就驾驶辅助与立体视觉识别的若干思考

《就驾驶辅助与立体视觉识别的若干思考》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、就驾驶辅助与立体视觉识别的若干思考摘要：智能车辆的日益普及，引发驾车人对车辆主动安全的需求。本文着重写出了笔者就驾驶辅助与立体视觉识别的若干思考。关键词：驾驶辅助；立体视觉识别中国分类号：TP391.411驾驶辅助与立体视觉识别的背景与意义交通部针对未来交通运输发展提出明确的政策目标，包含“提供公众优质的出行环境、提供产业健全的物流环境、提供社会良好的运输环境”三大目标，再拟定后续的运输政策发展主轴。为提升整体运输系统效率与服务质量，以解决日益严重的交通运输问题，期望减少交通事故并改善运输环境，世界各大先进国家在近年来，也纷纷投入更多资源促使运输系统的改善，积极

2、研究将通讯、信息、电子、控制、感测、机械等相关技术与产品，整合并应用于现有或规划中的运输系统。并从中创造新的营运、管理模式，开创新的运输系统概念，此类结合新的科技或现有技术应用于交通运输，即称为智能交通系统。目标明确提出引进运输科技的重要性，显示公路运输系统智能化的课题日趋重要，未来要能改善国内交通系统的运输环境与效率，智能交通系统正好扮演了重要角色。6随着公路智慧化运输的时代来临，智能车辆的概念日益普及，驾驶人针对车辆主动安全的功能诉求日益重要。然而目前行驶于公路的车辆，仍须仰赖驾驶人全程操作行进。尽管交通部不断倡导公路交通安全的观念，道路交通事故的肇事率仍然

3、居高不下，显示道路交通安全的改善成效已达到瓶颈。根据交通部的统计信息指出，道路交通事故的肇事主因，以疲劳驾驶、酒醉驾驶、驾驶人分心、未注意四周路况等案例为大宗。此外，发现驾驶人随时受内在情绪与外在环境影响路况识别能力，难以每一分一秒都专注于留意四周路况，致使每一位驾驶人所留意的先后顺序不一，容易遗漏关键路况信息，充分显示道路交通安全仍有显著的改善空间。智能交通系统，简称ITS（IntelligentTransportationSystem）是目前世界交通领域研究之前沿课题。它是在当代科学技术充分发展和进步的背景下产生的，旨在将先进的信息技术、数据通信技术、电子控

4、制技术及计算机处理技术等综合运用于地面交通管理体系，建立起一种大范围、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的交通管理系统。6将计算机视觉应用于智能交通系统是近几年来的热点之一。计算机视觉技术在ITS中的应用大致可分为两类，即车载自动驾驶系统和路边视频监视系统。在车载处理系统中，摄像机跟随自主车辆运动，系统追踪的目标为车道、前方车辆及障碍物、道路旁设立的各种交通标志或交通信号、司机的疲劳状态等；在视频监视系统中，摄像机被安放在道边或道路上方，为智能交通系统提供车辆位置、速度、类型等数据信息。2驾驶辅助与立体视觉识别的国内外研究趋势视觉服务控制应用于辅助车辆驾驶的概念

5、，近年首先起于美国，美国国防部（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA）先后在2004年、2005年与2007年举办无人驾驶竞赛，报名参赛的团队，分别由各大院校的硕博士研究生与指导教授所共同组成。参赛团队接受的挑战，必须建立一套能在真实环境中，自动驾驶车辆的系统。且依照主办者提供的路线行驶，使车辆能自主性地抵达指定目的地。美国DARPA国防部以寻求各大院校师生共同参与挑战的方式，促使国防部在研发与科技领域能快速进展，可谓国防部寻求千里马而展开的计划。6根据完成全程行驶的各参赛车队，所提供的系统研发报告中指出，车辆除

6、了能自主性地朝向规划路径行驶，也能识别障碍、标线，在直线路段变换车道，并能在路口选定轨迹转弯，以及后退停车等行为。历经三届的无人驾驶竞赛，由第三届竞赛中，前三名参赛车队所显示的研发成果可以发现，除了对于美国DARPA国防部有卓越的贡献，更成为未来实现无人化自动驾驶技术的标竿，亦促使车辆产业更进一步将旗舰车款的研发迈向视觉辅助车辆驾驶领域。解析全球汽车产业的发展现况，发现国际各大主流汽车制造商，纷纷将研发焦点着眼于安全驾驶辅助系统的领域。显示行车智能化控制系统与安全驾驶辅助系统，已逐步成为汽车制造商开发未来车款并开创企业蓝海市场而锁定的目标。智能化车辆的安全驾驶辅

7、助系统，欲根据感测信号自行识别四周路况，根据目前发展现况，需要将声纳、雷达、雷射、卫星定位与地图、图像处理等系统相互组合，以利于辅助识别路况。而本论文根据锁定图像处理，利用行车前方采集的图像识别路面与车道标线，重现驾驶人识别行车前方路况的过程与视觉信息读取行为，期望能节省其它类型系统采集路况信息的需求。GoldSystem（GenericObstacleandLaneDetectionSystem）所采用的视觉识别方法，首先将行车前方路面视为完全平坦，并直接利用矩阵算法将图像转为上视图。再凭借上视图识别车道标线的几何分布。此算法的基础需建构在路面完全平坦的道路场

8、景，一旦路面有垂直分量的