王驰的论文1215

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1、分类号：密级：UDC：编号：基于单目视觉的道路检测算法的研究RESEARCHOFROADDETECTIONALGORITHMBASEDOFMONOCULARVISION学位授予单位及代码：长春理工大学（10186）学科专业名称及代码：计算机软件与理论()研究方向：计算机图形图像处理申请学位级别：硕士指导教师：杨勇教授答辩委员会主席：研究生：王驰论文评阅人：论文起止时间：2006.11—2007.1257摘要关键词：道路检测结构化道路非结构化道路语义映射随机森林57第一章绪论§1.1课题研究背景及意义1.1.1视觉导航在智能车辆中的应用视觉导航

2、中的视觉检测部分可以归类为机器视觉范畴。机器视觉是当今机器人与人工智能研究的一个热点，同时也是图像处理与分析领域的一个热点。人类80%的信息都来源于视觉。因此，对于智能机器人来说，赋予机器以人类视觉功能，能像人一样通过视频处理而具有从外部环境获取信息的能力，这对于提高机器人的环境适应能力，自主能力，最终达到无需人的参与，仿真人的行为，部分的替代人的工作，对发展智能机器人是极其重要的。机器视觉的发展不仅将大大推动智能系统的发展，也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。智能车辆系统是集多种传感器数据融合、视觉信息处理、环境建模、规划决策

3、、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面。视觉系统在智能车辆系统中主要起到环境探测和辨识的作用。与其他的传感器相比，计算机视觉具有检测信息量大、能够遥测等优点。缺点是在复杂环境下，要将探测的目标与背景区分开，将有用信息提取出来所需的计算量很大，单纯以硬件条件来解决，容易导致系统的实时性较差。这可以通过特殊的图像处理方法来解决。目前的智能车辆技术中自主导航和自动驾驶是智能车辆开发的关键技术，而自主导航和自动驾驶的实现过程中，最为关键的技术就是计算机视觉。计算机视觉的主要任务是完成道路的识别和

4、跟踪。道路边界的识别是视觉导航中的一个重要环节，对道路边界的正确识别就是能够让智能车辆在一个安全的范围之内行走。具有自主导航的智能车辆，对于信息采集处理的实时性、行驶过程中控制的鲁棒性以及自主运行决策的可行性都有很高的要求。在实际应用中一个真正具有应用价值的智能车辆必须具有实时性、鲁棒性和实用性的技术特点。实时性是指系统处理数据必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境(如高速公路、市区标准公路、普通公路等)，复杂的路面环境(如路面及车道线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流不同等)，以及变化的气候条件(如日照及景物阴

5、影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等)均具有良好的适应性；实用性是指要求智能车辆在体积和成本等方面能够为普通的汽车用户所接受。这些要求就使所设计的系统必须在理论算法上给予强大的支持，针对计算机视觉部分就是要有实时高效的图像处理算法。571.1.2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于机器

6、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

7、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

8、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