本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺感知平臺的前方車輛檢測和測距系統(tǒng)研究

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【摘要】：隨著電子技術(shù)、控制技術(shù)及傳感器技術(shù)的發(fā)展,主動安全技術(shù)逐漸成為汽車行業(yè)發(fā)展的一個重要研究方向。該類技術(shù)能夠預(yù)防交通事故的發(fā)生,統(tǒng)稱為汽車先進駕駛輔助系統(tǒng)(Advanc ed Driver Assistance Sys tems,ADAS)。傳感器是先進駕駛輔助系統(tǒng)的基礎(chǔ),主要包括攝像頭、雷達、轉(zhuǎn)角傳感器和車速傳感器等,可以用于獲取車輛內(nèi)部及外部信息。視覺傳感器與其他傳感器相比,由于能夠獲取更加豐富的道路環(huán)境信息,使得視覺傳感器在先進駕駛輔助系統(tǒng)中得到了越來越廣泛的應(yīng)用。本文以六個攝像頭作為視覺傳感器搭建了機器視覺感知平臺,并在該感知平臺上開展了前方車輛檢測和測距功能開發(fā)。主要完成的工作有:(1)搭建機器視覺感知平臺。為實現(xiàn)駕駛環(huán)境的視覺擴展和機器視覺識別兩方面的駕駛輔助功能,本文搭建了機器視覺感知平臺。該感知平臺主要由六個攝像頭構(gòu)成,分別用來采集車輛前方、側(cè)方和后方的道路環(huán)境信息。本文使用基于模型計算和CATIA視野仿真的攝像頭參數(shù)匹配方法搭建感知平臺。首先通過模型計算得到前視攝像頭的最小焦距參數(shù),確保系統(tǒng)的最遠前方車輛識別距離大于在極限工況下的安全距離。然后通過在CATIA軟件上進行視野仿真得到后視攝像頭和側(cè)視攝像頭的視角及布置參數(shù),使得后視攝像頭視野覆蓋國家標準規(guī)定的后視鏡視野范圍,且后視和側(cè)視攝像頭視野與駕駛員前方視野構(gòu)成的視野范圍不存在視覺盲區(qū)。(2)開發(fā)前方車輛檢測功能。本文使用Haar-like+Ada boost的機器學(xué)習(xí)方法識別前方車輛,并使用基于Kalm an濾波的跟蹤方法跟蹤前方車輛。軟件實現(xiàn)過程為:首先在命令行程序中調(diào)用OpenC V開源視覺庫自帶的opencv_traincascade.exe訓(xùn)練出分類器。然后在VS2010開發(fā)平臺上調(diào)用OpenC V開源視覺庫并使用C++語言編程實現(xiàn)前方車輛檢測功能。(3)開發(fā)前方車輛測距功能。本文使用基于幾何模型的單目測距方法測算前方車距。首先使用基于OpenCV的攝像頭標定方法獲取攝像頭內(nèi)參數(shù),然后結(jié)合由幾何模型推導(dǎo)的坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系式將像素坐標轉(zhuǎn)換成道路平面坐標,最后將道路平面坐標代入距離計算公式得出車距,整個測距功能開發(fā)是在VS2010平臺中通過C++語言編程實現(xiàn)的。(4)校核后視及側(cè)視攝像頭視野。本文通過在實車上校核后視及側(cè)視攝像頭的視野,驗證本文提出的攝像頭參數(shù)匹配方法的可行性。校核結(jié)果表明,系統(tǒng)的影像后視系統(tǒng)能夠取代后視鏡后視系統(tǒng);系統(tǒng)提供的視野結(jié)合駕駛員前方視野不存在盲區(qū)。(5)進行實車實驗。本文通過在城市和城郊道路上進行前方車輛檢測和測距實驗,驗證本文開發(fā)的前方車輛檢測和測距功能是否滿足結(jié)構(gòu)化道路的應(yīng)用要求。實驗結(jié)果表明,系統(tǒng)能夠?qū)崟r準確地檢測前方車輛,且測距結(jié)果相對誤差小。
【關(guān)鍵詞】：先進駕駛輔助系統(tǒng) 攝像頭參數(shù)匹配 前方車輛檢測 前方車輛測距
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 論文的研究背景和意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 駕駛環(huán)境的視覺擴展13
• 1.2.2 駕駛環(huán)境的機器視覺識別13-15
• 1.3 論文研究目的和內(nèi)容15-18
• 第二章 機器視覺感知平臺的搭建18-30
• 2.1 機器視覺感知平臺中攝像頭的布置及功能18-19
• 2.2 前視攝像頭參數(shù)匹配19-21
• 2.2.1 最遠前方車輛識別距離計算19-20
• 2.2.2 前視攝像頭焦距計算20-21
• 2.3 后視攝像頭參數(shù)匹配21-27
• 2.3.1 后視鏡的視野要求21-23
• 2.3.2 內(nèi)視鏡視野仿真23-24
• 2.3.3 外視鏡視野仿真24-26
• 2.3.4 后視攝像頭參數(shù)確定26-27
• 2.4 側(cè)視攝像頭參數(shù)匹配27-29
• 2.4.1 A柱盲區(qū)的確定27-28
• 2.4.2 側(cè)視攝像頭參數(shù)確定28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 前方車輛檢測算法研究30-46
• 3.1 引言30-32
• 3.1.1 車輛識別方法30-31
• 3.1.2 車輛跟蹤方法31-32
• 3.2 前方車輛識別算法研究32-41
• 3.2.1 算法結(jié)構(gòu)32
• 3.2.2 圖像預(yù)處理32-33
• 3.2.3 類Haar特征提取33-37
• 3.2.4 構(gòu)建弱分類器37-38
• 3.2.5 構(gòu)建強分類器38-39
• 3.2.6 生成級聯(lián)分類器39-40
• 3.2.7 在線識別過程40-41
• 3.3 前方車輛跟蹤算法研究41-44
• 3.3.1 Kalman濾波基本原理41-43
• 3.3.2 基于Kalman濾波的前方車輛跟蹤43-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第四章 基于單目視覺的前方車輛測距方法研究46-56
• 4.1 引言46-47
• 4.2 基于幾何模型的前方車輛測距47-53
• 4.2.1 坐標系及坐標系轉(zhuǎn)換關(guān)系47-48
• 4.2.2 針孔模型48-49
• 4.2.3 攝像頭內(nèi)參數(shù)模型49-50
• 4.2.4 幾何測距模型50-53
• 4.3 攝像頭內(nèi)參數(shù)標定53-55
• 4.3.1 OpenC V軟件介紹53-54
• 4.3.2 基于OpenC V的攝像頭內(nèi)參數(shù)標定54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第五章 系統(tǒng)搭建與實車實驗56-72
• 5.1 系統(tǒng)搭建56-63
• 5.1.1 硬件選型56-58
• 5.1.2 軟件架構(gòu)58-62
• 5.1.3 系統(tǒng)安裝62-63
• 5.2 視野校核63-66
• 5.2.1 后視攝像頭視野校核63-65
• 5.2.2 側(cè)視攝像頭視野校核65-66
• 5.3 實車實驗與結(jié)果分析66-71
• 5.3.1 前視攝像頭內(nèi)參數(shù)標定實驗66-68
• 5.3.2 前方車輛檢測實驗及結(jié)果分析68-70
• 5.3.3 前方車輛測距實驗及結(jié)果分析70-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 全文總結(jié)72-73
• 6.2 研究展望73-74
• 參考文獻74-78
• 致謝78-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果79

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4 本報記者 ，

本文編號：746843