本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺的汽車輔助駕駛技術(shù)研究

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【摘要】：隨著交通運輸業(yè)的迅速發(fā)展,交通安全問題也日益突出,每年20多萬起的交通事故嚴重威脅著人類的生命財產(chǎn)安全。為了最大程度上減少交通事故的發(fā)生,科學家提出了汽車輔助駕駛系統(tǒng)。其中車道偏離控制就是輔助系統(tǒng)的重要內(nèi)容。在駕駛員未打轉(zhuǎn)向燈的情況下,實時的檢測汽車是否偏離了車道線行駛,并根據(jù)判斷的情況進行方向的自動矯正,以減少交通事故的發(fā)生。針對基于機器視覺的汽車輔助駕駛技術(shù),本文研究了如何正確的識別車道信息,建立合理的車道偏離模型,實時的傳輸偏離信息以及正確的進行方向矯正等內(nèi)容。為了在天氣晴朗的條件下,獲取結(jié)構(gòu)化道路的車道線信息,探討了圖像預(yù)處理技術(shù)。首先對采集到的圖像進行車道線區(qū)域的提取以及灰度化,用以提高處理速度和識別的準確率；其次,分別介紹了圖像濾波、二值化、邊緣檢測的原理以及方法,并對不同的方法在Matlab平臺上進行了實驗驗證,濾波方法選擇了中值濾波,邊緣檢測選擇了Sobel算子；檢測出邊緣后,介紹了車道線識別的不同方法并通過理論比較選擇了Hough變換法進行車道線的識別。最后,針對識別出的多條車道線,本文提出了基于斜率的車道線選擇方法進行了車道線的選擇,并提取了車道線的相關(guān)參數(shù)。分析了常見的幾種道路模型,并進行比較,選擇了直線模型作為研究對象。對車道偏離常用的方法進行了分析比較,選擇了基于車道偏移率的方法作為車道偏離判斷的模型,并進行了理論推導,計算出不同偏離程度所對應(yīng)的偏移率的值。確定出偏離時閾值的計算方案。利用Open Source Computer Vision Library (OpenCV)平臺進行了車道偏離的實驗驗證,說明車道線識別算法的可行性。在車道線識別的基礎(chǔ)上,進行了方向輔助控制模塊的設(shè)計,并對不同的部件進行了功能說明,利用Protues軟件對電子控制單元(ECU)模塊進行了仿真,說明此方案的合理性。選擇了串行通信進行偏離信息的傳輸。對ECU模塊進行了重點研究,設(shè)計了合理的硬件電路,利用模糊控制法進行方向的矯正。最后,搭建實驗平臺,通過車輛記錄儀在高速公路上采集了一段車輛行駛視頻,進行了車道偏離控制的實驗驗證。實驗表明,此方案的識別速率達到了0.015 s/ frame,識別的準確率為97.9%。在偏向角不大于5°的范圍內(nèi),電機的旋轉(zhuǎn)方向以及旋轉(zhuǎn)角度都會按照設(shè)置的規(guī)則進行變化。
【學位授予單位】：西安工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41

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本文編號：1140650