基于单目视觉反馈的智能车导航研究

论文摘要

智能交通系统的研究引起各国研究者的广泛关注并取得一定成就。作为智能交通系统的重要组成部分,基于视觉导航智能车辆的出现可极大的减少交通事故的发生,成为目前研究的热点。视觉导航的研究重点有：道路检测、车辆定位及车体控制。道路检测为视觉导航提供必要的控制依据,检测算法的实时性、有效性是研究的重点及难点；车辆定位的难点在于如何根据道路图像获取车体的位姿；车体控制中行走控制比较成熟,而换道控制的研究相对较少。本文针对上述三方面内容进行研究,主要研究工作有：(1)车载视频中道路复杂多变、信息呈现不全,与快速分类和识别存在突出矛盾,道路检测算法的实时性、有效性难于保证,本文提出采用渐进视觉机制进行车载视频的道路检测,由粗到精、时空信息相融合,实现道路路面、车道线的检测,利用消失点实现车道分离；(2)针对传统的摄像机标定存在的局限性,本文对车辆位姿与成像图像的关系建立数学模型,并通过回归方程的显著性检验验证了该模型的有效性,利用该模型可由道路图像直接得到车辆与道路的相对位姿,实现无需摄像机标定的车辆定位,为车体控制提供了实时的视觉反馈信息；(3)基于视觉反馈的换道控制研究较少,但道路拥挤或出现障碍物时换道是保障车体安全行驶的重要举措。对于换道控制,本文提出分段控制,以车辆的当前角度偏差和位置偏差做为控制器输入量,最终实现换道控制。最后,对所做的研究工作进行了总结,提出了需要开展的后续工作的思路,对进一步的研究具有一定的指导意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 视觉导航的简介
• 1.2.2 道路检测研究现状
• 1.2.3 车辆定位研究现状
• 1.2.4 视觉导航研究现状
• 1.3 本文工作
• 1.4 章节安排
• 第二章 总体分析
• 2.1 视觉导航分析
• 2.1.1 对象分析
• 2.1.2 任务分析
• 2.2 总体设计
• 2.2.1 总体技术框架
• 2.2.2 技术路线
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于渐进识别机制的道路检测
• 3.1 路面分割
• 3.1.1 初始分割
• 3.1.2 动态求精
• 3.1.3 实验分析
• 3.2 车道线检测
• 3.2.1 初始检测
• 3.2.2 线条提取
• 3.2.3 车道分离
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于视觉检测反馈的车辆定位
• 4.1 车辆定位研究
• 4.1.1 涉及的坐标系
• 4.1.2 位置关系表示
• 4.2 成像规律研究
• 4.2.1 模型假定
• 4.2.2 模型检验
• 4.3 本章小结
• 第五章 视觉反馈导航控制
• 5.1 视觉导航分析
• 5.1.1 车体模型
• 5.1.2 换道分析
• 5.2 实验分析
• 5.2.1 仿真设计
• 5.2.2 实验分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果