车道线实时检测与偏离预警系统设计与研究

为保证交通安全,设计了一种基于单目视觉的车道偏离检测系统,利用 车载前视摄像 头获取图像,实时对动态图像进行处理,在驾驶员非主观偏离车道时进行报警。首先研 究了图像预处 理技术,包括灰度化、截取有效区域、滤波去噪、图像灰度增强、边缘检测和边缘修复功能 。其次对预处 理后的图像进行车道线检测,为有效识别具有车道线特征的图像,提出了一种改进的Hough 变换算法;对 没有车道线特征或车道线特征不明显的图像,采用了动态检测方法。在此基础上,提出 了一种车道线 纠正算法,即四点标定逆透视变换,将车道图像转化为俯视图,建立图像坐标系与实际俯视 坐标系之间的 关系,得到实际车辆的位置和偏移角度,判断该车辆的情况并作出指示。最后,在实际道路 中对设计中关 键技术以及整个系统进行了实验,大量实验结果表明,本文系统能在多种环境的道路中实现 车道线的准确识别和偏移判断,具有良好的实时性和鲁棒性。     

单目视觉车道偏离报警系统

本文介绍了采用非标定相机测量车道的左右方向角而实现的车辆车道偏离报警系统.介绍了直线模型车道的边缘检测算法和车辆的车道左右方向角估算方法,以及模型车辆的实验结果.     

一种基于并行处理器的快速车道线检测系统及FPGA实现

该文提出了一种并行的快速车道线检测系统。该系统包含一个3232的处理器单元(PE)阵列和双RISC子系统。PE阵列实现车道线图像像素级并行预处理,获取图像边缘特征,双RISC核子系统根据边缘特征实现两条车道线直线参数的并行检测,从而使得检测过程的每一步都是并行进行,显著提高检测速率。该系统用FPGA实现。实验结果表明本系统具有良好的鲁棒性且可达到每秒50帧的检测速率,满足了车道偏离预警系统实时性要求,具备重要的应用价值。     

单目视觉车道偏离报警系统

本设计采用了一种使用未标定相机来测量车辆和车道中心的横向偏离量的方法来达到车辆车道偏离报警的目的。首先采用直线模型来表示车道,使用sobel边缘检测算法来测量车道边缘,利用Hough变换检测出实时图像中的直线车道,然后估量出车辆的横行偏移量,最后利用偏离横越时间来测量丰道是否偏离,提前检测车道车道横越,从而达到车辆偏离报警的目的。     

基于机器视觉的红外激光辅助车道线检测方法

车道线检测在车道偏离预警、车道保持、车道变换、前向碰撞预警、自适应巡航控制等驾驶辅助系统中发挥着重要的作用。传统的车道线检测算法存在算法复杂度较高、在路面变化时识别率低等问题。针对以上问题，提出了一种红外激光辅助车道线检测的方法。通过两道激光照射路面后激光光条在图像中的位置获取路面角度信息，以实现自适应逆透视变换；使用Canny算法完成二值化、Hough变换检测直线；利用激光照射位置处路面和车道线灰度差值明显的特点定位车道线，完成直线的筛选。实际路况的实验表明，所提算法能够有效地应对路面变换带来的视角变化并减少环境干扰，相比固定ROI提取方法和传统Hough直线检测方法效果更佳、鲁棒性更强，平均正确率达到97.24%,平均运算时间为28.7 ms/帧。     

单目智能车道偏离预警系统

车道偏离预警系统是继安全气囊之后的汽车安全辅助系统,该系统主要任务是采用基于机器视觉的方法提取车道线并进行预警决策。文章利用TMS320DM642视频处理器作为中央处理器,设计出基于DM642的车道偏离预警系统硬件架构,算法方面对图像进行灰度化、二值化和边缘提取做预处理,然后设置感兴趣区域(ROI),利用基于相位编组的改进Hough变换(RHT)进行车道线检测,根据车道偏离预警条件进行预警决策,当车辆在驾驶员非意识时偏离车道线的情况下实施报警。试验结果证明,本系统能够提前2.5s进行车道偏离的预警工作,并能够排除路面标记的影响,满足车道偏离预警系统实时、鲁棒的性能要求。     

基于视觉的车道状态估计

车道状态估计是车辆辅助驾驶系统的关键功能。本文提出了一种基于教育处机视觉的车道状态估计新方法。提出了车道标线在图像平面中的一种描述,讨论了其性质,并应用于车道的检测。利用真实世界中车辆在二维图像平面中的透视特征,提出了基于二值有序变换（BROT）的障碍物检测新方法。由于采用单目视觉方法检测前方车辆以控制车辆的横向偏离和纵向间距,降低了系统的复杂度,实验结果显示了新方法的有效性。     

车道线信息的全面理解及偏离预警算法

为全面理解车道线信息,提出了一种车道线检测分类跟踪及偏离预警算法。首先利用动态感兴趣区域约束Canny算子的检测范围,基于扩展的Otsu算法改进Canny算子的阈值设定方式,并通过Hough变换进行车道线边缘拟合;然后依据车道线的颜色及线型特征进行分类,同时借助Kalman滤波器实时跟踪车道线,对检测失效区域采用Kalman滤波器的预测值进行替换;最后设定有效的偏离预警策略,确保行驶的安全性。实验结果表明,算法能全面地理解车道线信息并进行跟踪,同时具备对危险行驶状态下的车辆进行预警的能力。     

基于边界特征的车道标识线检测方法

车道标识线的准确检测是实现车辆自动导航和车辆安全辅助驾驶的首要问题,为了得到较理想的车道的标线边缘,利用车道的边缘特征对车道图像进行二值化和形态学处理,对车道区域实现准确的边缘检测,最后利用Hough变换定位出车道标识线,完成对车道标识线的识别。实验表明,该方法能实现对复杂环境下车道标识线的准确识别,具有较好的鲁棒性和可靠性。     

车道偏离预警系统的研究

车道偏离预警系统是一种通过报警的方式辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。车道偏离预警系统提供智能的车道偏离预警,在驾驶员无意识(驾驶员未打转向灯)偏离原车道时,能在偏离车道0.5秒之前发出警报,或方向盘开始震动以提醒驾驶员目前车辆偏离的状况,为驾驶员提供更多的反应时间,大大减少了因车道偏离引发的碰撞事故。     

基于LQR算法的车道保持控制策略

介绍一种基于LQR算法的车道保持控制方法。采用TLC与DLC联合预警模型结合驾驶员意图识别对车辆当前的行驶状态进行判断并在偏离时做出报警,当驾驶员未做出反应时车道保持系统对转向系统的输出转角值进行转向控制,帮助驾驶员纠正车辆偏离动作,在Carsim/Simulink环境下进行仿真,对比不同车速下横/航向偏差量与输出方向盘转角关系,结合车辆偏离预警算法实车测试,对该控制策略的可行性进行验证。结果表明,该控制策略的实时性和鲁棒性较好,具有实用价值。     

结构化道路车道线的鲁棒检测与跟踪

针对智能车在视觉导航过程中车道线检测的鲁棒性和实时性问题,提出一种适用于结构化道路的车道线鲁棒检测与跟踪方法。首先,简化的Sobel算子提取车道线边缘图像,将边缘图像与改进的Otsu方法得到的车道线分割图像进行融合,实现对车道线标记点的鲁棒检测;然后,采用迭代最小二乘方法拟合车道线标记点并去除干扰点,并根据拟合参数建立车道线模型;最后,引入尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF)对车道线进行跟踪。通过对多段实地采集的视频进行了仿真实验,结果表明,该方法对于高速公路车道线的检测率可达到99%,并具有较好实时性能;对于受损和弄污的城市道路车道线也体现出较好的鲁棒性和时间性能。     

基于扩展卡尔曼滤波器的车道线检测算法

提出一种将道路结构模型信息与扩展卡尔曼滤波器(EKF,extended Kalman filter)相结合的车道线检测算法。基于扫描线的自适应边缘检测算子进行边缘点的检测,针对车道模型建立了适合算法的自定义参数空间,进行边缘点的投票,提取出候选车道线,解决了传统Hough变换中处理速度慢的问题。根据道路几何学和车辆动力学建立新的车道模型,增加了车道信息待估计的参数,并利用车道线的特征约束排除干扰线得到车道线的内边界,结合EKF对车道线边界点坐标参数进行跟踪估计,以保证算法的稳定性与鲁棒性。实验结果表明,本文算法能够处理绝大多数的复杂车道情况,在实时性、鲁棒性和检测率上都取得很好的效果。     

Lane Adaptive Recovery for Multiple Lane Faults in Optical Ethernet Link

We propose a lane adaptive recovery scheme for multiple lane faults in a multi‐lane‐based Ethernet link. In our scheme, when lane faults occur in a link, they are processed not as full link faults but as partial link faults. Our scheme provides a higher link utilization and lower packet loss rate by reusing the available lanes of the link and providing a low recovery time of under a microsecond.     

图像识别的仓库装配智能车

本文介绍了基于图像采集和图像识别技术的智能装配车的基本设计原理,系统硬件组成和控制算法。在此基础上设计了可以实现自主运载、自主循迹、自主识别,且具有更高的灵活性、后期可维护性、功能可扩展性、更快的运作速度、高精度控制等优点,使得装配的效率将大大提高,并且降低错误装配造成的返工成本,该系统具有广泛的应用前景。     

图像识别的仓库装配智能车

本文介绍了基于图像采集和图像识别技术的智能装配车的基本设计原理,系统硬件组成和控制算法。在此基础上设计了可以实现自主运载、自主循迹、自主识别,且具有更高的灵活性、后期可维护性、功能可扩展性、更快的运作速度、高精度控制等优点,使得装配的效率将大大提高,并且降低错误装配造成的返工成本,该系统具有广泛的应用前景。     

基于RGB彩色通道的结构化道路车道线检测

车道线检测是车辆智能辅助系统的重要组成部分,为提高检测准确性,文中采用一种基于RGB颜色特征的车道线检测方法。根据车道线颜色特征设计转移函数标记图像中的车道线区域,并应用基于形态学的边缘检测算法提取车道线边缘,最终检测出车道线。文中算法原理简单,在车道线边缘识别上,具有较高的准确度,对自动车辆车道线检测有一定的意义。     

基于FPGA的车道偏移告警系统

为了解决传统的机器视觉处理系统在安全驾驶辅助系统的应用中遇到的成本和性能挑战,设计了一种以FPGA为处理核心的车道偏移告警系统,研究了车道线提取和车道偏移告警算法,并对其进行RTL级实现,实现了快速并行处理。通过搭建SOPC系统,集成了抬头显示系统,减少了额外的处理器成本,能够给驾驶员提供更加安全的驾驶体验。该方案成本低于传统的DSP视觉处理平台,系统的图像处理速率最高可以达到1157帧/秒,满足实时性要求。