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车道偏离预警系统(LDWS)能在车辆即将偏离车道时提醒驾驶员采取相应操作,从而避免车道偏离事故的发生,提高驾驶的安全性。本文主要研究的是单目视觉下LDWS中的关键技术,主要包括车载摄像机参数的标定、车道标线的边缘增强、车道标线识别与追踪以及偏离预警决策。具体表现在:1、车载摄像机参数的标定技术。针对内部参数,采用基于AFT-CT430高精度标定板的张正友标定法根据摄像机的世界坐标系与像素坐标系的转换关系进行离线标定,该方法操作简单且标定精度高。针对外部参数,采用三线标定法根据平行于车辆中轴线的三条直线斜率的关系进行现场标定,该方法无需专用场地且实施方便。实验采用逆透视变换技术验证了标定结果的准确性,为后期道路图像感兴趣区域(ROI)的确定及车道标线距车辆中轴线的横向偏移量的计算提供了良好的基础。2、车道标线的边缘增强技术。利用透视变换技术确定道路图像的ROI,采用加权平均法、改进的中值滤波法,获取去噪后的ROI灰度图像;同时,提出一种改进的万有引力边缘检测方法,引入可变因子自适应增强车道标线边缘,很好地实现了正常光照、夜间及大面积阴影遮挡的条件下的车道标线边缘检测。3、车道标线的识别和追踪技术。首先,根据车道标线特征,建立了直线-抛物线组合车道标线模型。然后,提出一种基于条件约束的Radon变换方法,并结合Kalman预测追踪技术,实现对车道标线直线部分的准确识别与追踪;最后,采用一种点扫描策略采集车道标线边缘点集,结合最小二乘法对该点集进行拟合,获取车道标线抛物线部分的参数。4、车道偏离预警决策。针对现有模型的弊端,设计一种基于横向偏移量差分的偏离预警决策模型,综合考虑车辆与车道标线的距离信息及即将偏离车道的时间信息,实现对车道偏离的有效预警。通过实验证明,该模型准确率较高。