基于視覺的汽車自動駕駛系統(tǒng)關鍵技術研究.pdf

1、在基于視覺的汽車自動駕駛系統(tǒng)中，視覺傳感器模仿了駕駛員的眼睛功能，獲取道路信息，提取車道線，檢測障礙物；汽車自動駕駛系統(tǒng)利用這些信息控制汽車沿著車道安全行駛。攝像機標定解決了圖像坐標系與世界坐標系之間的轉換關系，是基于視覺的汽車自動駕駛系統(tǒng)的前提；車道線提取和車道建模是汽車自動駕駛系統(tǒng)的基礎；障礙物檢測是汽車自動駕駛安全行駛的保證；車道跟蹤的性能直接影響汽車駕駛的準確性和舒適性。魯棒性和實時性是基于視覺的汽車自動駕駛技術的主要瓶頸，針對

2、這種情況，本文在視覺導航系統(tǒng)攝像機動態(tài)標定、車道檢測與跟蹤、障礙物檢測等方面開展了研究。
　　 本論文研究的創(chuàng)新之處在于：
　　 (1)提出一種簡捷、實用的攝像機參數(shù)在線標定算法。該算法僅需借助一組平行的道路標識線和一組與地面垂直的平行線來確定攝像機參數(shù)。在攝像機高度已知的條件下，該算法可以從圖像中得到目標物在現(xiàn)實世界坐標中位置。
　　 (2)提出一種新的基于均勻非周期B樣條曲線模型的結構化道路檢測算法。為了準確

3、定位道路彎道位置，該算法運用最大轉向偏差定位方法求解車道模型的控制點。
　　 (3)基于計算動詞理論，根據(jù)汽車自動駕駛控制系統(tǒng)的特性以及駕駛舒適性的要求，建立計算動詞控制規(guī)則，控制PID參數(shù)的自整定，實現(xiàn)適合汽車自動駕駛系統(tǒng)的PID控制策略。
　　 (4)基于牛頓的萬有引力定律，定義一種新的分類器，即反n次方引力場分類器，并利用該分類器對視頻幀的不同光流數(shù)據(jù)進行分類，分離出道路光流和障礙物光流，從而實現(xiàn)障礙物檢測的目的。