基于机器视觉的汽车前照灯自适应控制策略的研究与实现

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近年来无人驾驶、智能汽车领域得到了迅猛的发展,机器视觉系统是其中的关键技术之一。本文将以蒙迪欧LED前照灯系统为平台,结合机器视觉理论基础,运用目标检测、车道线检测等机器视觉检测技术,优化设计适合夜间环境下前照灯的照明自适应控制系统及控制策略;将机器学习等新型软件技术与现有数学模型相结合,为前照灯系统提供了一种高性能、高实用性的解决方案。并应用自行设计搭建的硬件测试平台,实现了汽车前照灯控制系统及控制策略的功能验证及参数测量。论文的主要研究内容如下:(1)系统剖析了夜间行车易发交通事故的原因:包括车辆前照灯远光灯的眩光效应,弯道及坡道处等易产生照明死角等。详细分析了汽车前照灯的机械结构及工作原理,分析了汽车前照灯自适应系统的各项需求,并在此基础上针对各功能模块进行了方案论证。(2)为实现前照灯防眩目功能,提出了汽车前照灯的自适应远近光切换控制策略。首先运用改进的YOLO-V5目标识别算法实现了车辆前方行人与车辆检测;其中使用Retinex图像增强算法以及迁移学习与重训练技术增强了夜间场景的识别能力。最后完成了夜间目标检测及远近光切换控制策略相关的程序设计。(3)为实现前照灯弯道自适应调节功能,提出了识别前方弯道的车道线检测算法,该算法使用Ultra Fast车道线检测算法得到车道线弧度变化信息,并利用该信息进行车辆前方弯道检测。而后基于前照灯水平偏转算法,运用上述弯道检测算法辅以修正,提出了一种应用于弯道情景的汽车前照灯水平角度控制策略。并完成了各算法及水平角度控制策略相关程序的设计。(4)为实现前照灯坡道自适应调节功能,提出了一种使用透视原理来判断道路前方坡道的算法,该算法利用车道线检测的结果对车辆前方坡道进行检测。并基于前照灯垂直偏转算法,运用上述坡道检测算法辅以修正,提出了一种应用于坡道情景的汽车前照灯垂直角度控制策略,并完成了相关程序的设计。(5)基于蒙迪欧LED前照灯的自适应控制系统,完成了相关硬件电路设计,并实现了相关的驱动程序设计。并在此基础上搭建了测试平台。测试结果表明:本文开发的汽车前照灯自适应控制策略能实现防眩目自适应切换、弯道自适应水平角度调节及坡道自适应垂直角度调节功能,且平均防眩光响应时间小于50ms;水平自适应的调整角度范围为±15°;垂直自适应调整的角度范围为-3.15°~1.43°,实现自适应前照灯项目的设计需求。
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