(湖州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 物流與信息工程學(xué)院，浙江 湖州 313000)

0 引言

視覺障礙是我國嚴重的公共衛(wèi)生問題之一。視覺障礙又稱視覺缺陷，視覺殘疾。我國在2006年全國第二次殘疾人抽樣殘疾標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定：視覺障礙是由于各種原因?qū)е码p眼視力低下并且不能矯正或視野縮小，以致影響其日常生活和社會參與。人口的增加和老齡化加劇使與年齡相關(guān)性致盲眼病不斷增加。根據(jù)第六次全國人口普查我國總?cè)丝跀?shù)，及第二次全國殘疾人抽樣調(diào)查我國殘疾人占全國總?cè)丝诘谋壤透黝悮埣踩苏細埣踩丝側(cè)藬?shù)的比例，推算我國殘疾人總?cè)藬?shù)8502萬人，我國單純視力殘疾的人數(shù)達1263萬人，在殘疾人數(shù)中排名第三位，如果包含多重殘疾者，視力殘疾的患病率為1.53%，視力殘疾的人數(shù)達2003萬人[1]。據(jù)一份本市調(diào)研資料顯示，本市50歲以上人群，白內(nèi)障患病率約為17.79%[2]。近年來，隨著居民生活水平的提高，視疾的成因發(fā)生了很大變化，國家救助力度逐年加大，如何為視疾患者提供更加規(guī)范、便捷、人性化的康復(fù)服務(wù)是康復(fù)研究領(lǐng)域的重要課題。

根據(jù)其側(cè)重點的不同，導(dǎo)盲系統(tǒng)通?？梢苑譃閮煞N類型：視覺輔助型系統(tǒng)、視覺替代型系統(tǒng)。視覺輔助型導(dǎo)盲系統(tǒng)依賴于單一的某種傳感技術(shù)，如超聲波測距、紅外避障、PSD測距。最早的導(dǎo)盲系統(tǒng)是由Russell L運用超聲波測距原理研制出而成[3],1997李俊杰運用紅外測距技術(shù)研制出了可佩戴式的導(dǎo)盲系統(tǒng)篇[4]，國防科技大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)院依據(jù)PSD測距原理研制出通道導(dǎo)盲器[5]，河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院于2015年設(shè)計了一種集成了云數(shù)據(jù)存儲，定位技術(shù)，條碼識別路況標(biāo)識的導(dǎo)盲系統(tǒng)[6]。盡管超聲波、紅外等技術(shù)隨著時間的發(fā)展日趨成熟，但是單一傳感本身仍然有自身難以完善的缺陷，在進行障礙物位置檢測時只能得到障礙物的大概方向，在精度上無法滿足日常的使用，且無法獲得障礙物本身的大小、形狀和邊緣等信息。

隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，一些學(xué)者開始將機器視覺和圖像處理技術(shù)應(yīng)用于導(dǎo)盲領(lǐng)域。荷蘭學(xué)者Peter B.L.Meijer最早采用CCD攝像頭輸入圖像，聽覺顯示輸出，研制出了最早的視覺替代系統(tǒng)[7]，2007年瑞士學(xué)者G.Bologna、B.Deville等人運用See colour系統(tǒng)運用聽覺替代視覺的方式，通過智能語音實時地表示用戶前方的圖像場景[8]。2011年由德國Michael和Stephan Huber利用Kincet攝像頭查看周圍事物，利用設(shè)備震動反饋給使用者路況信息。

國內(nèi)對機器視覺的研究起步較晚，但是取得了一些有價值的研究成果。許伯恩2014年提出了一套基于 Kinect 的室內(nèi)盲人防碰撞輔助系統(tǒng)，對原始數(shù)據(jù)進行降噪采樣，運用卡爾曼濾波濾除數(shù)據(jù)空洞，最后采用區(qū)域生長算法對圖像進行分割進行障礙物的識別，系統(tǒng)可以適應(yīng)狹長、灰暗的地形[9]。張曉靜于2016年利用嵌入式技術(shù)將圖像識別集成于導(dǎo)盲杖中，有效降低了成本和檢測效率[10]。替代型導(dǎo)盲系統(tǒng)能夠?qū)φ系K物和常見的路況場景進行判定識別，但是主流技術(shù)仍停留于二維空間，缺乏空間和距離的判斷，對遠距離的障礙時常出現(xiàn)誤判的情形，仍有一定的缺陷。

通過對上述問題的分析，本文提出運用激光掃描儀獲取路況信息，根據(jù)獲取的點云數(shù)據(jù)內(nèi)部建立三維坐標(biāo)系統(tǒng)，利用特征提取算法篩選出缺陷路面信息能夠有效解決以上問題。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及原理

針對視障人士出行的實際需求，圍繞三維建模技術(shù)和路面缺陷檢測等關(guān)鍵機理，傳感器信號處理學(xué)、特征量簡化法、點云數(shù)據(jù)修補算法、點云三維建模算法等多學(xué)科交叉研究成果、運用理論研究、數(shù)值計算、建模仿真和實驗驗證相結(jié)合的研究方法，從點云數(shù)據(jù)修補和簡化計算入手，系統(tǒng)而深入的研究路面三角網(wǎng)分治運算和點云數(shù)據(jù)向微處理器平臺遷移的創(chuàng)新設(shè)計，揭示點云數(shù)據(jù)特征變量在缺陷路面的數(shù)學(xué)規(guī)律和檢測機理，運用可視化平臺實現(xiàn)三維建模校驗內(nèi)部數(shù)據(jù)的正確性，開發(fā)基于微處理平臺的三維路面缺陷檢測導(dǎo)盲系統(tǒng)。系統(tǒng)框架圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體框架圖

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1 點云數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

通過Gocator激光掃描儀和灰度相機實時掃描動態(tài)路況信息，將采集所得路面的點云信息和紋理信息，保存到系統(tǒng)存儲空間供后續(xù)處理器分析使用。激光掃描所得的為路面的高程變量，即z軸坐標(biāo)，構(gòu)建三維坐標(biāo)空間，需要三臺掃描儀同時進行掃描。由于數(shù)據(jù)的采集、處理和點云數(shù)據(jù)的生成需要同時進行，系統(tǒng)需要很強的實時性，每一個設(shè)備都需要占用一個線程進行數(shù)據(jù)的獲取和接收，同時數(shù)據(jù)中心需要一個獨立的子線程。數(shù)據(jù)中心負責(zé)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，每一個硬件設(shè)備的線程負責(zé)采集的數(shù)據(jù)和傳輸。如圖2所示。

圖2 Gocator激光掃描儀

2.2 路面信息可視化平臺

三維模型的顯示在Open GL平臺完成，建模系統(tǒng)最主要的功能是實時地將獲取到的數(shù)據(jù)處理生成三維模型，供監(jiān)測和數(shù)據(jù)校驗。Open GL是一個跨編程語言、跨平臺的專業(yè)的圖形程序接口，是高性能三維圖形編程和交互式視景處理標(biāo)準(zhǔn)，包括核心函數(shù)庫、實用函數(shù)庫、輔助函數(shù)庫。自動建模功能能夠?qū)⒔邮盏狞c云數(shù)據(jù)和紋理信息，自動生成三維模型，具有速度快、精度高等特點，能夠滿足系統(tǒng)實時性要求，通過對顏色的設(shè)置、紋理設(shè)置、光亮調(diào)節(jié)等功能讓建模效果更直觀、真實反映實際路況。

2.3 下位機微處理器平臺

S3C2440微處理器是下位機數(shù)據(jù)的接收和處理中心，處理器自帶DMA的控制器，支持FATFS文件存儲系統(tǒng)，SRAM和兩路USB接口，通過USB總線接口讀取大容量高速緩存區(qū)的數(shù)據(jù)，通過DMA控制器作為先入先出(FIFO)直接傳輸，完成包括數(shù)據(jù)處理、檢測算法、結(jié)果提取和分析等工作，經(jīng)過閾值算法篩檢臨界值的法向量值。

控制模塊是處理器和外接設(shè)備的連接中心，起到隔離弱電和強電的作用，主要由帶光耦隔離的繼電器構(gòu)成，能夠接收處理器發(fā)出的信號指令，并驅(qū)動外圍電路。

外圍設(shè)備由供電電路和控制設(shè)備構(gòu)成，供電電路由穩(wěn)壓電源芯片LM317向系統(tǒng)提供電源，控制設(shè)備由蜂鳴器報警電路和語音提示芯片組成，蜂鳴器報警電路根據(jù)缺陷路面的距離發(fā)出不同頻率的報警聲音提示，高清語音芯片根據(jù)系統(tǒng)對路面特征變量的識別，向用戶提供規(guī)避建議保證用戶的行進安全。如圖3所示。

圖3 底層處理器硬件平臺

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

系統(tǒng)軟件設(shè)計部分主要由點云數(shù)據(jù)修補算法，數(shù)據(jù)優(yōu)化算法，網(wǎng)絡(luò)生成算法和特征值判斷算法四部分構(gòu)成。修補算法和簡化算法對接收的點云數(shù)據(jù)進行適當(dāng)?shù)难a償和剔除，實現(xiàn)預(yù)處理工作；三角剖分算法減少了三角網(wǎng)格匹配的次數(shù)，有效增加了網(wǎng)格生成建模的工作效率，增強了監(jiān)測的實時性；基于不同路況所提取的特征值向量，底層處理器濾選出超出臨界值的向量，通過執(zhí)行器操作對缺陷路況進行預(yù)警。

3.1 點云數(shù)據(jù)修補算法

由于三維建模的形式復(fù)雜多變，通過激光掃描儀獲取的點云數(shù)據(jù)因為光線過暗或者路面裂縫等原因都會造成采集的點云數(shù)據(jù)丟失；對于導(dǎo)盲系統(tǒng)而言，完整的路況信息是必然不可或缺的，缺失的數(shù)據(jù)前者可以通過人為增補光亮，后者則需要進行修補算法實現(xiàn)。

根據(jù)Xiaozhi Li[11]等人所提出的點云修補算法，即平整路面的高程向量相近且近乎相同，根據(jù)缺陷路面的高程向量坐標(biāo)函數(shù)曲線來擬合缺失的點云數(shù)據(jù)。具體步驟如下。

1)遍歷缺陷路面閾值附近有效數(shù)據(jù)a，記錄坐標(biāo)c；

2)當(dāng)發(fā)現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)，則將此缺失的數(shù)據(jù)的高程坐標(biāo)記錄為c;

3)繼續(xù)取下一個有效數(shù)據(jù)a1,記錄坐標(biāo)c1；

4)繼續(xù)檢測下一個數(shù)據(jù)b,如果b為有效數(shù)據(jù)則記錄b的坐標(biāo)，如果為缺失數(shù)據(jù)則把高程坐標(biāo)記錄為c1;

5)重復(fù)步驟3)。

嚴格意義講，數(shù)據(jù)缺失的位置及數(shù)量往往沒有規(guī)律可循，即便進行多次修補，并不能百分比還原實際路面。實際情況，根據(jù)高程坐標(biāo)的大小可以反映路面的缺陷，激光掃描數(shù)據(jù)缺失一般由較小的裂縫造成，隆起或者較大的裂縫都不會造成數(shù)據(jù)的丟失，所以常見的修補策略對缺失的高程坐標(biāo)用較低的高程坐標(biāo)進行賦值，最終生成的三維建模能夠貼近實際路況。

3.2 基于斜率差點云數(shù)據(jù)簡化算法設(shè)計

激光掃描短時間將獲得大量的點云數(shù)據(jù)，大部分路況都是平坦路面，為保證系統(tǒng)的實時有效性，增強三角網(wǎng)絡(luò)的生成效率就必須對點云的數(shù)據(jù)進行優(yōu)化和刪除。

根據(jù)目標(biāo)區(qū)域往往左右線段斜率變化較大，常用的簡化算法有基于斜率差的簡化算法。

每次掃描取分別取三點p0、p1、p2，將3個點的高程坐標(biāo)分別記做z0、z1、z2，則線段p0p1的斜率為：

K01=(z1-z0)/xres

p0p1的斜率為：

K12=(z2-z1)/xres

兩線段的斜率差設(shè)為，則：

Δk=k12-k01=(z2-2z1+z0)/xres

又因為xres線段相等，所以斜率差計算可以簡化成：

Δd=z2-2z1+z0

1)從起點開始連續(xù)取3個點p0、p1、p2，分別記錄它們的高程坐標(biāo)。

2)計算d=z2-2z1+z0

3)將d和標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定值Δd進行比較，如果d小于標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定值，則該區(qū)域不是特征區(qū)域應(yīng)當(dāng)濾除，如果d大于標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定值則該區(qū)域是特征區(qū)域，保存特征向量。

4)再取3個點p0、p1、p2，重復(fù)步驟2)。

經(jīng)過預(yù)處理算法以后點云數(shù)據(jù)對比圖，如圖4、 圖5所示。

圖4 簡化前的點云數(shù)據(jù) 圖5 簡化后的點云數(shù)據(jù)

3.3 三角網(wǎng)匹配算法

為了進一步對點云數(shù)據(jù)進行三角網(wǎng)格生成，需要將獲得的點云數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)變換，整合在一個坐標(biāo)系里面，本文用文獻[12]垂直法向量自動匹配算法比直接搜索法效率更高，對特征數(shù)據(jù)進行匹配。獲得簡化后的點云數(shù)據(jù)以后，需要進行坐標(biāo)的整合，進行平移變換矩陣。由文獻可知，用最小二乘法求解獲得的參數(shù)收斂最小。如圖6所示。

圖6 法向量垂直搜索算法

設(shè)誤差函數(shù)，根據(jù)對應(yīng)點到模型點的實際距離的平方和最小的原則:

(1)

如上所示，pi是實際點云的坐標(biāo)，qkt是模型中點云的坐標(biāo)，R是變換矩陣，t是平移矩陣，ni是pi的法向量，(pi-Rqkt-t)2是模型中的坐標(biāo)經(jīng)過坐標(biāo)變換以后投射到切線平面與實際點云坐標(biāo)的距離值的平方，兩坐標(biāo)點可以在切線平面來回移動，當(dāng)平方差值取得最小值時，就能求得R和t對應(yīng)的參數(shù)。

具體步驟如下：

1)將實際坐標(biāo)點集合記做P，模型中擬合坐標(biāo)記做X，根據(jù)匹配準(zhǔn)則設(shè)定閾值，當(dāng)大于閾值所取值，坐標(biāo)點提取應(yīng)用匹配準(zhǔn)則。

2)選定坐標(biāo)軸原點坐標(biāo)，p0=p，k=0。

3)根據(jù)預(yù)處理算法和修補算法獲得簡化后的點云合集，將獲得點集記做Y={yik}。

4)根據(jù)最小二乘法，計算出變換矩陣和平移矩陣的值：

其中:dk是距離的平方和，ni是法向量值。

5)根據(jù)所求得的R和t，pk+1=Rkp0+Tk對坐標(biāo)進行整合變換，精細配準(zhǔn)，求出變換后的坐標(biāo)，為下一步三角網(wǎng)剖分做準(zhǔn)備。

3.4 三角網(wǎng)剖分算法

三角剖分即借助三角網(wǎng)格以直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù)點間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系。通過三角剖分得到的三角網(wǎng)格只包含選取的3個數(shù)據(jù)點，在空間結(jié)構(gòu)中不重疊，只相交于一條鄰邊。

Delaunay 三角剖分(DT)是目前較為主流的三角剖分算法，將無序的點云數(shù)據(jù)重組成有序的三角網(wǎng)格，對后續(xù)的可視化建模有很好的輔助作用。

本課題利用三維點云數(shù)據(jù)在可視化平臺重構(gòu)實際路面，用于和底層處理器檢測出的缺陷提示進行校驗，因此本課題運用Open GL內(nèi)部函數(shù)對點云數(shù)據(jù)進行顯形化處理，將點云數(shù)據(jù)進行解析和重構(gòu)，調(diào)用紋理和光照函數(shù)對數(shù)據(jù)模型進行渲染，使最大程度還原真實路面以供試驗人員進行監(jiān)測。

常用的三角剖分算法，有逐點插入法，三角網(wǎng)生長算法，并行分治法。在試驗中，可視化平臺僅用于驗證校驗，在保證建模完整可靠的前提下可以降低實時性性能的要求，因此采用逐點插入法可以更好地簡化程序設(shè)計流程。逐點插入算法核心思想：首先將全部點云數(shù)據(jù)進行三角網(wǎng)格處理，運用預(yù)處理算法對數(shù)據(jù)進行修補和簡化，將新生成的數(shù)據(jù)點逐點插入，以delaunay 三角剖分的兩大準(zhǔn)則對數(shù)據(jù)點進行篩選，每符合要求的3個數(shù)據(jù)點為單位生成新的三角形，直到數(shù)據(jù)點全部插入完畢。如圖7所示。

圖7 逐點插入法流程示意圖

3.5 特征量路面缺陷檢測算法

將全部的點云數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)降讓犹幚砥鞅厝辉黾舆\算的負擔(dān)，需要將點云特征值進行提取[13]。目前主流提取技術(shù)有以下幾種方式：曲面率提取方式，法向量提取方式以及領(lǐng)域點平均值提取方式[14]。對于常規(guī)路面來說，凹陷導(dǎo)致的路線變形并不常見，因此本設(shè)計采用法向量幾何特征法能夠的滿足設(shè)計需求，根據(jù)斜率差的簡化算法，提取的特征高程坐標(biāo)，根據(jù)平面之間的法向量夾角來確定缺陷路面的坐標(biāo)[15]。如圖8所示。

圖8 法向量算法示意圖

如圖所示，有兩個平面α，β，n1為α平面的法向量，n2為β平面的法向量，當(dāng)兩平面存在凹陷時，兩法向量的夾角較大，根據(jù)這一特征進行識別。

取一三角形p1p2p3，p1=(x1,y1,z1)，p2=(x2,y2,z2)，p3=(x3,y3,z3)，則此三角形平面的法向量為：

(2)

則經(jīng)計算可得，兩平面間法向量的夾角α為，

(3)

3.6 下位機軟件設(shè)計

下位機導(dǎo)盲系統(tǒng)的主要任務(wù)是根據(jù)USB總線讀取的特征變量，根據(jù)反三角函數(shù)求法向量的夾角，結(jié)合高程坐標(biāo)值，判斷當(dāng)前路面的實際情況，并驅(qū)動語音提示。具體步驟如下：系統(tǒng)相關(guān)硬件初始化包括通用端口，DMA相關(guān)寄存器，USB硬件設(shè)備，外接語音芯片；USB總線讀取緩存區(qū)相近特征點云數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)讀取異常則濾除損壞數(shù)據(jù)點，繼續(xù)讀取下一個數(shù)據(jù)；運用幾何三角公式求得法向量夾角，平坦路面相鄰特征點法向量夾角一般較為接近，如果相差較大，則存在缺陷路面，根據(jù)點云的高程坐標(biāo)進行判斷，高程坐標(biāo)大于水平面坐標(biāo)則為隆起路面，高程坐標(biāo)小于水平面則為凹陷路面，分別驅(qū)動語音芯片工作提示。如圖9所示。

圖9 下位機程序流程圖

4 實驗結(jié)果與分析

為評估基于三維建模技術(shù)的導(dǎo)盲系統(tǒng)實際效果，運用Gocator掃描儀、Basler灰度相機、S3C2440微處理器平臺、系統(tǒng)秒表等儀器設(shè)備，設(shè)置3個檢測性實驗來分別從實時性、擬合性、可靠性3個方面進行驗證。

4.1 下位機微處理器實時性檢測

實驗?zāi)康模簷z測所設(shè)計系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸過程中能否滿足實時性要求

實驗方案：將不同光照、天氣、路況等環(huán)境下將所獲得的數(shù)據(jù)，經(jīng)過修補算法和斜率差算法優(yōu)化后，通過PC端將點云數(shù)據(jù)實時向微處理器進行傳輸，底層處理器對特征法向量夾角進行運用閾值算法判定，驅(qū)動語音芯片向用戶提供策略。通過PC端系統(tǒng)計時經(jīng)過多個樣本采樣取消耗時間的平均值，進一步驗證從傳感器到微處理器數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)判定的實時性。

由表1可知，在天晴環(huán)境下，正常光和隆起的路面，由于環(huán)境干擾因素較少，直接對數(shù)據(jù)進行篩選和優(yōu)化就可以進行判定，故耗時較少；而在雨天和霧天時由于激光本身的反射和折射特性，使得原始數(shù)據(jù)采樣過程中有少許丟失，系統(tǒng)內(nèi)部調(diào)用了修補函數(shù)增加了數(shù)據(jù)處理的耗時；而光線偏暗和黑暗中，因為采樣傳感器具備激光的抗干擾性，系統(tǒng)幾乎不受影響；而在凹陷的路面，因激光傳感器掃描方向的單一性，造成凹陷路面數(shù)據(jù)丟失，調(diào)用修補函數(shù)消耗了一定的時間。因此，本設(shè)計在常見的環(huán)境下，能較好的滿足系統(tǒng)的實時性。

表1 激光導(dǎo)盲系統(tǒng)實時性實驗性能表 (單位：s)

4.2 點云數(shù)據(jù)擬合性檢測

實驗?zāi)康模盒ｒ灲?shù)據(jù)與實際路面擬合性。

實驗方案：將當(dāng)前路面的點云數(shù)據(jù)作為原始輸入數(shù)據(jù)，運用三角網(wǎng)格生成算法在Open GL可視化平臺建立三維可視化模型，校驗經(jīng)過預(yù)處理后所獲得的點云數(shù)據(jù)的擬合性，是否能夠與真實路面特征一致，并通過可視化平臺查看數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性，檢查數(shù)據(jù)鏈?zhǔn)欠翊嬖趤G失、殘缺的現(xiàn)象，如果復(fù)原的三維建模與真實路面特征一致或接近，則認為經(jīng)過理獲得的特征數(shù)據(jù)具備科學(xué)性，如果模型有變形現(xiàn)象，則需要進一步修正算法。對比結(jié)果如圖10～11所示。

圖10 斷層路面圖

圖11 點云建模斷層路面圖

如圖所示，通過實際路面與獲取的點云數(shù)據(jù)在Open GL可視化平臺生成的模型進行校驗，模型與實際路面特征基本一致。因此，獲取的點云數(shù)據(jù)具備科學(xué)性，可以做進一步檢測。

4.3 優(yōu)越性和安全性檢測

實驗?zāi)康模簷z測三維導(dǎo)盲系統(tǒng)與傳統(tǒng)導(dǎo)盲系統(tǒng)相比是否存在優(yōu)越性。

實驗方案：實驗選取兩種常見的傳統(tǒng)導(dǎo)盲系統(tǒng)，將本文導(dǎo)盲系統(tǒng)記實驗組a，超聲波導(dǎo)盲系統(tǒng)記做實驗組b，CCD攝像頭的導(dǎo)盲系統(tǒng)記做實驗組c。以成功觸發(fā)率和誤觸發(fā)率為研究對象，將三組導(dǎo)盲系統(tǒng)分別在相同距離不同的天氣下，實驗100次，分別檢測成功觸發(fā)率，如表2～3所示。

表2 隆起路面實驗觸發(fā)率

表3 凹陷路面實驗觸發(fā)率

由表看出，在相同距離模式下在不同的天氣對實驗組和對照組都有影響，在隆起路面，對聲波可以形成很好的反射機制，所以實驗組a和對照組b都表現(xiàn)穩(wěn)定，而對照組c在大霧天氣中空氣中的水氣對攝像頭圖像識別造成了干擾，所以觸發(fā)率有下降；在凹陷路面，聲波反射機制缺失，對照組b觸發(fā)率下降明顯，對照組c略有下降但是變化不大。

檢測誤觸發(fā)率時，在晴天模式下，根據(jù)實際使用需求在150 cm以內(nèi)，每間隔10 cm作為一個數(shù)據(jù)比對點，每個比對點分別對三組導(dǎo)盲系統(tǒng)檢測100次，記錄實驗數(shù)據(jù)。實驗數(shù)據(jù)如圖12～13所示在相同天氣模式下在凹陷路面檢測時，實驗組a和對照組b，c都能對隆起路面進行有效預(yù)警，對照組c在二維圖像識別模式下對距離感識別性能不強，誤觸發(fā)率較高；在凹陷路面，對照組b誤觸發(fā)率上升明顯，對照組c的誤觸發(fā)率也仍然較高。

圖12 隆起路面不同天氣觸發(fā)率對比圖

圖13 凹陷路面不同天氣對比圖

由實驗結(jié)果可得，由單一傳感器所制成的導(dǎo)盲系統(tǒng)，因內(nèi)部傳感技術(shù)的單一性，檢測對象受到客觀環(huán)境局限較大；基于攝像頭研制的導(dǎo)盲系統(tǒng)，隨著圖像識別技術(shù)的成熟，抗干擾能力不斷增強，在不同天氣環(huán)境下準(zhǔn)確度較高，但是因為缺乏對距離感的識別，容易對遠距離的路況產(chǎn)生誤觸發(fā)；因此，本文所設(shè)計的導(dǎo)盲系統(tǒng)在不同天氣環(huán)境下，不同檢測距離下，識別準(zhǔn)確度和抗干擾性都較高。

5 結(jié)束語

針對傳統(tǒng)的導(dǎo)盲系統(tǒng)的諸多弊端，本文設(shè)計了一種基于激光掃描三維建模技術(shù)的導(dǎo)盲系統(tǒng)，利用激光掃描儀對采集路面點云原始信息，在PC平臺運用修補和簡化算法對原始數(shù)據(jù)進行簡化預(yù)處理，將簡化后的特征數(shù)據(jù)通過總線傳輸?shù)降讓犹幚砥髌脚_，利用提取特征值算法檢測路面缺陷。試驗結(jié)果表明：本系統(tǒng)可以有效解決傳統(tǒng)導(dǎo)盲系統(tǒng)精度不高，環(huán)境抗干擾能力弱，誤觸發(fā)等缺點，能夠?qū)Σ涣悸访媲闆r實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警的效果，具有一定的實用價值。