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无人驾驶车基于双视觉系统的城市道路检测

作　者: 唐威
导　师: 王金城
学　校: 大连理工大学
专　业: 控制工程
关键词: 道路检测双视觉系统逆投影变换霍夫变换横向模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

实时、可靠的道路检测是无人驾驶车辆视觉导航中的重要研究内容。近年来,由于众多研究者的努力,该领域取得了一定的进展,例如高速公路场景下的道路识别已经有了很成熟的方法。但是,由于道路的多样性和场景的复杂性,很多问题仍有待解决。本文重点研究城市中的道路识别,并提出了一种基于双视觉系统的结构化道路检测方法。我们同时使用两个摄像头充分的感知无人车周围的环境信息。首先,为了避免行人等干扰和减少计算时间,我们选取图片下方的区域作为感兴趣区域,并结合摄像头标定信息进行逆投影变换,将图片变由摄像机视角变为俯视视角,让原本相交的车道线变为互相平行的直线,方面后续处理。为消除周围环境的影响,突出车道线的特征,使用二维高斯核对逆投影变换后的图像进行滤波和阈值化处理。然后,利用霍夫变换提取出所有可能的直线。由于处理的是图片序列,根据前几帧的处理结果,我们对当前可能车道线的位置进行了合理的预测,并由此过滤掉了一些偏差较大的直线。最后,通过横向模型和已知的车道线间距匹配出最优的车道线,并对两个摄像头的结果进行融合处理。本文选用校园里的结构化道路作为实验对象,采集图像并进行实时的和离线的处理。从实验结果分析可以看出,本文所采用算法的检测精度和实时性均达到了预期目标,可以应用于项目中无人驾驶车结构化道路上的自主导航。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-15
  1.1 研究背景与研究意义  8-10
  1.2 道路和车道线检测综述  10-13
    1.2.1 研究现状  10-12
    1.2.2 发展趋势  12-13
  1.3 无人驾驶车平台简介  13-14
  1.4 本文的主要工作  14-15
2 双摄像头视觉系统的构建  15-25
  2.1 双摄像头视觉系统的设计  15-18
    2.1.1 无人驾驶车视觉系统简介  15-17
    2.1.2 双视觉系统相关参数选定  17-18
  2.2 系统标定  18-23
    2.2.1 摄像机模型  18-21
    2.2.2 摄像机参数标定  21-23
  2.3 双摄像头系统特性分析  23-25
3 基于双摄像头系统的结构化道路检测  25-34
  3.1 结构化人工道路的特点  25-26
  3.2 图像预处理  26-30
    3.2.1 感兴趣区域的选定  26-27
    3.2.2 逆投影变换(IPM)原理  27-29
    3.2.3 滤波与阈值化  29-30
  3.3 车道线提取  30-34
    3.3.1 霍夫变换  30-32
    3.3.2 车道线模型  32
    3.3.3 RANSAC直线拟合  32-34
4 基于双视觉系统的城市道路检测系统实现  34-48
  4.1 结构化道路检测整体流程  34-44
    4.1.1 系统架构  34-35
    4.1.2 图像预处理  35-37
    4.1.3 自底向上的特征提取  37-38
    4.1.4 预测算法  38-41
    4.1.5 模型匹配  41-43
    4.1.6 后处理及路面信息分析  43-44
  4.2 双视觉融合效果及特性分析  44-48
    4.2.1 融合策略简介  44-45
    4.2.2 检测系统特性分析  45-48
结论  48-49
参考文献  49-52
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  52-53
致谢  53-54

无人驾驶车基于双视觉系统的城市道路检测

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