基于立體視覺(jué)確定實(shí)時(shí)可行路面的研究

基于立體視覺(jué)確定實(shí)時(shí)可行路面的研究

駕駛員主要通過(guò)視覺(jué)信息操縱汽車(chē)，通過(guò)眼睛感知公路上的車(chē)道標(biāo)線判斷：汽車(chē)是否保持在行駛的車(chē)道上，道路前方是否有障礙物或需要轉(zhuǎn)彎等。若駕駛員注意力分散，則易引發(fā)交通事故。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，94%的交通事故由人為造成，因而裝備駕駛員輔助系統(tǒng)和自動(dòng)避障系統(tǒng)的智能汽車(chē)引起了汽車(chē)制造商的關(guān)注。實(shí)現(xiàn)汽車(chē)智能化需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題是，如何確定和識(shí)別汽車(chē)周?chē)男旭偔h(huán)境。目前常采用激光掃描儀或紅外傳感器對(duì)路面標(biāo)識(shí)進(jìn)行確定。但是，這種方法只能用于標(biāo)識(shí)良好的路面，不能用于標(biāo)識(shí)磨損的路面。除此之外，該方法只能對(duì)特定的標(biāo)識(shí)進(jìn)行檢測(cè)，不能對(duì)種類繁多的障礙物進(jìn)行識(shí)別。對(duì)此，利用攝像頭給出一種基于立體視覺(jué)的檢測(cè)方法，該方法能夠?qū)ζ?chē)前方的各種路面進(jìn)行識(shí)別，確定汽車(chē)的可行區(qū)域。

基于立體視覺(jué)的可行路面檢測(cè)系統(tǒng)首先借助安裝在汽車(chē)前部的雙目攝像頭，捕獲汽車(chē)前方路面的左右圖像；之后通過(guò)三角測(cè)距原理得到前方場(chǎng)景的高度信息，并通過(guò)左右圖像的對(duì)比創(chuàng)造視差圖；最終生成如圖1所示的3D點(diǎn)云。為了記錄生成的3D點(diǎn)云，建立整車(chē)坐標(biāo)系：以雙目攝像頭中心作為原點(diǎn)，汽車(chē)行駛方向?yàn)閄軸正方向，汽車(chē)左側(cè)為Y軸正方向，垂直向上為Z軸正方向?；谠O(shè)定的坐標(biāo)系，將得到的3D點(diǎn)云分割成細(xì)小的網(wǎng)格，記錄不同網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)（包括高度）。記錄的數(shù)據(jù)將作為確定可行路面的輸入。采用可行路面算法確定可行路面，該算法分為數(shù)字高度圖算法和分類算法兩部分。數(shù)字高度圖算法利用獲得的數(shù)據(jù)生成汽車(chē)前方路面的數(shù)字高度圖；分類算法計(jì)算數(shù)字高度圖的梯度，并將各網(wǎng)格對(duì)應(yīng)區(qū)域分為高度無(wú)變化、高度緩慢變化和高度急劇變化3類，從而確定可行路面。通過(guò)實(shí)車(chē)試驗(yàn)對(duì)上述方法進(jìn)行驗(yàn)證，最終結(jié)果如圖2所示。從圖2中可以看出，該方法能夠有效檢測(cè)出汽車(chē)前部的障礙物。

圖13 D點(diǎn)云

圖2 實(shí)車(chē)測(cè)試結(jié)果

Andreas Eidehall et al.SAE 2016-01-0169.

編譯：張振偉