基于低精度GPS的智能车视觉导航方法

针对室外环境提出了一种基于低精度GPS的视觉导航方法.采用多传感器融合的方法解决道路和路口的导航问题.对于路口环境,通过对道路标志（如人行横道线）的检测,实现路口的初定位;基于全局地图信息,采用扩展卡尔曼滤波融合GPS和里程计信息,进行路口导航.真实环境下的实验结果表明该方法,具有良好的有效性和实时性.     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

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.      

基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航实现

提出了一种基于移动机器人双目摄像头的图像视觉伺服方法,实现了基于图像视觉伺服的移动机器人自主导航.当匹配图像特征点时,采取KLT算法和基于Harris算子角点检测与匹配算法相结合的方法,大幅优化了整个工程的运行时间,并结合RANSAC算法剔除误匹配的特征点对,使机器人能够精确地定位.实验结果证明该方法有效、正确.     

变电站巡检机器人视觉导航模糊控制

利用导航线,通过机器人自身前景视觉获得机器人偏离导航线的距离和方向,采用Sugeno模糊推理法生成左右轮速,实现变电站巡检机器人视觉导航自主运动控制.基于博创UP-VoyagerII型机器人进行实际测试,机器人能够准确、平稳地实时追踪导航线.实验表明了算法的有效性.     

北斗导航辅助移动机器人同时定位和地图构建研究

针对未知环境下移动机器人实时构图和导航问题,将基于激光的环境特征提取和地图构建技术与北斗卫星导航相结合,设计了一种基于特征地图的移动机器人自主导航系统。利用激光提取环境信息,采用点和直线段进行环境表示,结合里程计进行定位,同时进行地图构建。然后在地图上关联北斗坐标,丰富地图信息,根据路径规划方法实现移动机器人自主导航。在Poineer3-AT机器人上实验表明:该方法能够快速提取直观的表示环境信息,并实现自主导航功能,有效提高了移动机器人导航能力。     

基于单目视觉的移动机器人导航方法

针对光照强度大范围变化的室外复杂道路环境下移动机器人视觉导航问题,提出了一种新的基于彩色图像处理的单目机器人导航方法。对于预先设置的引导轨线和停靠位标识,通过HSI模型对图像进行颜色分割和数学形态学处理,提取出导航目标和识别停靠位标识,并用“采样估算”的方法计算导航参数。实验表明此方法获取的导航参数受光照和地面环境的影响不大,且偏离导航线误差较低,具有较好的实时性和鲁棒性。     

月球车立体视觉系统现场标定方法

针对星球探测任务中星球漫游车自主避障和导航的要求，建立了一种基于平面模板的现场标定方法，实现月球车视觉系统的现场标定．针对月球车视觉系统的广角畸变的特点，引入径向和离心畸变模型，利用最大似然估计（MLE）对内、外参数进行非线性优化求精，并对图像进行畸变校正；计算摄像机间相对位置，实现了紧凑的双目视觉外极线校正．实验表明，该方法快速、简便，获得了较高的标定精度．     

一种融合点线特征的视觉里程计架构设计与定位实现

基于视觉的同时定位与地图构建（SLAM）技术是实现移动机器人自主导航的关键.当机器人处在陌生环境中时,通常会利用周围目标的点特征来估计导航相机的位姿,并利用光束法平差来估计相机位姿和特征空间位置.但如果环境中的特征信息不丰富,则无法准确估计相机轨迹,且欧式坐标与反深度信息下的光束法平差部分条件下不收敛.为此,提出了一种在缺少特征点的环境下通过收集深度相机信息,同时利用点特征与线特征融合的视觉里程计,构建了融合视差角光束法平差与基于线特征的光束法平差的策略,从而使重投影误差达到最小化.最后与其他基于特征的SLAM系统进行比较,实验结果表明,在缺少特征点的真实环境中,系统位姿估计的性能与准确度得到提升.      

基于道路特征信息的视觉车道模型研究

为有效进行道路设计评价以及分析道路环境影响驾驶员行为的机理,提出一个视觉车道模型,用于描述驾驶员眼中的道路特征信息. 视觉车道模型基于Catmull-Rom样条曲线建立,在CAD平台下自主开发了视觉车道模型软件,能自动进行设计道路视觉图像拟合;经大量实验分析表明,该模型能拟合任意形状的道路线形,并提取相关参数. 对视觉车道模型与道路三维几何信息的关系进行统计分析,是进行道路设计一致性评价的基础.     

基于立体视觉的道路自动检测算法

在智能驾驶系统中,道路边界及道路参数的自动检测是最为关键的问题,也是安全行驶的基本保证.传统的检测方法与单目视觉检测都存在检测精度不高,鲁棒性不够等问题.提出了一种基于立体视觉的道路检测算法,消除了对道路的一般性假设,对三维道路状态能进行快速有效地检测与跟踪,保证行驶的安全性.     

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。     

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。     

基于神经网络的车道偏移自动检测的研究

车道偏移是交通事故的主要因素之一。通过引入神经网络提出了一种应用机器视觉检测车道偏移的方法。首先通过图像处理从道路图像提取道路标志线。然后通过最小二乘法计算道路图像中道路标志线的参数。以道路图像中道路标志线的参数为输入,车道偏移参数为输出,建立神经网络进行车道偏移检测。实验结果表明误差小于0.5%,方差检验结果也表明人工测量和神经网络的结果无显著差异。新方法将有助于车道偏移自动检测技术的发展。     

一种结合模糊C均值聚类的车道标识线识别方法

在道路图像中,为了得到较理想的车道标识线的边缘,设计了一种车道标识线识别方法。利用图像中的边界信息、车道标识线边界的角度和灰度等特征,结合模糊C均值聚类提取车道标识线的边界。利用Hough变换、车道标识线边界的间断性实现车道标识线定位。实验结果表明该方法具有较好的准确性。     

基于驾驶员眼动特征的蓄能荧光标线诱导特性及设置方法

为了研究公路主动发光的荧光标线视认性,利用UC-win /Road 软件对公路荧光标线进行仿真模拟,采集了20名驾驶员的眼动数据,定量分析了不同标线宽度和布设方式下,荧光标线视认性对驾驶员注视点占比和瞳孔面积变化率影响的规律。最后,通过室外实车实验的方式对仿真结果进行验证。结果表明：直线路段标线宽度为100%的方案是最佳方案,当辉度值为3坎德拉每平方米(cd/m_²)时,为最经济方案;曲线路段标线施划在车道边缘线外侧且间距为9m效果最佳。     

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。     

基于视觉非完整自主车的道路避障

就四轮非完整自主车提出了一种基于圆轨迹的道路避障策略·道路上的障碍按照障碍距离自主车的远近可以划分层次 ,一个层次的障碍能在自主车视场中全部出现·然后给出基于圆轨迹的避障算法 ,即自主车沿由自主车出发位姿和子目标点确定的圆弧轨迹走行·提出了移动光心得到的深度信息原理并推导了四轮非完整车的运动模型 ,为提出避障策略的基础作准备·基于圆轨迹避障策略能够很好地满足非完整自主车的运动特性 ,体现了方法的优越性·     

夜间车道线原图像的预处理研究

夜间环境下车道线的准确检测是基于视觉的汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间正常工作的前提和基础。夜间环境下含有车道线的原始图像具有平均灰度值较低和车道标识线与路面的对比度较低的特点,这使得传统日间环境下应用良好的算法难以适用。针对此,提出一种夜间车道线图像的预处理方法。首先,采用改进的局部直方图均衡化的算法对夜间环境下车道线原图像进行对比度增强处理;然后利用±45°Sobel算子对图像边缘增强;最后采用可变窗口和Otsu算法融合的方法来实现图像的二值化。