基于视觉的车辆通过性驾驶辅助系统研究

摘要

车辆刮擦、碰撞、侧翻等交通事故困扰众多驾驶员。针对此类事故开发的驾驶辅助设备需要解决的问题主要有车辆环境信息采集和系统分析计算。传统的车道环境采集设备有超声波雷达，但其在遇到通行难度大的路面时效果不佳，而且不能直观的给驾驶员操作提示。同时系统的分析计算量比较大，对硬件设备要求高。为了降低辅助设备的成本，减小占用空间，增强实用性，摄像头成了非接触性获取外界信息最常见、廉价和可靠的方式，基于路径规划的转向控制算法也能减少系统运行开销。
　　本文研究和设计一个车辆安全通过辅助系统，该系统主要包括交互式视觉行驶区域确定，转向控制策略和车辆倾覆估计三个功能模块。
　　本文采用4个170度广角摄像头，通过图像的畸变矫正和图像拼接技术得到车身四周的360度全景图像，在路宽较小，转向精准度要求高的极端通行路段，系统能够给驾驶员一个直观的视角。系统设计的基于图像的人机交互可协助驾驶员标注可通行区域。为了提高系统的智能性，本文提出了一种基于图像特征的Hough车道线检测方法，能够快速准确检测出城市环境中采集的视频中的车道线，能够适应晴天，雨天，白天和夜晚不同气候和光照条件。当系统自动识别的车道线、可通行区域及危险区域与真实情况有差别时，可通过人机交互，对可通行区域和危险区域进行精确调整标注。
　　提出一种基于路径规划的转向控制策略。通过摄像头标定测距，能够得出车辆姿态和周边环境位置关系，将它们量化成数学关系后，通过系统计算分析得出车辆的通行方案，系统将规划的行驶轨迹转化成车轮转向角，再量化成方向盘操作幅度，如向左打方向盘一圈半等直观信号。相比遗传算法和模糊控制算法的转向控制具有计算开销小的优势，保证了系统的实时性，在路径规划时无需寻求唯一的最优解，仅需在保证安全的前提下寻找合理的路径，无需遍历计算所有的可行方案。
　　提出一个结合双目测距的车辆倾覆估计方法。车辆在恶劣的通行路段，遇到前方有障碍物，驾驶员又不方便下车查看时，系统可通过双目摄像头的三维信息还原，计算出障碍物的最高尺寸，车辆采取底盘通行和单侧车轮骑跨通行的可能性，将他们量化成倾覆系数告知驾驶员。
　　结合驾驶员考试科目二项目对车辆进行了实地测验，对车辆的运动轨迹分析和数学建模，通过系统警告和提示，保证了车辆的顺利通过。在生活中，如果有类似提示警告，能够有效的减少交通事故中的刮擦与侧翻。在车辆即将发生违法变更车道和碰撞刮擦时，提前给出操作提示和危险警告。大型车辆加装灯光投影设备，结合方向盘的实时转向角数据，将内轮差危险区域投射到路面，给该区域内的行人和车辆警告提示，可以有效减少驾驶员盲区所造成的车祸。

目录

声明

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2 国内外现状

1.3 主要研究内容

1.4 章节安排

第2章 相关知识

2.1 摄像头内参模型

2.2 摄像头的外参

2.3 车载摄像机自标定方法

2.4 双目摄像机标定

2.5 图像预处理

2.6 车道线检测

2.7 曲线车道线识别

2.8 基于模糊控制的转向策略

2.9 小结

第3章 车辆周边环境信息采集处理

3.1 畸变矫正

3.2 标定

3.3 基于图像特征的Hough变换车道线检测

3.4 小结

第4章 通过性判断

4.1 汽车的运动学模型分析

4.2 车辆转向

4.3 基于路径规划的转向控制

4.4 一种快速判断车辆通过性方法

4.5 车辆倾覆计算

4.6 人机交互

4.7 小结

第5章 实验及结果分析

5.1 转向控制

5.2 倾覆预警

5.3 人机交互

5.4 小结

结论

参考文献

附录 A攻读学位期间参与的研究项目

致谢