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基于机器视觉的车道偏离报警系统 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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基于摄像机模型的运动车辆车道偏离检测 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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基于视觉的智能车辆横向偏差测量方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对横向偏差传统测量手段的不足,提出了一种智能车辆横向偏差的视觉测量方法.该方法是根据摄像机的成像特点和高等级路面的特征,通过重构路面的空间关系来实现的.对其中的关键环节车载摄像机的标定采用了非线性分步优化的过程,该过程不需要知道不同取向的靶标图像的变动情况,能适应室外道路简便、快速的标定要求.试验表明,所提出的横向偏差测量方法在近视野情况下对于坡度不大的一般道路可以取得厘米级的实时测量精度,能够满足多传感器组合导航对横向偏差测量的要求. 相似文献
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针对传统的基于雅可比矩阵最优解的数值方法对于有着冗余自由度的7自由度(7DOF)的机械臂逆运动学求解有着计算量大、只能求得单一解的不足,提出一种逆运动学的解析算法.在传统6维位姿矩阵的基础上,额外提出一个elbow angle 新约束,利用位姿目标矩阵和该elbow angle 共7维约束推导出7DOF机械臂逆运动学的... 相似文献