基于双目视觉的道路障碍与车道检测

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随着我国汽车制造和智能交通领域的发展,汽车智能化水平逐年提升。在汽车价格平民化与道路条件标准化的背景下,汽车已成为人们工作和生活中的重要工具。然而,汽车的大量使用也产生了一系列的负面影响和安全隐患,例如上下班高峰严重的交通堵塞,频发的交通事故等。如何通过安全辅助驾驶系统预防和减少交通事故的发生成为了学界日益关注的核心焦点。其中,基于双目视觉的障碍距离检测和车道线检测是该领域的热点问题,本文设计开发一种视觉感知系统,通过传感器获取车辆周围环境信息,辅助驾驶员完成对汽车的合理控制。主要研究内容如下:(1)相机标定与极线校正。根据相机成像原理,对四种坐标系展开研究,根据坐标系间的位置关系,将图像坐标系像素坐标与世界坐标系三维空间坐标对应起来;分析不同种相机标定方法优缺点,最终选择张正友标定法进行标定;结合双目相机标定原理,根据单目标定结果和两个相机坐标系间的位置变换关系,经过极线校正得到校正后图像。(2)图像立体匹配。区域匹配和特征匹配是常用的立体匹配方式,本文根据车辆行驶过程中对测距速度的要求,选择匹配速度较快的特征匹配方法。对比SIFT、SURF、ORB三种特征匹配方法的匹配效果,提出基于改进ORB-RANSAC的立体匹配方法;采用基于双目位置信息的极线约束与基于汉明距离的特征匹配相结合的方法,删除误匹配点;采用基于K维树(kd-tree)的近邻点顺序一致性约束方法,筛选出初始内点集合,并采用迭代预检验方法提高RANSAC匹配速度。(3)双目测距。研究双目测距的原理,找出空间点在左右图像中对应的投影点,计算其相对视差,结合双目标定结果得到空间点实际空间位置坐标;采用二次曲面拟合的方式将待匹配点坐标精确到亚像素级,以获得较高精度的测距结果。(4)车道线检测。采用Lab色彩空间中b分量与灰度图像加权的方法增强黄色车道线的对比度;根据车道线在图像中连续且梯度方向相同的特点,选择合适掩膜遍历边缘点,得到上升沿和下降沿的连续轮廓区域,剔除非连续干扰边缘;对采集到的轮廓边缘曲直判定后采用不同的拟合算法拟合车道直线和曲线,并根据消失点原理及车道线位置范围去除非车道轮廓。
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