基于机器视觉A柱死角障碍物位置估测

基于机器视觉的轨道障碍物检测算法研究随着自动驾驶技术的发展，轨道障碍物检测算法的研究变得越来越重要。

这个算法的目标是通过分析车辆周围的图像信息，检测和识别出存在于轨道上的障碍物，以防止与其相撞或造成事故。

1.图像预处理：首先，需要对输入的图像进行预处理以减少噪声和提高图像质量。

一些常用的预处理技术包括图像平滑、灰度化、边缘检测和图像增强等。

2. 目标检测和跟踪：在预处理完成后，需要对图像中的障碍物进行检测和跟踪。

目标检测算法可以通过使用一些特征描述子（如Haar特征、HOG特征、深度学习特征等）来提取图像中的目标，然后使用分类器对目标进行分类。

目标跟踪算法可以使用一些滤波器（如卡尔曼滤波器）来估计目标的位置和速度，并跟踪目标的运动轨迹。

3.障碍物识别和分类：在检测到目标后，需要对目标进行识别和分类，以确定目标的类型和属性。

这可以通过比较目标的特征向量与事先训练好的模型进行匹配来实现。

例如，可以使用支持向量机、随机森林等分类器来对目标进行分类。

4.预测和决策：在识别和分类目标后，需要根据目标的位置、速度等信息进行预测和决策。

预测算法可以根据目标的运动状态估计目标未来的位置和姿态，以便及时采取相应的措施。

决策算法可以根据目标的危险程度和交通规则等因素，做出避让或停车等相关决策。

以上是基于机器视觉的轨道障碍物检测算法研究的一些重点内容。

当然，这个研究领域还有很多其他的挑战和问题，例如不同天气条件下的检测效果、复杂场景下的目标检测和跟踪等。

未来，随着深度学习等技术的发展，基于机器视觉的轨道障碍物检测算法将会得到更进一步的提升和应用。

基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术探究摘要：随着无人驾驶技术的进步，机器视觉在道路识别和障碍物检测方面扮演着重要的角色。

本文通过综合探究了相关的理论和技术，探讨了基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术的探究过程和效果。

该探究不仅为无人驾驶的进步提供了重要支撑，也对交通安全和智能交通系统具有重要意义。

第一章引言随着科技的不息进步，无人驾驶技术已经成为人们关注的热点之一。

而机器视觉作为无人驾驶系统中的关键技术之一，能够通过感知并理解四周环境来实现自主导航，其中道路识别与障碍物检测是其重要组成部分。

本章主要介绍了探究背景、意义和目标，以及文中的结构和方法。

第二章道路识别技术道路识别是无人驾驶技术的基础，也是机器视觉中的重要探究方向。

本章起首介绍了道路识别的定义和应用场景，然后详尽介绍了现阶段常用的道路识别技术及其原理，如图像分割、特征提取和语义分析等。

最后，展示了基于机器进修和深度进修算法的道路识别技术的最新探究效果。

第三章障碍物检测技术障碍物检测在无人驾驶系统的安全性能中起到了至关重要的作用。

本章起首介绍了障碍物检测的定义和意义，然后详尽介绍了现阶段常用的障碍物检测方法，如目标检测、运动检测和纹理分析等。

然后，结合机器进修和深度进修算法，介绍了基于机器视觉的障碍物检测技术的最新探究进展和效果。

第四章试验与结果分析为了验证基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术的可行性和性能，本章设计了一系列试验并分析了相应的试验结果。

通过对道路场景进行图像采集，借助现有的数据集和算法进行分析和对比，评估了该技术在不同条件下的识别效果和检测准确率。

第五章仿真与应用基于前述探究效果，本章通过建立仿真环境，模拟真实道路场景，对基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术进行了仿真试验。

同时，详尽介绍了该技术在无人驾驶系统中的应用状况，如自动驾驶车辆的导航和智能交通系统的实时路况监控等。

第六章谈论与展望本章对基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术进行了综合谈论和总结。

基于机器视觉的非结构化道路检测与障碍物识别方法摘要：为了能够有效的提高非结构化道路检测，保证障碍识别的质量，再具体的使用方法上可以采用最小错误率贝叶斯决策，Hough变换。

在具体的识别中，可以利用Otsu 多阈值理论来构建相应的影像。

同时利用Hough变换来展开相应的检测，对路面样貌进行相应的采取。

影像采取后不断对其进行分割，通过持续不断的分割最终根据结果来判定障碍物。

经过长时间的经验来看，该种方法能够有效的识别障碍物。

关键词：非结构道路；贝叶斯决策；障碍物识别随着现代科学技术的不断发展,人工智能自动导航已经成为技术的发展趋势。

目前智能导航技术已经在农业领域实现了重大的成功。

在未来的技术发展中，自主导航系统将是重要的发展方向。

自主导航系统的实现关键在于能够及时有效的对道路的变化进行相应的捕捉，能够明确道路中存在的障碍物。

通过对相应的障碍物分析，构建相应的自主方案。

对于结构化道路来说，其路况比较简单，捕捉路面情况比较容易。

非结构化道路则是与之不同。

非结构性的道路与结构性的道路相比，其没有明显的车道和道路边界。

同时还容易受到光照、阴影、天气等方面的因素影响变化。

因此，非结构化道路检测与障碍识别十分重要。

一、非结构化道路检测方法从现有的技术发展来看，非结构化道路检测方法主要有三种方式。

第一种为道路特征方式。

其主要原理是对道路区域在颜色或者纹理上的不同特征捕捉来加以识别的。

该种方法比较适用于比较简单的路况之中，对于道路变化幅度大的难以进行有效捕捉。

但是对于阴影、水等环境因素比较敏感。

二是，道路模型方法。

该方法主要是根据图像来构建道路模型。

该方法能够有效的保证道路区域的完整性。

但是比较复杂的道路难以进行相应的建模。

三是，道路模型的方法和基于神经网络的方法。

该方式主要是通过大量模仿练习的方式来加以实现。

在实际的运用中需要大量的训练样本来尽可能的减少复杂路面的不利影响。

由于非结构化道路处于比较复杂的自然环境之中，对其难以进行相应的检测。

基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术研究随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于机器视觉的道路识别与障碍物检测成为了自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一。

本文旨在探索基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术，并讨论其在实际应用中的挑战和前景。

一、道路识别技术道路识别是自动驾驶系统中的基础环节，准确高效的道路识别可以为后续的障碍物检测和路径规划提供重要依据。

目前，基于机器视觉的道路识别技术主要有以下几种方法。

1. 图像特征提取法该方法通过对道路上的图像进行特征提取，如颜色、纹理、边缘等，然后用这些特征来描述道路。

常用的特征提取算法有SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等。

然后，通过分类器对提取的特征进行分类，识别出道路。

2. 基于深度学习的方法近年来，深度学习技术的快速发展为机器视觉的道路识别带来了新的突破。

深度学习模型可以通过大量的训练数据对图像进行学习，从而实现高精度的道路识别。

常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

二、障碍物检测技术障碍物检测是自动驾驶系统中保证行车安全的重要环节。

基于机器视觉的障碍物检测技术可以通过对车辆周围环境的感知，实时检测和识别出路面上的障碍物。

障碍物检测技术主要包括以下几种方法。

1. 特征提取与分类法该方法通过对图像中的障碍物进行特征提取，如形状、纹理、颜色等，然后使用分类器对提取的特征进行分类，识别出障碍物。

2. 基于深度学习的方法与道路识别类似，基于深度学习的方法也可以用于障碍物检测。

通过使用深度卷积神经网络等深度学习模型，可以从大量的训练数据中学习到障碍物的特征，从而实现高精度的障碍物检测。

三、挑战与前景尽管基于机器视觉的道路识别与障碍物检测技术已经取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战。

首先，车辆驾驶环境的多样性和复杂性使得道路识别与障碍物检测算法的鲁棒性和适应性面临严峻考验。

基于MATLAB的A柱双目障碍角的测量与计算
叶方标;李继东;毛荣琴;王勇
【期刊名称】《客车技术与研究》
【年(卷),期】2017(039)005
【摘要】在GB 11562-2014的基础上,依托A柱双目障碍角所满足的几何位置关系采用MATLAB进行编程,并采用MATLAB的GUI功能编制计算软件.试验结果表明,该方法能快速地得到A柱双目障碍角的数值.
【总页数】3页(P57-59)
【作者】叶方标;李继东;毛荣琴;王勇
【作者单位】重庆车辆检测研究院有限公司国家客车质量监督检验中心,重庆401122;东风柳州汽车有限公司商用车品质保证部,广西柳州545000;重庆长安汽车股份有限公司重庆长安汽车工程研究院,重庆401120;重庆车辆检测研究院有限公司国家客车质量监督检验中心,重庆401122
【正文语种】中文
【中图分类】U462.2
【相关文献】
1.基于双目视觉的直升机旋翼桨叶挥舞角测量 [J], 熊邦书;熊奎;李新民;余磊
2.基于双目立体视觉的倒车环境障碍物测量方法 [J], 刘昱岗;王卓君;王福景;张祖涛;徐宏
3.基于UG的A柱障碍角量化分析 [J], 阮浩峰;赵毅;张琼;王璟
4.基于Jack仿真的汽车A柱障碍角的校核与评估 [J], 王长帅;姬小国;史雪莹;朱彤
5.快速测量驾驶员A柱双目障碍角方法探讨 [J], 顾杨丹
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基于机器视觉的道路障碍物检测摘要：随着科学技术的发展及无人驾驶技术的成熟，智能车辆成为了当前研究的热点。

本文基于此，首先对智能车辆技术发展情况做了概述，并探究了如何在机器视觉辅助下对道路障碍物进行检测，以期为相关行业研究人员进行指导和帮助。

关键词：机器视觉；道路障碍物检测一、智能车辆发展现状智能车辆技术是近年来一个新型的交叉学科领域，涉及到人工智能、计算机科学、通信、控制及自动化以及信号处理等多各学科领域的知识。

智能车辆技术的研究最早可以追溯到上世纪50年代，美国电子科技公司于1956年研究出世界上第一台自动引导车辆，严格来说，它并不属于车辆的范畴，而是一台具备移动功能的计算机。

而到上世纪末期，美国卡内基梅隆大学在美国电子公司的赞助下研发出了Navlab系列智能车，其上配备有各种类型的传感器，包括摄像机、声纳、激光测距仪以及红外摄像机等，可以对S型曲线以及道路行车线进行识别及跟踪，并且通过控制转向来对其进行自主驾驶。

和西方发达国家相比，我国在智能车辆技术的研究起步较晚，当前主要由清北、重庆大学以及国防科技大学等在进行相关研究。

从智能数字化系统角度来说，智能车辆系统主要涉及到运动监控、智能防撞、辅助驾驶、自动驾驶、行为规划以及综合集成方面。

而在代替驾驶员的视觉方面，当前公认的方法是选择TV摄像机或者CCD摄像头来进行代替，通过摄像机获取的图像信息快速的对路面情况进行分析，充分感知车辆周边的环境情况，尤其是在进入新世纪之后，随着计算机电子技术的不断成熟，使得计算机处理数据的速度、存储容量均明显增加，而价格却更加低廉，大大地推动了智能车辆通过计算机进行图像处理和环境感知的发展。

二、基于机器视觉的道路障碍检测2.1道路障碍物的定位车辆在道路行驶时，碰撞危险主要来源于道路上的车辆，尤其是前方车辆速度较低而后方车辆速度较高时。

其他障碍物在高速公路上出现的情况不多，因此在模型化分析时可以将其忽略。

道路上最危险的是处于同一车道的车辆，因为车辆在车道运行处于稳定状态时，不同车道上的车辆很难发生碰撞，在进行超车或者换道时，系统会将其交予前后向系统的通信及监控模块完成。

133收稿日期:2020-02-05作者简介:赵连强(1982—),男,河南新乡人,研究生,讲师,研究方向:汽车传感器应用。

0 引言根据交通管理部门统计出的最新数据,截至2019年底,全国汽车保有量达2.6亿辆。

汽车给人们带来方便的同时也带来了各种威胁和危害。

据统计,2018年,我国汽车发生交通事故166906起,导致46161人死亡,169046人受伤,直接财产损失118671.6万元。

造成交通事故的原因多种多样,其中30%的交通事故是由车辆盲区造成的。

在汽车众多盲区中,汽车A柱对驾驶员视线影响最大。

因此,采取新的技术消除A柱盲区,对提高汽车的安全性意义重大[1]。

1 工作原理本文提出一种基于STM32F103C8T6为核心控制器,通过两个超声波传感器及两个视觉摄像头传感器对车辆两个A柱盲区进行障碍物进行监测,数据经控制单元处理,由两个显示模块和一个语音模块对驾驶人员进行提示和显示。

其原理框架图如图1。

其工作原理为:考虑到车辆布线,本系统供电采用DC12V的电源供电。

通过电位器检测方向盘的转角,当电位器转动角度大于15度的时候,对应的开启左边或者右边的摄像头和显示器。

同时对应侧的超声波模块同时开启测量距离,当检测到2米内有物体的时候通过语音模块报警提示。

当方向盘转动角度小于15度的时候摄像头不开启。

(也就是控制继电器吸合,设备有两个摄像头和两个显示器,分别防止在左边和右边)。

2 系统设计2.1 硬件设计STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M 内核STM32系列的32位的微控制器,程序存储器容量是64KB,工作电压为2V-3.6V,工作温度为-40℃- 85℃,其可靠请及耐候度完全满足本系统的需要[2]。

电位器需要具备识别到方向盘初始位置的功能,系统每次开机之后可能面临无法识别初始位置的问题,所以电位器需要带刻度,即每次指到0度的时候要恰好处于中间位置。

判断方向盘转动方向的时候要根据电阻值判定,而不是电阻值的增量。

基于MATLAB的A柱双目障碍角的测量与计算叶方标;李继东;毛荣琴;王勇【摘要】在GB 11562-2014的基础上,依托A柱双目障碍角所满足的几何位置关系采用MATLAB进行编程,并采用MATLAB的GUI功能编制计算软件.试验结果表明,该方法能快速地得到A柱双目障碍角的数值.【期刊名称】《客车技术与研究》【年(卷),期】2017(039)005【总页数】3页(P57-59)【关键词】前方视野;A柱;双目障碍角;MATLAB;GB 11562-2014【作者】叶方标;李继东;毛荣琴;王勇【作者单位】重庆车辆检测研究院有限公司国家客车质量监督检验中心,重庆401122;东风柳州汽车有限公司商用车品质保证部,广西柳州545000;重庆长安汽车股份有限公司重庆长安汽车工程研究院,重庆401120;重庆车辆检测研究院有限公司国家客车质量监督检验中心,重庆401122【正文语种】中文【中图分类】U462.2驾驶员前方视野一直以来是公告检测、认证型式试验及出口认证必检项目。

作为汽车安全评价指标之一，驾驶员前方视野是否满足标准要求至关重要[1-6]。

前方视野的检测依据为GB 11562-2014《汽车驾驶员前方视野要求及测量方法》[7]，其中A柱双目障碍角是衡量前视野的一个重要指标[8-10]。

针对试验过程中A柱双目障碍角的计算比较复杂[11-13]，本文基于MATLAB编制一个简易软件，能够大幅度地提高试验效率。

按照GB 11562-2014要求，在车上安装好三维“H”点装置，调节座椅行程和靠背角，双目障碍角的测量原理如图1所示，其中：R点为车辆制造商为每一乘坐位置规定的设计点；P点为驾驶员观察其眼睛所在的水平面内的目标时头部转动的中心点（用P1、P2表示）；Pm点为通过R点的纵向铅垂面与P1、P2连线的交点；A柱S1截面：从Pm点向前作与水平面向上成2°的平面，过此平面与A柱相交的最前点作水平截面；A柱S2截面：从Pm点向前作与水平面向下成5°的平面，过此平面与A柱相交的最前点作水平截面。