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《基于逆透視變換的車道標(biāo)志線檢測(cè)算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、基于逆透視變換的車道標(biāo)志線檢測(cè)算法裘偉，戴斌，吳濤（國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院，長(zhǎng)沙，410073）摘要：在車輛自主駕駛系統(tǒng)中，準(zhǔn)確快速的檢測(cè)車道標(biāo)志線是一項(xiàng)基本而又相當(dāng)重要的任務(wù)。傳統(tǒng)的完全基于圖像的檢測(cè)方法容易受到各種因素的干擾，為此本文提出了一種新的車道標(biāo)志線檢測(cè)算法。該算法在逆透視變換的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步引入高速公路的結(jié)構(gòu)約束條件，實(shí)現(xiàn)了車道標(biāo)志線的準(zhǔn)確檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明該算法具有很好的抗干擾性能。關(guān)鍵詞：自主駕駛系統(tǒng)；車道標(biāo)志線；逆透視變換；結(jié)構(gòu)化道路InversePerspectiveMappingB
2、asedLanesDetectionQiuWei,DaiBin,WuTao(MechatronicsEngineeringandAutomationSchoolofNationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha,410073)Abstract:Detectingthelanesexactlyandfastisanessentialandimportanttaskinautonomousdrivingsystem.Traditionarymethodtotallybase
3、donlaneimagecaneasilybedisturbedbymanyfactors,soanewalgorithmofdetectingthelanemarkingsisproposedinthispaper.Onthebasisoftheinverseperspectivemapping(IPM)model,thealgorithmusesthestructuralconstraintofthehighwayanddetectsthelanemarkingsexactly.Thetestresultssh
4、owthatthisalgorithmisofgoodanti-jammingcharacter.Keywords:autonomousdrivingsystem,lanemarkings,inverseperspectivemapping,structuralroad.1引言智能交通系統(tǒng)是當(dāng)今世界研究的一個(gè)熱點(diǎn)，而車輛自主駕駛系統(tǒng)一直是智能交通系統(tǒng)的研究重點(diǎn)。在車輛自主駕駛系統(tǒng)中，一個(gè)重要的研究任務(wù)是要準(zhǔn)確快速的檢測(cè)車道標(biāo)志線信息，提取車輛在車道平面中的位置。各國(guó)對(duì)此都開展了深入的研究，也取得了不少成果。德國(guó)慕尼
5、黑國(guó)防軍大學(xué)的VaMoRs-P系統(tǒng)[1]使用回旋曲線作為簡(jiǎn)化的道路模型，避免了道路幾何復(fù)雜的重構(gòu)問(wèn)題，提高了系統(tǒng)對(duì)陰影的魯棒性，但需要復(fù)雜的公式匹配，而且當(dāng)?shù)缆凡环夏Ｐ图僭O(shè)時(shí)會(huì)失效。由車載攝像機(jī)獲取的道路圖像具有強(qiáng)烈的透視效果，主要表現(xiàn)為車道標(biāo)志線在圖像底部較直，在滅點(diǎn)附近成為比較復(fù)雜的曲線，這樣的車道標(biāo)志線模型與世界坐標(biāo)系下具有平行結(jié)構(gòu)的車道標(biāo)志線模型相比顯然要復(fù)雜很多。為了能夠使用簡(jiǎn)單的車道標(biāo)志線模型展開研究，美國(guó)卡耐基-梅隆大學(xué)的RALPH系統(tǒng)[2]與意大利帕爾馬大學(xué)的GOLD系統(tǒng)[3,4]通過(guò)逆透視變換的
6、方法對(duì)道路圖像進(jìn)行處理，消除了圖像的透視效果。這兩個(gè)系統(tǒng)在假設(shè)道路寬度固定或變化緩慢的前提下，檢測(cè)具有一定寬度的平行車道線，明顯提高了系統(tǒng)對(duì)陰影和遮擋的魯棒性，但是該假設(shè)并不適于寬度變換頻繁的道路。本文受帕爾馬大學(xué)的GOLD系統(tǒng)[4]的啟發(fā)，在滿足道路平坦假設(shè)的前提下，針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路下的道路特征，提出了一種新的車道標(biāo)志線檢測(cè)算法。該算法首先利用逆透視變換消除原道路圖像中的透視效果，然后通過(guò)對(duì)逆透視變換后的圖像進(jìn)行處理獲取二值化的車道標(biāo)志線邊緣圖像，在此基礎(chǔ)上，我們將結(jié)構(gòu)化道路車道標(biāo)志線之間的平行約束引入到Hough
7、變換中，檢測(cè)出車道線的起始段和起始方向，并沿起始方向逐段跟蹤檢測(cè)車道標(biāo)志線，最后通過(guò)曲線擬合得到車道標(biāo)志線的參數(shù)方程。2道路圖像投影變換在歐式空間中定義兩個(gè)坐標(biāo)系和，分別表示世界坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系：本文逆透視變換的實(shí)質(zhì)就是將圖像坐標(biāo)系下的道路圖像（也就是車載攝像機(jī)所獲取的圖像）變換到世界坐標(biāo)系下的平面中，兩者關(guān)系如圖1所示。圖1逆透視變換關(guān)系示意圖車載攝像機(jī)安裝在車體中的位置在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為（見圖1、圖2、圖3），攝像機(jī)標(biāo)定的其它參數(shù)如下：：攝像機(jī)光軸在平面的投影與軸的夾角（見圖2）；：攝像機(jī)光軸偏離平面的角
8、度（見圖3）；：攝像機(jī)的視角（見圖2、圖3）；：攝像機(jī)水平方向分辨率；：攝像機(jī)垂直方向分辨率。圖2世界坐標(biāo)系下的平面圖3世界坐標(biāo)系下的平面通過(guò)簡(jiǎn)單的坐標(biāo)系變換，求得到的逆透視變換的模型如下：逆透視變換前后的圖像如圖4所示。(a)原道路圖像(b)逆透視變換后的準(zhǔn)俯視圖圖4逆透視變換前后圖像3圖像預(yù)處理由車載攝像機(jī)采集到的道路圖像除了包含車道信息，還包含了路面障
