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碰撞预判系统中车辆的图像雷达联合识别方法

作　者: 姚远
导　师: 张金换
学　校: 清华大学
专　业: 机械工程
关键词: 碰撞预判图像识别摄像机雷达
分类号: U463.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 18次
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内容摘要

碰撞预判系统是近些年得到很多关注的汽车安全系统，其作用时间段介于主动安全系统和被动安全系统之间，目的是在判定碰撞不可避免之后在碰撞发生前这段时间内利用一些可逆的安全技术措施，尽可能减小即将发生的碰撞对乘员造成的伤害。作为碰撞预判系统的前端探测部分，本文以雷达和摄像机为传感器，基于图像处理、机器学习以及信息融合的知识，对车辆目标的识别和测量进行相关研究并进行了试验验证。本文以openCV开源图像处理库为基础，开发了一套两阶段车辆图像识别算法。利用车辆底部阴影确定感兴趣区域，再以车辆正前方和尾部图像为目标，使用基于Haar特征的级联分类器进行目标识别。在摄像机小孔成像模型及地面平坦性假设前提下，建立单目视觉测距模型，对目标相对于本车的位置和宽度进行测量。试验结果表明，该图像识别算法具有较高的准确性和实时性，在试验环境下能够达到约90%的目标识别率以及每秒10幅图像以上的处理速度，环境良好时单目视觉测距模型的误差可小于5%。为在物理层面上对系统进行融合，本文把本车的纵向对称平面作为毫米波雷达和摄像机的基准平面，对摄像机和雷达进行了联合标定。在此基础之上，建立了雷达投影坐标系到图像坐标系的转换关系。试验表明，从雷达到图像坐标系的目标对应准确程度较高。为了充分利用两个传感器的信息，本文提出了一种基于雷达和摄像机探测结果的数据融合算法。在所搭建的识别系统中，对系统的测量精度和识别效果进行的试验测试表明，本文所提出的数据融合算法，能够有效增强系统的识别性能，本文搭建的车辆识别系统在一般交通环境下能够正确、迅速地识别出车辆目标。数据分析显示，采用图像联合雷达的探测方法，除了能够获得雷达无法获取的目标的宽度信息外，目标的横向位置探测结果也比单独使用雷达要更加准确和稳定。本文的研究方法和结论为碰撞预判系统前端探测工作打下了良好的基础，为碰撞预判算法提供了有意义的参数，对于道路交通环境感知等相关工作，具有一定的参考价值。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第1章绪论  8-18
  1.1 选题背景及意义  8
  1.2 碰撞预判系统介绍  8-11
  1.3 国内外研究现状  11-17
    1.3.1 基于雷达探测的汽车辅助安全系统  11-13
    1.3.2 利用图像进行车辆识别的探测方法  13-15
    1.3.3 多传感器联合识别的研究  15-16
    1.3.4 本课题组研究成果  16-17
  1.4 论文主要研究内容  17-18
第2章车辆的图像识别方法  18-33
  2.1 图像处理软件和硬件介绍  18-21
    2.1.1 openCV 计算机视觉库介绍  18-19
    2.1.2 图像采集设备的选择  19-21
  2.2 目标假设区域的确定  21-26
    2.2.1 阈值采样及双阈值处理  21-24
    2.2.2 阴影的获取及目标假设区域的生成  24-26
  2.3 目标假设验证  26-30
    2.3.1 Haar 特征及 AdaBoost 算法介绍  26-27
    2.3.2 实车采集图片进行 Haar 特征训练  27-30
  2.4 试验验证  30-32
    2.4.1 算法可行性验证  31-32
    2.4.2 算法实时性验证  32
  2.5 本章小结  32-33
第3章摄像机标定及图像测量模型的建立  33-46
  3.1 单目视觉测距理论  33-37
    3.1.1 坐标系设定  33-35
    3.1.2 测距模型推导  35-37
  3.2 摄像机标定  37-42
    3.2.1 摄像机透镜畸变  37-38
    3.2.2 内参数标定  38-39
    3.2.3 外参数标定  39-42
  3.3 测距模型试验  42-45
  3.4 本章小结  45-46
第4章摄像机雷达联合标定  46-55
  4.1 雷达和摄像机的安装与标定  46-49
    4.1.1 车辆纵平面的确定  46-47
    4.1.2 雷达安装与标定  47-48
    4.1.3 摄像机安装与标定  48-49
  4.2 摄像机与雷达的空间同步  49-51
  4.3 联合测试试验  51-52
  4.4 一种摄像机俯仰角补偿方法  52-54
    4.4.1 补偿方案  52-53
    4.4.2 试验验证  53-54
  4.5 本章小结  54-55
第5章联合识别系统搭建及试验测试  55-69
  5.1 联合识别系统的搭建  55-59
    5.1.1 测试软件编写和识别算法实现  55-57
    5.1.2 雷达与摄像机的数据融合  57-59
  5.2 实车上路试验  59-67
    5.2.1 静态试验  59-63
    5.2.2 动态试验  63-66
    5.2.3 随机路上测试  66-67
  5.3 本章小结  67-69
第6章总结与展望  69-70
  6.1 论文工作总结  69
  6.2 工作展望  69-70
参考文献  70-73
致谢  73-75
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  75

碰撞预判系统中车辆的图像雷达联合识别方法

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