复杂地形下的道路识别.pdf

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1、第29卷第10期计算机应用研究V01．29No．102012年10月ApplicationResearchofComputersOct．2012复杂地形下的道路识别宋蕾(西北工业大学自动化学院，西安710072)摘要：在智能车辆的研究中，道路识别是保障车辆安全行驶的首要任务。针对结构化道路中的特殊情况，即弯道和坡道的图像快速识别方法进行了研究，给车辆行驶的方向和速度控制提供了建议。并对更为复杂的道路情况(以盘山公路为例)提出了基于逆透视映射模型的识别方法。最后，通过实验结果验证了方法的有效性。关键词：道路识别；坡道；弯道；Hough变换；逆透视映射；盘山公路中图分类号：fI’

2、P391．41文献标志码：A文章编号：1001-3695(2012)10—3964．04doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2012．10．097RoadrecognitionincomplexterrainsSONGLei(SchoolofAutomation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’口H710072，China)Abstract：Roadrecognitionistheprincipalissueinintelligentvehicletoensurethesafedriving．Therefor

3、e，thispaperdis—cussedthefastvision—basedrecognitionalgorithmofsomespecialstructuralroads，includingrampandcurve．Basedontheree—ognitionresults，itpresentedthevehiclecontrolsuggestionmainlyondirectionandvelocity．AndthispaperproposedaIPM(inverseperspectivemapping)basedalgorithmaswelltosolvethemo

4、recomplicatedc88e．，Particularly．mountainroadimagesweretestedintheexperiments．Theresultsprovethevalidityofthemethod．Keywords：wadrecognition；ramp；curve；Houghtransform；IPM；mountainroad0引言机器视觉技术是智能车辆环境感知系统中最为重要的组成部分，也是发展最快的技术之一。道路检测作为其中最为重要的研究课题，其为车辆提供道路相关信息，保障车辆在道路区域安全行驶，避免脱离轨道造成事故⋯。道路检测技术通常借助

5、于道路的一些特征，如颜色¨，J、纹理‘4’、边缘。5。。等。而对于结构化道路的检测，最常用的方法就是通过检测道路上的车道标线来识别道路。由于机构化道路在设计时遵循一定的标准，因此研究人员提出了一些方法用来辅助结构化车道的检测：a)寻找感兴趣区域(regionsofinterest)，即特征可能存在区域；然后在感兴趣区域内寻找道路特征点。这样既可以缩小检测范围，提高计算效率，也可以提高检测的准确度，是道路检测中普遍采用的一种方法，如俄亥俄州大学的VisionexSmart—eyeI系统‘⋯。b)假设车道宽度一定，从而只检测近似平行的车道标线，如意大利的PVR系统一J，这种方法可

6、以较好地消除阴影的影响。C)建立道路模型。对道路形状进行假设，用多项式、回旋曲线、三角形、梯形等对道路进行重建，如Parma大学MOB．LAB就采用了三角形道路模型【l⋯，此外VaMoRs¨“、SCARF系统¨“，文献[13～16]也采用了这种方法。道路模型方法最大的优势就是可以消除阴影和遮挡的情况。但是要建立一个实用性强的道路模型很难。d)精确的摄像机定标加上道路的先验知识的假设，可以简化图像像素到实际世界坐标系的转换，如ARGOu“。尽管经过研究人员的多年努力，对车辆视觉导航问题提出了上述众多的算法，但是由于交通场景的复杂眭和对实时性的特殊要求，车辆视觉导航方面的研究还面

7、临很多挑战。目前的研究主要存在以下两方面的问题：道路标线的提取和识别方法鲁棒性不强；当前对道路检测的研究大多是基于道路平坦假设的，没有考虑地势较复杂的情况，如上下坡等。因此，本文针对后者开展了多种地形下的结构化道路识别方法的研究，提出了一般结构化道路的快速识别方法，并给车辆行驶速度和方向提出建议；针对相对复杂的特殊道路，提出了基于IPM的识别方法；通过实验验证了方法的有效性，并在方法设计中考虑了实时性的要求。在下文中，首先简单介绍了所采用的道路标线检测方法和数学模型；然后分别针对直道、弯道、坡道提出了快