基于视觉融合的智能车辆驾驶员模型分析

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1、第一章绪论1．1研究背景第一章绪论弟一早珀。了匕随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，对交通的需求增长很快。多年来，世界各发达国家修建了大规模的交通网络，希望通过改善交通基础设施来满足人们的交通需求，但是在一些大城市交通拥挤和堵塞现象日趋严重，交通污染与事故越来越引起社会的普遍关注。在这种情况下，汽车自动驾驶也成为大势所趋，目前已经成为国内外汽车技术领域研究的热点。自动驾驶系统的主要功能是通过自动驾驶减轻驾驶员的劳动量，提高汽车的主动安全性，可以大大减少交通事故，还可提高公路的运输效率，达到提高效率，保障安全，节约能源和保护环境的目的。自动驾驶系

2、统是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。本项目基于视觉融合的智能车辆驾驶员模型的研究，通过对道路标志线、障碍物及路面车辆的实时跟踪、检测，获得车辆行驶的前视信息，然后将外界环境获取的信息通过多传感器的信息融合传送到控制器，再通过控制器来控制驾驶员模型的行为，以此来达到辅助驾驶的目的flJ。智能车辆的研究主要集中在三个方面：信息感知系统、信息处理与融合系统、驾驶员模型以及执行机构。对信息感知系统，人们先后研究过地下埋线导航、光学导航、视觉导航、超声导航、红外导航等。驾驶员驾车时，所接收的信息几乎全部来自于视觉，交通信号、道路

3、标识、前后车辆等均可以看作是环境对驾驶员的视觉通讯语言。显然，人们自然考虑到应用计算机视觉来解释这种环境语言。因此基于机器视觉的信息感知系统因其发展潜力巨大是研究的热点和主流。为实现智能车辆对路径的稳定跟踪，性能优良的驾驶员模型(控制中心)是智能车辆的必不可少的部分。但因为驾驶员模型的输入信号，很大一部分来自于智能车辆的视觉系统，所以如果没有合理的道路和车辆检测识别算法，即使合理的驾驶员模型也不能产生满足智能车辆控制要求的输出。现有的基于视觉导航智能车辆驾驶员模型的研究主要集中在单目视觉上，在跟踪前方车辆行驶时，由于单目视觉无法测距，仅靠单目视觉系

4、统建立的驾驶员模型是不够的。为了弥补单目视觉的这个缺陷，人们开始在汽车上配备多种类型的传感器，比如速度、加速度传感器，激光测距仪，GPS等。通过这些辅助设备可以得到前车的车距，速度，加速度等有用信息，然后通过多信息融合的智能车辆信息感知系统来帮助驾驶员得出最终的决策信息。第一章绪论驾驶员模型是一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境(如道路、拥挤、方向、行人等)的信息，还要感受汽车(如车速、侧向偏移、横摆角速度等)的信息，然后经过判断、分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动

5、作，最后由身体(手、脚等)来完成操纵车辆的动作。应用经典控制理论所建立的驾驶员模型大致可分为两类：第一类为早期的不考虑前视作用的补偿跟踪模型，如PID补偿模型、交叉模型。这类模型最大的缺陷之一是没有考虑驾驶员的前视作用，这与驾驶员实际行车时的操纵行为有较大的距离；第二类模型即为后来研究较多的预瞄跟随模型，其中较具有代表性的有：线性预测模型、二阶预测校正模型、最优预瞄控制模型及预瞄最优曲率模型等【2_3J。1．2课题研究的现状及动态1．2．1视觉图像处理的研究现状及动态视觉系统J下如人的眼睛一样，是机器人感知局部环境的重要“器官"，同时依此感知的环境

6、信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息，在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人运动速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰，对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息的处理技术是移动机器人研究中关键的技术之一。视觉系统在上世纪70年代才开始被应用于改善机器人的操作上。到了80年代后期，由于计算机技术、超大规模集成电路技术、人工智能技术以及知识工程等学科的飞跃发展，另一方面由于民用和军事工业生产的急需，使得机器人视觉技术成果有了在机器人智能化研究领域得到实现的可能。世界各国都

7、很重视，投入了大量的人力和物力积极开展智能机器人的视觉研究工作【5】。在美国，早期的研究计划由美国国防高级研究计划局(DARPA)发起，在其战略计算计划的资助下，一些大学和公司的实验室开发了一些“具有高级推理和感知能力"的原型系统。研究单位包括MartinMarietta航天实验室、Carnegie--Mellon大学和FMC公司等。在已建立的实验系统中，最引人注目的是美国Carnegie--Mellon大学研制的NAVLAB自主车。它采用了多传感器信息处理和理解系统，系统包括双彩色摄像机平台、目标识别摄像机、声纳及激光测距等多种传感器。为进行快速

8、视觉信息处理，系统装有专用的搏动式处理器(SystolicArray)构成的沃坡机(WarpMachine)，它的处理速度