基于機(jī)器視覺(jué)感知平臺(tái)的前方車(chē)輛檢測(cè)和測(cè)距系統(tǒng)研究.pdf

1、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(dòng)安全技術(shù)逐漸成為汽車(chē)行業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要研究方向。該類(lèi)技術(shù)能夠預(yù)防交通事故的發(fā)生，統(tǒng)稱為汽車(chē)先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced DriverAssistance Systems,ADAS)。傳感器是先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)的基礎(chǔ)，主要包括攝像頭、雷達(dá)、轉(zhuǎn)角傳感器和車(chē)速傳感器等，可以用于獲取車(chē)輛內(nèi)部及外部信息。視覺(jué)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(jué)傳感器在先進(jìn)駕駛輔助系

2、統(tǒng)中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。本文以六個(gè)攝像頭作為視覺(jué)傳感器搭建了機(jī)器視覺(jué)感知平臺(tái)，并在該感知平臺(tái)上開(kāi)展了前方車(chē)輛檢測(cè)和測(cè)距功能開(kāi)發(fā)。主要完成的工作有：
　?。?）搭建機(jī)器視覺(jué)感知平臺(tái)。為實(shí)現(xiàn)駕駛環(huán)境的視覺(jué)擴(kuò)展和機(jī)器視覺(jué)識(shí)別兩方面的駕駛輔助功能，本文搭建了機(jī)器視覺(jué)感知平臺(tái)。該感知平臺(tái)主要由六個(gè)攝像頭構(gòu)成，分別用來(lái)采集車(chē)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(jì)算和CATIA視野仿真的攝像頭參數(shù)匹配方法搭建感知平臺(tái)。首先通過(guò)

3、模型計(jì)算得到前視攝像頭的最小焦距參數(shù)，確保系統(tǒng)的最遠(yuǎn)前方車(chē)輛識(shí)別距離大于在極限工況下的安全距離。然后通過(guò)在CATIA軟件上進(jìn)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(guó)家標(biāo)準(zhǔn)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(jué)盲區(qū)。
　?。?）開(kāi)發(fā)前方車(chē)輛檢測(cè)功能。本文使用Haar-like+Adaboost的機(jī)器學(xué)習(xí)方法識(shí)別前方車(chē)輛，并使用基于Kalman濾波的跟

4、蹤方法跟蹤前方車(chē)輛。軟件實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：首先在命令行程序中調(diào)用OpenCV開(kāi)源視覺(jué)庫(kù)自帶的opencv_traincascade.exe訓(xùn)練出分類(lèi)器。然后在VS2010開(kāi)發(fā)平臺(tái)上調(diào)用OpenCV開(kāi)源視覺(jué)庫(kù)并使用C++語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)前方車(chē)輛檢測(cè)功能。
　?。?）開(kāi)發(fā)前方車(chē)輛測(cè)距功能。本文使用基于幾何模型的單目測(cè)距方法測(cè)算前方車(chē)距。首先使用基于OpenCV的攝像頭標(biāo)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(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系式將像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

5、成道路平面坐標(biāo)，最后將道路平面坐標(biāo)代入距離計(jì)算公式得出車(chē)距，整個(gè)測(cè)距功能開(kāi)發(fā)是在VS2010平臺(tái)中通過(guò)C++語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)的。
　?。?）校核后視及側(cè)視攝像頭視野。本文通過(guò)在實(shí)車(chē)上校核后視及側(cè)視攝像頭的視野，驗(yàn)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)。
　?。?）進(jìn)行實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)。本文通過(guò)在城市和城郊道路上進(jìn)行前方車(chē)輛檢測(cè)和測(cè)距實(shí)驗(yàn)，