DM6446平台下车道线检测系统设计与实现

为了克服传统的"驾驶员-汽车-道路"闭环汽车驾驶模式中存在的缺点,提高车辆行驶安全,提出一种基于ARM+DSP架构的嵌入式实时车道线检测系统.介绍该系统的总体架构和异构双核处理器的数据处理流程及系统核心算法的实现和优化方法.同时提出了针对DM6446异构双核开发平台的系统实现方案,并通过实验验证了系统的有效性.     

基于DSP的高速数据采集系统的研制

介绍一种以TMS320VC5402DSP为核心处理器的高速数据采集系统,该系统可同时对多路模拟信号进行数据采集,各通道采样率同时同步可达1MHz。经过高速处理器的实时处理,通过PCI总线将数据传送到上位主控计算机端,作进一步处理与分析。该系统可以广泛应用于多通道模拟信号高速采集的场合。     

基于模糊化SOBEL自适应算子的直线车道处理

针对汽车安全辅助驾驶系统领域的车道线检验问题,提出了一种改进的基于模糊化SOBEL自适应算子直线车道线检验.首先在车道线边缘检验时,采用了模糊化SOBEL自适应算子进行边缘检验;为了更好地选取阈值,采用了一种基于体育项目评分标准的阈值选取方法,保证所保留的车道线信息的正确性,并给出了一种增修补车道线信息的数学模型;利用梯度函数的分布特性过滤掉噪声,最大限度地保留车道线分布信息,利用Hough变换拟合出最终的车道线.经MATLAB仿真,并在嵌入式系统上实现.实验表明,该方法简单,能保证系统的实时性.     

基于边缘特征点聚类的车道线检测

针对复杂的道路工况及实时性的需求,提出了一种基于边缘特征点聚类的车道线检测方法。首先结合车道线边缘的梯度分布和灰度分布提取边缘特征点;然后依据车道线特征点的连续性和梯度方向的一致性进行特征点聚类得到离散区域,并通过衡量各区域之间的相似度进行区域聚类;最后选出最优类内的点进行拟合。在多种环境的道路场景下对该车道线检测方法进行验证,验证结果表明,该方法检测速度快、鲁棒性强,有助于实际工程应用下的车道偏离预警系统的研究。     

基于分段直线模型和ATN的车道识别方法

为了满足室外移动机器人高速安全行驶的要求,提出了一种基于分段直线模型和增强型状态转移网络(ATN)的车道识别方法。给出了高速公路车道线的分段直线模型;在车道识别阶段,首先采用动态双阈值二值化方法对原始图像进行预处理得到二值化图像,再利用基于ATN的图像理解算法识别出车道线。使用该算法的清华大学室外移动机器人(THM R-V)系统在高速公路上的最高自主行驶速度已经超过了150 km/h,另外在各种天气和不同路况下的稳定表现也说明了该算法的鲁棒性。     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

复杂光照条件下的车道偏离预警

本文采用图像直方图变换的方法,设计出一种适用于智能车辆的车道偏离预警系统,实现了复杂光照条件下的自适应车道偏离预警。对道路图像设定感兴趣区域,提高了检测速度。采用Canny边缘检测算子,得到包含清晰道路边缘的二值化图像,利用改进的Hough变换检测出两侧车道线。基于检测到的两侧车道线斜率,计算车辆当前位置,判断车辆的偏离趋势。实车试验表明,该系统能有效地满足预警的实时性及精确度要求。     

基于视觉的缩微智能车车道检测与控制

针对智能车辆自主驾驶行为研究,提出并实现了一种基于视觉导航的缩微智能车系统.从软硬件架构、数据通信方式上介绍了缩微智能车系统的整体设计,并针对缩微道路交通环境中传统车道线检测技术易受光照变化影响的问题,提出一种灰度形态学Top-Hat变换与亮度轮廓扫描方法相结合的车道线检测算法.为分析智能车在缩微交通环境下的自主驾驶表现,设计了一种模拟驾驶员转向行为的舵机模糊控制算法.实验结果表明,该方法可以有效模拟车辆在真实道路交通环境中的自主驾驶行为,为智能交通系统研究提供了一种新思路.     

基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别

针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法。首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别。验证结果表明:该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3%,平均耗时0.036s,具有很好的实时性和鲁棒性。     

基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法

为提高车道线检测算法的准确性与稳定性, 提出一种基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法。融合运用Hough 变换与边缘分布函数技术得到车道线的直线特征点; 运用双向窗口特征提取技术获得所有车道线特征点, 包括直线部分与弯曲部分。获得直线与双曲线相结合的车道线模型: 在近视场, 应用直线车道线模型能获得较好的鲁棒性; 在远视场, 使用双曲线模型可有效检测出车道线的弯曲部分。实验结果表明, 相较于已有的车道线检测算法, 该方法可有效提高多种场景下车道线检测的准确性和稳定性。     

考虑驾驶人换道意图的车道偏离预警系统

 为降低基于机器视觉车道偏离预警系统的误警率,提出一种考虑驾驶人换道意图的车道偏离预警系统。运用SteerableFilter 方法对所采集的道路图像信息进行滤波,运用局部搜索区域法提取车道线参数,运用基于图像信息的识别方法检测车辆的车速、转向信号、车道偏离状态以及驾驶人的头部动作状态,判断驾驶人的换道意图,建立了车道偏离预警的决策算法及系统。应用Matlab 软件对实车采集得到的视频进行算法验证和系统仿真试验,结果表明,提出的车道偏离预警决策算法是可行的,该预警系统将有意识与无意识的车道偏离区分开,从而能有效屏蔽在驾驶人有意识偏离车道时的误报警,具有更高的可靠性。     

基于动态区域规划的双模型车道线识别方法

为提高车道偏离预警以及前方车辆识别系统性能,提出一种基于动态区域规划的双模型结构化道路车道线检测方法。通过基于模板的腐蚀、膨胀处理改善了图像预处理效果。根据“微元”理论进行图像动态细化分区,对各区域局部独立识别,整体综合分析,最终利用直线和B-样条曲线双模型完成车道线拟合。 实车试验证明,直线/B-样条曲线双模型拟合,提高了算法对不同车道线的适应性。      

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。     

鲁棒的车道偏移实时警告系统

提出了一种应用于安全驾驶辅助的鲁棒的车道偏移实时警告系统.采用ALTERA公司片上NIOS II系统的CycloneⅡ FPGA作为处理核心,应用了一种鲁棒的快速车道线偏移警告算法,利用Avalon总线进行IP核的定制,实现了车道偏移警告系统的软硬件设计.测试结果表明,系统的准确率和实时性能满足全天候车道偏移警告需求.     

基于摄像机模型的运动车辆车道偏离检测

针对车道偏离检测中较难解决的车载摄像机标定问题,从分析摄像机成像模型入手,根据图像中3条或3条以上车道线的消失点位置以及车道线斜率关系,在道路现场调整摄像机安装位置,以实现对摄像机外部参数的直接设定,从而避开了繁琐的摄像机参数标定过程.同时,推导出图像内车道线斜率比与车道偏离程度的简单函数关系,该函数与摄像机内外参数无关.因此,行车过程中只需测量图像中车道线的斜率,即可计算出车辆当前的车道偏离量.现场试验结果表明,在车辆直行时采用该方法测得的车道偏离率与手工实测结果相比,其相对误差小于5%,具备了较高的检测精度.     

基于机器视觉的车道偏离报警系统

为了提高基于机器视觉车道偏离报警系统的可靠性和实用性,对基于视觉的车道偏离报警系统各个环节的优化做了研究.介绍了基于视觉的车道偏离报警系统的构成和工作原理,提出了各个环节的实现方法.通过选择直线车道数学模型和限定车道提取的感兴趣区域(ROI)以简化系统复杂度和提高检测精度.首先使用方向可调滤波器进行图像预处理,然后使用Kalman预测器和距离判别法得到车道线有效点集,最后采用抗干扰能力强的Hough变换得出车道线参数.研究并采纳了一种无需对摄像头标定的车道偏离决策方法,通过综合道路图像中2条车道线的斜率值来判断车辆偏离车道的程度.实验表明,该系统具有良好的车道识别能力以及准确的偏离决策能力,能够满足高速公路环境车道偏离报警要求.     

基于时间和空间融合的车道偏离预警模型

针对车辆偏离时间和车辆横向位置决策模型精确度不足的问题,基于车辆动力学原理,建立车辆运行模型,分析车辆从当前位置到接触车道边缘为止所需要的最小时间和车辆中心距离车道中心线的距离,建立基于时间和空间融合的车道偏离预警模型;运用Carsim软件对所建模型进行仿真验证,并将所建模型与TLC、DLC两种典型的预警模型的预警结果进行对比,结果表明,本文提出的预警模型可有效针对车道偏离进行预警,误差率在4%之内,精度较高。     

基于主动转矩分配的电动车车道保持辅助控制方法

 针对高速工况下四轮独立驱/制动电动车的车道偏离问题,提出一种基于主动转矩分配的车道保持辅助控制方法。该方法的辅助控制系统分为3层,顶层控制器根据人-车-路信息实时进行辅助控制决策,并计算车道保持所需的横摆响应;中层控制器基于滑模控制算法,计算横摆响应跟踪所需的附加横摆力矩;底层控制器通过主动转矩分配产生附加横摆力矩,干预车辆行驶轨迹,以达到车道保持的目的。采用CarSim/Simulink联合仿真进行高速单移线实验验证,结果表明,提出的基于主动转矩分配的四轮独立驱/制动电动车车道保持辅助控制方法,具有良好的车辆动力学稳定性,在高附路面和低附路面上均能够有效地干预车辆行驶轨迹,防止车辆偏离车道。     

基于滑动ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法实现

车道线检测是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)实现的重要组成部分,文章提出一种在复杂环境中的直弯道检测方法.首先采用带有自适应阈值的横向梯度算子对影像灰度图进行车道线资讯过滤,并采用模糊搜索策略修补过滤后的车道线资讯,提高系统鲁棒性及车道检测的正确率.然后采用滑动ROI(Region Of Interest)窗口策略统计车道边界资讯图梯度方向角,剔除异常梯度方向角的边界噪音资讯,同时采用影像关联方法减少冗余车道线边界资讯,以减少后续Hough转换运算量.直线车道部分提出一种快速查表的Hough转换方法,用于直线侦测;弯道部分引入双曲线对模型,其参数初始值承接于直线车道部分,并通过搜索策略最终确定其k参数,实现弯道部分的侦测.实验表明,此算法在路况复杂的环境中具有较好的鲁棒性,能够实时提供车道资讯信息.