基于视觉的结构化道路检测算法分析

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1、武汉理。1:人学硕十学位论文1.1课题研究背景第1章绪论随着城市化进展的加快和汽车普及率的提高,城市交通拥挤同益加剧,交通事故频频发生,交通环境逐渐恶化。这种交通问题是使人困扰的、波及世界范围的严重问题。解决交通问题的直接办法是提高路网的通行能力,但无论是哪个国家的大城市,可供修建道路的空间有限,建设资金筹措困难。同时,由于交通系统是一个相当复杂的大系统,单独从车辆方面考虑或者单独从道路方面考虑,都很难从根本上解决问题。此外,能源和环境问题的严重性也日益为人们所认识。在这种背景下,从系统的观念出发,把车辆和道路综合起来考虑,运用各种高新技术系统来解决问题的思想就应运而生了,

2、这就是智能交通系统ITS(IntelligentTransportationSystems)。经过30年的发展,美国、欧洲、日本成为世界ITS研究的三大基地。目前,另外一些国家和地区的ITS研究也有相当大的规模,如澳大利亚、韩国、新加坡、香港等。可以说,全球正在形成一个新的ITS产业,难易计数的大小项目正在开展,发展规模和速度惊人,以“保障安全、提高效益、改善环境、节约能源”为目标的ITS概念正逐步在全球形成。车辆自动避撞及自动驾驶技术主要任务是提高汽车行驶安全性。通过车辆及道路的各种传感器掌握道路、周围车辆的状况等驾驶环境信息,通过车载机、道路信息提供装置等实时地提供给驾

3、驶员,并进行危险警告,最终实现自动驾驶。自动避撞系统由车载传感器(微波雷达、激光雷达、摄像机、其他形式的传感器等)、车载计算机和控制执行机构等构成。行驶中的车辆通过车载的传感器测定出与前车、周围车辆以及与道路设施的距离和其他情况,车载计算机进行处理,对驾驶员提出警告,在紧急情况下,强制车辆制动。机器视觉与其他传感方式相比,具有检测信息量大,能够遥测的特点,非常适合用于路径的识别与跟踪,因此是智能车辆导航研究中的一个重要方向。在实际生活中,驾驶员通过视觉可以获得90%以上的环境信息,例如交通标志、交通信号、车道线、道路形状、车辆、道路标记、障碍物等,很显然,武汉理I。人学硕十

4、学能论立ur以考虑应用机器视觉来理解道路环境。基丁砚五£导航的智能车辆研究虽早可追溯到上世纪60年代水.1舢于实时图像处理的计算量非常大,而当时的训锋能山t分有限.只有少数几个研究小组开展这方面研究。随着技术的不断发腱,目前的计算机硬件水平为实时图像处理提供了可能。一方面,处理器和存储器的价格不断下降,商用计算机的体积不断变小,而性能有了显著的提高,例如H时的商用笔记本电脑町以满足一般实时图像处理的要求;另一方面,CCD(ChargeCoupledDevice惯像头费用低廉,体积小.此外图像处理算法有柔韧性和适应能力强等特点。因此视觉导航在智能车辆的导航巾有广阔的应用前景。

5、现在国内外有许多研究单位致力于智能车辆视觉导航技术的研究,并且取得了根大的进展。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的不足,在较差的道路环境下。例如正午阳光直射、阿雪、阡

6、光偏照引起的反光等,道路检测效果就下降很多。为了提高道路检测算法的鲁棒性,研究人员正在研究多传感器的融合技术(例如通过雷达获得道路的深度信息)。日前智能车辆的视觉导航技术研究较多并且取得较大进展的国家和地区有:欧洲、美国、同本、韩国等。美国在这方面进展比较快.目前主要智能车辆研究有美国CMU(CamegieMellonunive鸺jtn机器人研究中心研究开发的适用于规则道路结构的NavLa

7、b系列㈨“、美国军方研制的DEMOIU智能车辆等。图1INavLab5图1.2NavLabllNavLab系列目前己到NavLab.11,采用了模板匹配的方法,计算车辆偏离车道中心线的距离,主要采用的视觉传感器为一台SonyDXC-151A彩色摄像机,装在车体侧面玻璃上,后视镜下面,用于道路和障碍物检测;CMU还开发了Ranger智能车辆,适用于野外环境。武汉理1人学硕士学位论文图l3DEMOⅢ智能车辆DEMoIII智能车辆集中了多种技术——ccD、激光、雷达、超声波、红外线、微波等,适用于白天、黑夜及各种不利的环境(如下雨、路面有污垢),在等级公路上速度为40mph(很高

8、的可靠性),在野外环境中速度为20mph(干燥、白天)和lOmph(晚问、潮湿1,可以检测和避开任何不规则障碍物。炎崮福罗里达大学智能机器实验室(MacinneIntelligenceLaboratoryDeptofElectricalandComputerEngineeringUniversityofFlorida,USA)研制的Kelvin智能车辆,采用了2个摄像机,根高尔夫手推车尺寸差不多大小,适用于相对比较平缓的地区,非常轻便,车速可超过lOmph.威斯康星州大学(UniversityofWisconsin

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