碰撞，實(shí)現(xiàn)安全換道。筆考將側(cè)方車道線根據(jù)距離本車的位罝劃分為近側(cè)車道線和遠(yuǎn)側(cè)車道線。遠(yuǎn)近車道線描述形式如圖1所示。1.1近車道線檢測(cè)根據(jù)攝像機(jī)的安放角度以及圖像透視變換的影響，近側(cè)午.道線近似于直線模型，采用最小二乘法來(lái)求直線模型的參數(shù)in。最小二乘法是目前常見(jiàn)的回歸分析方法之一，是進(jìn)行回歸分析的基礎(chǔ)。因此近側(cè)車道線的直線模型y=ax+b可用線性回歸法確定

5、參數(shù)a和b。圖1遠(yuǎn)近車道線下載原圖1.2確定道路圖像中重點(diǎn)檢測(cè)區(qū)域由于本系統(tǒng)攝像機(jī)拍攝的圖像中包括車以及車周圍的環(huán)境，而車輛換道檢測(cè)系統(tǒng)中側(cè)方車輛檢測(cè)依據(jù)為車輛底部陰影，所以道路圖像的下部才是重點(diǎn)檢測(cè)IX域，只需要處理這一部分的信息即可，為了提高系統(tǒng)運(yùn)算速度，可以更為深入地把重點(diǎn)檢測(cè)區(qū)域取為道路圖像下半部分的一個(gè)梯形區(qū)域。由于攝像機(jī)安裝在汽車左后視鏡上，所以我們把車輛左邊的梯形區(qū)域作為重點(diǎn)檢測(cè)區(qū)域，如圖2所zjO1.2.1近道線的靜態(tài)圖像特性為了防止汽午.行駛過(guò)程中偏離.午.道線，需要午.輛智能

6、輔助系統(tǒng)能夠迅速辨別汽車兩側(cè)的車道線，為Y達(dá)到這一A標(biāo)，需要掌握道路圖像屮車道線的棊本特征。為了使駕駛員在行駛中能夠輕易區(qū)分車道線，車道線需耍與路面在色彩方面形成劇烈的反差，這也是車道線通常呈現(xiàn)為白色或黃色的主要原因。當(dāng)把三原色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像時(shí)，這種色彩的差異會(huì)得以保留。根據(jù)車道線的這一基木特征，近側(cè)車道線算法的主要步驟如下：1)在ROI(RetrunOnInvestment)內(nèi)，提取有用的顏色通道進(jìn)行灰度處理，并對(duì)灰度閣像進(jìn)行濾波和閾值化分割。2)在R0I內(nèi)，通過(guò)閾值化分割得到二值道路圖像，

7、自上而下依次掃描，獲得車道線的道路特征點(diǎn)。判別道路特征點(diǎn)中的邊緣點(diǎn)和非邊緣點(diǎn)，方法如下:二值圖像中0表示非邊緣點(diǎn)，255表示邊緣點(diǎn)，在二值圖像中運(yùn)用搜索窗口進(jìn)行車道標(biāo)志點(diǎn)搜索，最后進(jìn)行車道線擬合，如圖3所示。圖2梯形重點(diǎn)檢測(cè)區(qū)域下載原圖圖3近側(cè)車道線擬合結(jié)果下載原圖1.2.2近道線的動(dòng)態(tài)圖像特性在靜態(tài)圖像車道線擬合過(guò)程屮，通過(guò)融入前一幀圖像的道路信息，減少圖像的噪聲點(diǎn)，更好地?cái)M合出道路車道線，CCD攝像機(jī)拍攝的閣像可達(dá)到30幀/秒，所以道路圖像可認(rèn)為是連續(xù)的，前后幀圖像之間不會(huì)出現(xiàn)車道線突變的情況

8、。這樣就可以依據(jù)前一幀圖像來(lái)設(shè)定下一幀圖像車道線的檢測(cè)區(qū)域，當(dāng)擬合出來(lái)的車道線特征點(diǎn)不在這個(gè)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)，就可以予以排除，通過(guò)這一手段可以有效地降低路面陰影引起的噪聲干擾，因而動(dòng)態(tài)擬合效果比靜態(tài)擬合效果更好，如圖4所示。圖4設(shè)定跟蹤區(qū)域的近側(cè)車道線檢測(cè)效果下載原圖1.3遠(yuǎn)道線估計(jì)方法1.3.1視覺(jué)成像的幾何投影變換關(guān)系在拍攝的道路圖像當(dāng)中，側(cè)方超車的車輛經(jīng)常會(huì)阻擋較遠(yuǎn)側(cè)的車道線，同時(shí)加上路旁樹(shù)木等影響，給檢測(cè)過(guò)程帶來(lái)了很多影響因素。筆者采用檢測(cè)得出的近側(cè)車道線以及攝像機(jī)自身的參數(shù)來(lái)判