机器视觉在汽车前方车道识别中的应用-研究

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时间:2019-02-20

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1、广西大学硕士掌位论文机器视捌陶董汽车前方车道识别中的应用研究University,CMU)机器人研究中心研究开发的的NavLab系列is】和福罗里达大学(UniversityofFlorida,UF)研制的Kelvin智能车辆161。DEMOIII智能车融合了包括摄像机、激光、雷达、超声波、红外线等多传感器技术,能够在不同环境条件下自动调整车速以适应多种环境,还能在三百英寸的范围内发现人以避障。NavLab智能车采用SonyDXC一151A彩色摄像机,用于进行道路和障碍物检测,并通过控制转向实现自动驾驶,NavLab进行了

2、长达3000英里的公路实验,其中95%由自动驾驶完成,平均速度可达85km/h。Kelvin智能车采用了2个摄像机,适用于相对比较平缓的地区,非常轻便,且可以获得相对较高的速度。欧洲的智能车研究主要有德国慕尼黑联邦国防大学(theUniversitatderBundeswehrMUnchen,UBM)与德国奔驰汽车公司研制的VaMoRs.P智能车r71、德国的研究技术部门与大众汽车公司合作研制了Carvelle智能车【8】、法国帕斯卡大学(BlaisePascalUniversity)与雪铁龙合作研制的Peugeot智能车

3、【8】以及意大利的帕尔玛大学(UniversityofParma)研制的ARGO系列智能车【9】等。VaMoRs.P智能车通过四个小型摄像机构成的两组双目视觉系统,在高速公路上进行了大量的跟踪车道白线、避障和自动超车实验,最高车速可达130km/h。Carvelle智能车利用两个摄像机来探测障碍物和检测车道,从识别一帧图像到完成控制过程的时间只需70毫秒,该车的最高车速为120km/h。Peugeot智能车的运算处理部分已经集成在一块基于TMS320C50的数字处理卡上,硬件配置轻便,对实验车几乎无需任何改装,在高速公路上

4、做了几百公里不同路况的行程实验,车速达130km/h。ARGO智能车集成了机器视觉和多传感器的融合技术,进行了一次2000多公里的非规范化道路的测试,穿越了平原、山地、高架桥、隧道、获得了良好的效果。亚洲的智能车辆的研究主要有日本㈣、韩国【ll】、新加坡【121等,其中日本的丰田公司(TOYOTA)在1993年研制的智能车在普通高速公路上的实验车速为60km/h;日本的日产公司在2001年生产了具有预警系统的汽车;三菱公司也开发过具有类似离线预警系统功能的Galant智能车。此外,韩国、新加坡的大学及科研机构也均进行了相关

5、工作的大量研究。在1994年,第一届的世界智能交通系统大会(IntelligentTransportationSystems,ITS)在法国巴黎召开,标志着智能交通技术走向了快速发展的阶段,2007年,第14届世界ITS大会在中国北京顺利召开【13儿14J。我国在智能车的研究起步比较晚,与发达国家有一定的差距,目前在国内智能车辆领域里研究的主要有:清华大学的THMR.V智能车[1SlB6]、国防科技大学的CITAVT-IV智能车【17l、吉林大学的ⅢTⅣ.4智能车【18】【19】等。THMR-V智能车融合摄像机视觉系统、G

6、PS定位系统和激光雷达测障系统等多传感器技术,结合计算机监控系统对智能车进行方向控制、油门控制、刹车控制和车体控制,THMR-V智能车在速度上已接近国际先进水平,平均速度为lOOkm/h,最高速度可达150km/h。CITAVT-W智能车主要研究在非结构化道路环境下车辆遥控和自主驾驶技术,在绕城公路上进行了自主实验时车速最高达2广西大掌硕士学位论文机器视觉在汽车前方车道识别中的应用研究到了75.6km/h,已经接近CITAVT-IV智能车的速度极限。JUTIV.4智能车利用摄像机和多传感器信息的融合技术,研究在非结构道路环

7、境下的车距安全保持技术、道路识别与跟踪技术和换道超车技术,其无人驾驶视觉导航设计速度50km/h以上,总体研究开发具有世界先进水平,在国内处于领先地位。总的来说,我国的智能车辆与国外的研究还有很大差距,尽管在速度上已经具备世界先进水平,但对于多传感器的融合技术和多目视觉的研究还有待提高。我国还有很多研究机构和大专院校进行相关的研究,如浙江大学‘201、重庆大掣2¨、北京工业大学‘22】等。我国的智能车研究基本上还处于试验研究阶段,目前还没有产品投入市场。1.3机器视觉的发展与应用现状据统计,人类感知外部世界的信息约有80%

8、是通过视觉得到的,图像作为人类感知世界的丰富的信息载体,正逐渐成为人们研究的热点对象。通过对人类视觉系统的模拟,利用计算机处理视觉信息,便形成机器视觉这一门新兴学科。机器视觉主要是通过摄像机获取图像并转换为数字信号,用计算机完成视觉信息的处理的全过程,在计算机理论基础上,使机器视觉技术工程化、实用化。机

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