汽车导航系统中的道路检测.pdfVIP

2006 年8 月 重庆大学学报（自然科学版） Aug. 2006 第29 卷第8 期 JOurnaI Of ChOngging University（NOturOI Science EditiOn ） VOI. 29 NO. 8 文章编号：l000 - 582X（2006 ）08 - 0087 - 04 汽车导航系统中的道路检测* 张 伟，黄 席 樾，杨 尚罡 （重庆大学 自动化学院，重庆 400030 ） 摘 要：为了解决汽车智能辅助驾驶系统道路识别中的一般方法对路面适应性不强，实时性不够等 缺点，在图像边缘提取确定了汽车行驶路面区域和路面边缘点的基础上，运用中值截距（Median Of the Intercepts ）与样条函数相结合的方法对道路进行分段拟合，从而找到道路边界轨迹. 提出了一种实时、有 效的高速公路路面检测算法，该方法能准确地估算公路延伸方向，为实现汽车防偏预报提供了可靠的依 据，同时结合存在的问题进行了有益的探讨. 关键词：计算机视觉；模式识别；中值截距；样条函数 中图分类号：TP39l 文献标识码：A 汽车智能辅助操作系统类似于轮式移动机器人控 能适应道路形状，但是受路面条件、天气等外界环境影 制，是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功 响较大. 能于一体的综合系统. 除特殊潜在的军用价值外，还因 基于模型的道路检测是针对结构化道路具有相对 在公路交通运输中以其主动安全、防碰、防撞的广阔应 规则的道路标记，根据其形状建立相应的曲线模型来 用前景受到各国的普遍关注. 一些工业发达国家已相 求解路面. 这种方法可以有效克服路面污染、阴影、光 继将其纳入90 年代初期开始重点研究开发的“智能 照不均等外界环境的影响. 但是当道路不符合预先假 运输系统”和“智能车路系统”之中. 设时，模型会失效，因此模型的选择很关键. 一个完善的汽车安全行驶智能辅助操作系统通常 笔者结合上述2 种方法的优点，提出了一种新的 需要实现道路检测、障碍物检测和防偏、防碰安全行驶 算法，即先通过边缘提取算法求出路面的边缘点，然后 3 部分功能. 文中主要研究了道路的实时检测问题. 道 运用数据拟合的方法对道路分段求解，从而找到道路 路检测部分就是通过对道路的实时跟踪，求取汽车在 边界的轨迹. 这样，就能精确地恢复路面，并准确地估 道路上的位置，最终确定汽车的行驶方向，以便实现汽 算公路延伸方向，实现汽车防偏预报. 车自动“防偏、防碰安全行驶”. 为了满足车辆导航要 l 车道检测算法 求，道路检测算法必须有实时性、鲁棒性两个方面的技 术特点. 实时性要求数据处理速度与车辆的高速行驶 汽车在高速路上行使，所遇到的公路形态不外乎 相匹配，鲁棒性要求算法对不同路况和天气条件均有 以下几种：直道、直道进入弯道、弯道、弯道进入直道. 良好的适应性. 由于现实中道路的多样性，再加上光 不论哪种情况，由于弯道的半径远大于视距，近处都可 照、气候等各种环境因素影响，道路检测是一个十分复 以视为直道. 因此，在处理过程中，可以用一条直线来 杂的问题. 目前其算法主要有2 类：基于道路特征的方 拟合近处的分道线. 法［l］ ［2 ］ l. l 和基于道路模型 的方法. 用中值截距求取车道边缘方程 基于特征的道路检测算法主要包括2 个部分：特