本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的前向避撞預(yù)警系統(tǒng)算法研究

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【摘要】：針對汽車主動安全系統(tǒng)成本高,難以普及問題的出現(xiàn),目前較好的解決方法就是將成本低且技術(shù)成熟的視覺傳感器應(yīng)用于汽車主動安全系統(tǒng)當(dāng)中,因此基于機(jī)器視覺的車輛前向避撞技術(shù)便成為當(dāng)下車輛安全研究的熱點(diǎn)。據(jù)資料顯示僅在碰撞發(fā)生前1s給予駕駛員警告提醒,就可避免近90%的車輛追尾事故,所以本文基于機(jī)器視覺的前向避撞預(yù)警系統(tǒng)算法的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于機(jī)器視覺的前向避撞預(yù)警系統(tǒng)算法的研究主要是依據(jù)行車環(huán)境與車輛參數(shù)等判斷行車安全狀態(tài)從而制定相應(yīng)的避撞策略。所以障礙物檢測是該系統(tǒng)算法中的關(guān)鍵,而障礙物高效檢測的前提是有效信息量大且冗余信息量小,因此圖像濾波必不可少。在對采集到的圖像進(jìn)行濾波去除噪聲等無關(guān)信息時,時常產(chǎn)生邊緣模糊效應(yīng),針對該問題,本文提出了一種在傳統(tǒng)高斯濾波算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合像素灰度值差異的邊緣保持濾波算法,并用圖表數(shù)據(jù)對該法做出了肯定。為進(jìn)一步提高障礙物檢測的魯棒性、精度與效率,本文提出了基于TV-1L的光流估計檢測算法。該算法主要是由1L范數(shù)變分光流模型結(jié)合高斯平滑處理及非局部中值濾波方法共同構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明此算法抗噪性強(qiáng)、實(shí)時性好且檢測精度高。障礙物準(zhǔn)確檢測之后通過車輛制動過程的分析,建立了基于地面附著系數(shù)的安全距離模型,該模型分別對前車靜止、勻速或加速運(yùn)動和減速或減速至停止三種情況作了分析。最后根據(jù)基于攝像機(jī)投影與參數(shù)設(shè)定的幾何算法進(jìn)行車距測量與碰撞時間估計。另外本文提出了一種將安全距離與碰撞時間相結(jié)合的車輛狀態(tài)判斷準(zhǔn)則,并制定對應(yīng)車輛不同狀態(tài)(安全狀態(tài)、提示性預(yù)警和緊急性預(yù)警)的預(yù)警策略。
【學(xué)位授予單位】：沈陽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP391.41

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本文編號：1200324