基于单目视觉的道路检测算法的分析

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1、§1．1．2论文的研究目的现在国内外有很多研究单位致力于智能车辆视觉导航技术的研究，并且取得了很大的进展。由于目前这些视觉导航系统中的道路检测技术都存在着一定不足，在较差的道路环境下，例如有阴影，水迹，或者天气影响(如雨，雪等)，道路检测效果就会下降很多。针对现在国内外道路检测算法中存在的问题，本文将探讨性的提出基手机器视觉的结构化和非结构化道路检测算法，并给出算法的实现，最终模拟出视觉导航中实时的道路检测过程。§1．1．3论文的研究意义目前智能车辆的发展分为两个方向：第一个方向，智能车辆使用于室外环境，利用各种传感器检测环境信息，由于智能车辆在道路上

2、高速行驶，为了识别复杂的外界环境和控制高速运动的车辆，这种车辆就必须有很强的计算能力和强大感知环境的传感器；另一方向，智能车辆使用于室内环境，体积较小，速度相对要求不高。智能车辆一旦有了自主导航的能力，遇到突发情况，就可以根据情况做出决策，改变自身相对位置，根据检测出的道路行走。智能车辆要实现在城市繁忙道路上完全无人驾驶，尚有很多工作要做，可以通过研究智能车辆的一些关键技术，并把它们应用到实际工程中去，所以智能车辆的道路检测技术的研究具有重要意义。首先，基于道路检测技术的驾驶员辅助驾驶系统或预警系统，可以减轻驾驶员的压力和疲劳程度，提高行驶的安全性，减

3、少交通事故的发生，提高交通效率。其次，视觉导航中的道路检测技术可以用来提高智能巡航控制中跟踪引导车辆的精度，使车辆的队列自动驾驶系统更加可靠。再者，可以将道路检测技术和其他技术相结合，提高系统性能。如视觉传感器导航技术和自动驾驶技术可以实现车辆的自适应巡航，辅助人们把车开得又快又稳、安全可靠；汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚的汽车安全辅助驾驶。智能车辆视觉导航技术在智能交通、汽车辅助驾驶、车辆的自动或遥控驾驶、工厂、仓库的巡逻等方面有着广泛的应用前景。另外智能车辆还可以用到其它场合，如星球探险、危险区域采样、军事用途等。随着社会不断发展

4、，智能车辆在工业、商业、科学应用方面会越来越受人们重视，因此智能车辆视觉导航技术研究具有重要的理论意义和实际应用价值。§1．2视觉导航系统中道路检测方法的国内外研究现状智能车辆是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。2智能车辆与很多学科有着密切关系，如计算机科学、通信、人工智能、信号处理、模式识别、控制理论等。智能车辆在军事、民用和科学研究等领域广泛的应用前景，吸引了各国政府和大公司的注意。从八十年代中后期开始，世界主要发达国家对智能车辆开展了一系列卓有成效的研发工作。道路检测技术是智能车辆视觉导航系统中一个重要的关键技术，也是

5、智能车辆视觉导航系统中的一个重要标志。经过lO多年的研究，现在已经开发出一些具有代表性的系统，如LOIS系统、GOLD系统、RALPH系统、SCARF系统、AI^，NN系统等。目前的道路检测通常分为：基于假设的识别方法和基于特征的识别方法。§1．2．1基于假设的识别方法1。基于道路宽度的假设假设道路的宽度固定或者变化缓慢，可以把道路检测问题简化成平行的道路特征检测问题。例如，韩国的PVRII(POSTECHRoadVehicle)系统【ll，使用神经网络和简单的视觉算法：选择有两条平行线的图像进行识别，采用高斯模板进行滤波以及零交叉来寻找垂直边缘点。结

6、果与一个给定的模型进行匹配，来计算转向角和给出一个合理的评价。类似的，美国CMU(CarnegieMellonUniversity)大学的RALPH系统【2】根据车辆的速度和出现的障碍物来处理车体前方20．70米的部分图像信息。进一步扩展该方法，可使用任何平行于道路的特征来检测道路，例如车道线、道路边界、车辙等。使用道路宽度假设，系统对阴影和车辆遮挡的鲁棒性明显提高，但是不适用于道路宽度变化频繁的道路模型。2．基于道路形状的假设徐友春等提出了一种基于全局直线道路模型进行道路边界识别的方法【3】，应用于JUTⅣ：II自主车上。假设道路边界识直线，算法原理

7、为：在经过预处理的道路图像上，通过识别出的道路边界直线所在的一定区域范围来计算所有可能的道路边界点属于该直线的之和，并将其归一化后的值作为边界的可信度。慕尼黑的德国联邦国防大学UBM(TheUniversitatderBundeswehrMunchen)，与德国奔驰汽车公司联合研究小组是基于回旋曲线道路模型来进行道路检测的【4】【5】。一个回旋曲线的曲率由曲线参数线性决定。这个模型的优点在于它用两个参数就可以对道路线进行定位，以及计算其他如道路内的偏移量，车辆相对于路的线速度，以及转向角。3另一个由俄亥俄州州立大学(OhioStateUniversit

8、y)开发的系统也是一个基于回旋曲线的检测系统，采用一种动态的优化算法来选择中心线上表示道路几何