1、汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中的道路檢測2006年8月第29卷第8期重慶大學(xué)(自然科學(xué)版)journalofchongqinguniversity(naturalscienceedition)aug.2006vol.29no.8文章編號:1000582x(2006)08008704汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中的道路檢測張偉，黃席樋,楊尚罡(重慶大學(xué)自動化學(xué)院，重慶400030)摘要:為了解決汽車智能輔助駕駛系統(tǒng)道路識別中的一般方法對路面適應(yīng)性不強(qiáng), 實時性不夠等缺點，在圖像邊緣提取確定了汽車行駛路面區(qū)域和路面邊緣點的基礎(chǔ)上，運(yùn)用中值 截距(medianoftheintercepts)與樣條函數(shù)相結(jié)合的方法對道路進(jìn)行分段擬合

2、，從而找到道路邊界軌跡. 提出了一種實時，有效的高速公路路而檢測算法，該方法能準(zhǔn)確地估算公路延伸方向，為實現(xiàn)汽車防偏 預(yù)報提供了可靠的依據(jù),同時結(jié)合存在的問題進(jìn)行了有益的探討.關(guān)鍵詞:計算機(jī)視覺;模式識別;中值截距;樣條函數(shù)中圖分類號:tp391文獻(xiàn)標(biāo)識碼:a汽車智能輔助操作系統(tǒng)類似于輪式移動機(jī)器人控制，是一個集環(huán)境感知，規(guī)劃決策，自動駕駛等多種功能于一體的綜合系統(tǒng)除特殊潛在的軍用價值外，還因 在公路交通運(yùn)輸中以其主動安全，防碰，防撞的廣闊應(yīng) 用前景受到各國的普遍關(guān)注一些工業(yè)發(fā)達(dá)國家已相繼將其納入90年代初期開始重點研究開發(fā)的”智能 運(yùn)輸系統(tǒng)”和”智能車路系統(tǒng)”z中.個完善的汽車安全行駛智能輔

3、助操作系統(tǒng)通常 需要實現(xiàn)道路檢測，障礙物檢測和防偏，防碰安全行駛 3部分功能.文中主要研究了道路的實時檢測問題.道 路檢測部分就是通過對道路的實時跟蹤，求取汽車在 道路上的位置，最終確定汽車的行駛方向，以便實現(xiàn)汽 車自動”防偏，防碰安全行駛” 為了滿足車輛導(dǎo)航要 求，道路檢測算法必須有實時性,魯棒性兩個方面的技 術(shù)特點實時性要求數(shù)據(jù)處理速度與車輛的高速行駛 相匹配，魯棒性要求算法對不同路況和天氣條件均有 良好的適應(yīng)性由于現(xiàn)實中道路的多樣性，再加上光 照，氣候等各種環(huán)境因素影響，道路檢測是一個十分復(fù) 雜的問題目前其算法主要有2類:基于道路特征的方 法和基于道路模型的方法.基于特征的道路檢測算法主

4、要包括2個部分:特征提取和特征聚合首先分析道路圖像，確定選擇哪些 特征;然后利用這些特征進(jìn)行圖像分割;最后根據(jù)一定 的準(zhǔn)則將分割結(jié)果組合成直觀的道路表達(dá).這種方法 能適應(yīng)道路形狀，但是受路面條件，天氣等外界環(huán)境影 響較大.基于模型的道路檢測是針對結(jié)構(gòu)化道路具有相對 規(guī)則的道路標(biāo)記,根據(jù)其形狀建立相應(yīng)的曲線模型來 求解路面.這種方法可以有效克服路面污染，陰影，光 照不均等外界環(huán)境的影響.但是當(dāng)?shù)缆凡环项A(yù)先假 設(shè)時，模型會失效，因此模型的選擇很關(guān)鍵.筆者結(jié)合上述2種方法的優(yōu)點，提岀了一-種新的 算法,即先通過邊緣提取算法求出路面的邊緣點，然后 運(yùn)用數(shù)據(jù)擬合的方法對道路分段求解,從而找到道路 邊界

5、的軌跡這樣，就能精確地恢復(fù)路面，并準(zhǔn)確地估 算公路延伸方向,實現(xiàn)汽車防偏預(yù)報.1車道檢測算法汽車在高速路上行使，所遇到的公路形態(tài)不外乎 以下幾種:直道,直道進(jìn)入彎道，彎道，彎道進(jìn)入直道.不論哪種情況，由于彎道的半徑遠(yuǎn)大于視距，近處都可 以視為直道因此，在處理過程中，可以用一條直線來 擬合近處的分道線.1.1用中值截距求取車道邊緣方程 在通常情況下，要擬合一條直線首先想到的是最 小二乘法.但如果存在很多噪聲,同時噪聲的分布是非 正態(tài)的或者是正態(tài)的但有嚴(yán)重偏離直線的點的時候， 這種方法是很不可靠的邊緣提取后圖像的噪聲點是 +收稿 h 期:20060324基金項目:重慶市科技攻關(guān)項目(77422)作

6、者簡介:張偉(1980 一)，男，重慶人,重慶大學(xué)碩士研究生，主要研究交通系統(tǒng)屮的 信息融合88重慶大學(xué)(自然科學(xué)版)20064鰲(a)直道型公路(b)彎道型公路圖i公路類型隨機(jī)的，事先并不知道服從怎樣的分布,因此該辦法不 可取另外,hough變換也可以作為候選之一,但一方 面hough變換需要另外開辟變換空間，且空間的大小 對結(jié)果準(zhǔn)確度有很大影響;另一方面，計算比較復(fù)雜， 且計算量大由于本系統(tǒng)的實時性，一是空間資源非常 有限,二是對處理速度要求非常高因此,hough變換 也無法滿足系統(tǒng)的要求.文中，選擇了一種基于估計中值截距的方法(me dianofthelntercepts):擬合直線.這

7、種方法有以下 幾個優(yōu)點:1)對影響分布的干擾點不敏感;2)對噪聲 的分布沒有任何要求;3)不需要人為的對直線參數(shù)進(jìn) 行量化.下而以圖1(b)為例介紹直線擬合算法.用sobel 邊緣算子提取后如圖2所示.圖2sobel算子邊緣提取后的圖像由透視投影基木原理可知,路面投影圖像基木位 于整個圖像的下半平面.所以算法處理的范圍是圖像 的第0到100行.遍歷其右半部分(取第160到320 列)得到iv個點(,y),i=l,2,iv定義圖像的左下角為坐標(biāo)原點，并設(shè)定圖像平面 中右分道線的直線方程為：+ 1,(1)0d其屮,6分別是直線在,y軸上的截距6/ 為該直線的斜率.首先，任意選取2個點p(,y),p

8、(,y,).過這兩點作一條直線,并分別計算出其在,y軸上的 截距：f=(xj) xi)/(y 一),yh,c(yfxj)/(),hf,wwwiv(2)按照上述方法，對于圖像平面中的個點，相應(yīng) 的可以作出l=n（n1）/2,（3）條直線（由于有些點處于同一條直線上，因此最多只 能作條直線）.從而可得到2組截距值5 和b分別取其中值，并令 fmedi.anla,.（4） dmedtand 所得的n,b就是對整個集合n（或bo）的中 值截距估計.而得到的直線方程就是對該組數(shù)據(jù)的擬 合直線在取中值時，如果l=n（n 一 1）/2是奇數(shù)， 那么就可以直接取集合的中間元素作為中值截距;而 如果是偶數(shù),則可

9、以選取中間的那兩個元素作為中值. 其擬合的結(jié)果如圖3所示.鹵董圖3屮值截距擬合結(jié)果從圖3可以看出擬合的效果是非常不錯的，同時 計算量不大，也能滿足系統(tǒng)實時i牛的要求.1.2分道線的重建利用上述方法求解出了左右分道線的直線方程， 完成了對車道的初始定位,在汽車導(dǎo)航屮，僅僅依靠近 處擬合的2條直線是不夠的，為了確定障礙物搜索區(qū) 域和實現(xiàn)單目測距，更準(zhǔn)確的描述公路延伸方向是必 需的.邊緣提取之后的圖像可以根據(jù)道路特征點在圖像 上位置的變化判斷公路的大致形態(tài)對于直道用上述 直線擬合的方法重建即可;對于彎道進(jìn)人直道的類型, 近處彎道用一條直線（因為半徑遠(yuǎn)大于視距），遠(yuǎn)處 直道用一條直線重建，光滑曲線連接

10、即可.這兩種 情況均不困難然而劌兩種類型僅用分段直線則不能 精確描述實際情況為了簡化問題，可以把這兩種類型 都作為彎道用樣條函數(shù)法來處理.1.2.1 catmullrom 樣奈函數(shù)catmullrom樣條最早是被用來描繪曲線和曲面的，但在最近幾年它的應(yīng)用卻越來越廣泛，如模 式識別，計算機(jī)圖形圖像處理等方面.catmullrom 樣條是從ferguson三次曲線方程演變而來的.如果已知2點p.,p以及各點切線的斜率p,p：第29卷第8期張偉，等:汽車導(dǎo)航系統(tǒng)屮的道路檢測89 可以確定一條過2點的三次曲線：p(t)= 110+iilt+il2t+ ii 3t,(5)分別將2點的值和斜率代人上式,可

11、得：p(o): ii o;p(1 )= ii0+ ii1+ ii2+ ii 3,(6)p(0al,p(11： ii1+2ii2+303.解出這個方程組：iio:p(o),n :p(0),(7)ii :3p(1) p(0) 2p(0) p*(l),ii :2p(0)- p(1)+p,(o)+p(1),再將其代回式(5)可得：10003322001021 因此，推廣到一般情況，對于平面上給定的iv個點p.,p,p2,p要知道在每個點處切線的斜率就可以利用這種方法來作出一條經(jīng)過所有點的任 意形狀的曲線.由于某一點切線的斜率往往是未知的，通常用其 前后兩點的均值來近似代替.對于平面上任意的已知 點,p

12、定義該點的切線斜率為：p(i):(pp)/2.(9)于是，將其代入上式,可得：1032pp.+1p+1pp+2 p進(jìn)一步化簡該式可得: 其中000010321pcip+1p+2x(10)020101254133仔細(xì)分析catmullrom樣條函數(shù),可以發(fā)現(xiàn)它有以下幾個特點：1）除首尾兩點之外,它經(jīng)過所有的控制點在文中，分道線的邊緣點就是就是樣條模型的控制點；2）與單一的二次或者三次多項式相比，它可以形 成任意形狀的曲線;這正好能彌補(bǔ)文章中所要擬合分 道線的任意性；3）具有很好的連續(xù)性和光滑性.1.2.2用catmull一rom樣條擬合分道線由上述可知,catmull一rom樣條不通過首尾兩 點

13、，所以要求解一段曲線需要4個點的信息由于近處 分道線和遠(yuǎn)處水平消失線都可以看成直線，因此可以 假設(shè)最先的2個控制點和最后的2個控制點分別是相 等的同時是為了更加精確的擬合分道線，在其間再增 加一個控制點.下面以左彎的情況來介紹怎樣來確定3個控制點根據(jù)透視投影原理可知直道型公路邊緣線的交匯 點在地平線上對于彎道,可用圖4中過ab和cd交 點且平行于軸的直線ef代替地平線.因此，該直線 與y軸的交點ps就可以作為分道線的消失點，同時也 是左右分道線的交點.通常情況下這種假設(shè)與真實值 僅有幾個像素級的誤差，不影響精度j.如圖所示，另 外，從圖4可以看出，擬合出的直線在近處與分道線吻 合得非常好，但隨

14、著距離的增加，分道線與擬合直線逐 漸發(fā)生了偏離，因此，可以設(shè)定一個閾值iv,當(dāng)分道線 的特征點與擬合直線在同一行上的距離大于該閾值 時,認(rèn)為該分道線為彎道同時，該點p也成為所要找 的第2個控制點.對于第3個控制點,可以在前兩點之間的區(qū)域進(jìn) 行搜索為了排除噪聲的干擾，準(zhǔn)確的找出控制點，有 圖4消失點的估計,j2n-v-v重慶大學(xué)（自然科學(xué)版）2006正下面2條約束條件被運(yùn)用于搜索過程中.1）高速公路上每個車道有固定的寬度（3.75m）, 根據(jù)透視投影，其在圖像上的變化趨勢具有一定規(guī) 律性.2）于左彎，分道線邊緣特征點應(yīng)在直線cd以左. 對于右彎，特征點應(yīng)在直線ab以右.搜索時，從第ef行開始向下

15、搜索邊緣點當(dāng)某個點滿足上述條件時，加上前面所得到的2個控制點信 息就可以擬合出該分道線這時，可以通過計算能量 信息來判斷道路模型與邊緣的兀配稈度如果大于某 個閾值，則記錄下該點的信息，否則，重新搜索在搜索 完整個區(qū)域后，匹配程度最好的那個點將成為最終的 選擇.最后擬合出的車道如圖5所示,結(jié)果是令人滿意的.一童圖5擬合結(jié)果2實驗結(jié)果分析系統(tǒng)采用tms32vc6201為核心構(gòu)建了硬件平臺， 實現(xiàn)了道路保持的所有算法在四川省和重慶市的高 速公路上做了大量實驗,如成渝，成綿，渝長和渝合線 等，所用的圖像大小為320240（像素點）.在單獨運(yùn) 行道路保持子系統(tǒng)時，每秒可處理20幀圖像.汽車以 120km

16、/h的速度行駛時，系統(tǒng)也能夠穩(wěn)定運(yùn)行并在實 吋性和精確度上滿足車道保持安全行駛的要求.3結(jié)語根據(jù)計算機(jī)視覺原理，筆者提岀了 一種結(jié)合估計中值截距和catmullrom樣條函數(shù)，進(jìn)行分段擬合的 方法，可以在各種路況下檢測車輛前方道路，并準(zhǔn)確地 估算公路延伸方向，為行使車輛提供防偏預(yù)報該算法 目前不足之處在于特征點的搜索策略上，未來的工作 主要集中在道路信息的充分利用,減少搜索區(qū)域，從而 更加方便,快速的得到道路可行區(qū)域.參考文獻(xiàn)：1 r.behringer.roadrecognitionfrommi ltialvisionj.inproceedingsoftheintelligentvehicl

17、es94,symposium,1994, (8):138141.2k.klugeands.lakshmanan.adeformabletcmplatcapproaehtolanedetectionf j.inl.maaaky,editor,pro-ceedingsieeeiiiclligenrvdiiclc9一5,detroit,1995, (9):14051409.3 behzad,kamgarparsi,behroozkamgarparsi,nathan,s.netanyahu.anonparametricmethodforfittingastraightlinetoanoisyimage

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