基于视觉的车道线识别算法研究

一、 系统简介 根据（美国）国家公路交通安全管理局的定义，车辆偏离预警系统（LDWS-Lane Departing Warning System）是一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。 绝大部分的车道偏离警告系统都将车辆在车道内的横向位置作为计算警告发生与否的一个基础。这些检测车辆横向位置的系统基本上可以分为两类：基于道路基础构造的系统以及基于车辆的系统【1】。 （1）基于道路基础构造的车道偏离警告系统造来检测车辆横向位置，需要对现有道路进行改造。最典型的道路改造方式就是使用埋在道路下的铁磁体标记（通常为磁铁或电线）。车辆传感器检测这些铁磁信号，利用信号的强度计算车辆在车道中的横向位置。这种方法对车辆横向位置的估计精度能达到几个厘米，但这种方法最大的缺陷是道路改造耗资巨大。 （2）基于车辆的车道偏离警告系统 该类系统主要是利用机器视觉或红外传感器检测车道标识的位置，按照传感器的安装方式可分为俯视系统和前视系统。 1)基于车辆的俯视系统 基于车辆的俯视系统其优势就是在结构化道路上效率高并简单易行，并有可能取得更高的定位精度。其不利的因素是只能在结构化道路上使用（必须存在道路标识，且道路标识能被有效识别）。 2)基于车辆的前视系统 基于车辆的前视系统优势在于可以利用更多的道路信息，在没有道路标识的道路上也可以使用。其不利因素就是用来定位车辆横向位置的一些图像特征点可能被其他车辆或行人干扰。 目前商业化使用的产品都是基于视觉的系统，由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成。 二、 相关的预警系统 国外——（1）AURORA系统、美国卡内梅隆大学机器人学院于1997年开发成功，是基于车辆的俯视系统中最具代表性的系统。该系统的处理算法主要基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向闻之估计、车道偏离警告三部分组成。 （2）AtuoVue系统、该系统由德国的DaimlerChrysler公司和美国的Iteris公司联合开发，2000年6月首次实际应用。该系统工作原理是通过实时监测本车在当前车道中的位置，计算本车到车道标识线距离，然后与设定的报警距离相比较，判断是否进行预警。当检测到将要发生车道偏离时，它将发出一种类似于车辆在隆声带上行驶时发出的隆隆作响的声音来提醒驾驶员修正车辆位置[1]。 （3）Mobileye AWS系统、该系统由总部设在荷兰的Mobileye公司研制，其利用安装在前挡风玻璃上的单个摄像机监测车道标识线，测量和监控本车与道路边界的距离。该系统能检测不同的车道标识如：实心连续线、虚线等。在没有车道标识的情况下，系统能利用道路边缘或路沿来进行车道偏离警告。该系统的车道偏离警告模块通过检测道路边界，计算车辆相对于车道的位置和车辆的侧向运动，预测 车辆将横越车道标识的时间，当该时间低于设定的阈值时，系统触发视觉警告和声音警告，以使驾驶员对不同的危险状态做出适当的反应而减少意外事故的发生[1]。该系统采用的警告阈值能适应不同的驾驶风格，且在有意识的车道偏离、制动和没有道路标识等情况下能对警告的产生进行了抑制，同时也适当考虑了驾驶员的个人驾驶行为。 （4）DSS(Driver Support System)系统 日本三菱汽车公司于1998年提出设计和发展该系统，并于1999年秋季应用于模型车上。该系统由一个安装在汽车后视镜内的小型摄像机、一些检测车辆状态和驾驶员操作行为的传感器以及视觉和听觉警告装置组成。该系统利用由摄像机获得的车辆前方的车道标识线、其他传感器获得的车辆状态数据和驾驶员的操作行为等信息，判断车辆是否已经开始偏离其车道。如有必要，系统将利用视觉警告信息、听觉警告信息以及震动方向盘来提醒驾驶员小心驾驶车辆。该系统的特别之处在于，它能产生一个促使车辆回到自身车道中央的转向力矩，促进驾驶员采取正确的驾驶行为。当然，该力矩不足以干涉驾驶员自己施加的转向力矩，从而保证驾驶员对车辆的完全控制[1]。 （5）ALVINN系统和SCARF系统 ALVINN系统和SCARF系统由美国卡内基梅隆大学机器人学院、NavLab实验室和视觉与自动化系统研究中心(VASC)联合开发。ALVINN利用神经网络从训练数据中学习正确的行为。。SCARF系统将图像中的像素点基于它们各自的颜色聚类为道路类和非道路类，在基于假设道路在图像中表现为梯形的条件下，利用Hough变换寻找最可能的 道路位置。由于该系统仅仅寻找道路像素组成的梯形区域，不能用于多车道行车以及避障操作[1]。 （6）韩国的STAR系统 该系统主要有车道识别传感器、横向角速度传感器、前转向促动器和控制器组成。车道识别传感器主要由黑白摄像机和图像处理部件组成，摄像头安装在驾驶室后视镜处，指向前方车道，主要功能是识别车道标志线、道路曲率半径、侧向偏移和航向角。横向角速度传感器主要功能是检测车辆的横摆角速度。前转向促动器主要由液压动力转向机构组成，主要功能是根据控制器指令对转向机构施加一定大小的力矩，使方向盘转动一定的角度。控制器的主要功能是计算当前车辆的实际行驶轨迹和预期行驶轨迹这两种轨迹的偏差，必要时发出警告指令和转向促动器控制指令[5]。 国内——JLUVA-1系统、基于 DSP技术的嵌入式系统 三、 基于机器视觉的车道偏离预警的实现 基于机器视觉的车道偏离预警系统大都依赖于机器视觉所获取的道路图像中的车道标识线信息，根据一定的先验知识，通过合适的转换确定出自身车辆在车道中的位置和方向信息，然后根据假定的预警模型确定在当前状态下是否有必要触发警报。 基于机器视觉的道路边界以及车道标识线识别方法基本上可以归结为两类方法，一类为基于特征的识别方法，一类为基于模型的识别方法[27]。 （一） 基于特征的识别方法 基于特征的识别方法主要是结合道路图像的一些特征（颜色特征、灰度梯度特征），从所获取的图像中识别道路边界或车道标识线（对特征车道线进行连接、拟合或其他分析，或是对图像中边缘检测进行直线拟合得到边界线段、对其长度和方向进行聚类并连接）。基 于特征的车道识别算法中的特征主要可以分为灰度特征和彩色特征。基于灰度特征的识别方法是从车辆前方的序列灰度图像中，利用道路边界及车道标识线的灰度特征而完成的对道路边界及车道标识线的识别。基于彩色特征的识别方法是利用从获取的序列彩色图像中，根据道路及车道标识线的特殊色彩特征来完成对道路边界及车道标识线的识别。目前应用较多的是基于灰度特征的识别方法。优点在于能适应道路形状，同时检查时处理速度快，但当道路图像复杂时边缘检测还需要很多后续工作来完成对边缘的分析会降低实时性，且道路出现阴影和车道线边缘受损此方法可能会失效。 （二） 基于模型的识别方法 基于模型的道路边界及车道标识线识别方法主要是针对结构化道路具有相对规则的标记，根据其形状建立相应的曲线模型，采用不同的识别技术（Hough变换、模板匹配技术、神经网络技术等）来对道路边界及车道标识线进行识别。目前最常用的道路几何模型是直线道路模拟，也提出了曲线道路模型。基于模型的车道线识别可以有效地克服路面污染、阴影、光照不均等外界环境影响。但当道路不符合预先假设时，模型会失效。 1、 图像预处理 此过程主要由图像采集、道路图像预处理和可行区域的建立三部分组成。图像预处理过程：彩色图像灰度化、灰度拉伸、边界增强与边界检测、用大律法求图像阈值、图像二值化（把灰度图像转化为黑

openpilot 原理openpilot 是一种开源的自动驾驶系统，其原理是通过使用深度学习算法和传感器数据，使车辆能够实现自主驾驶功能。

在本文中，我们将详细介绍openpilot的原理及其工作方式。

openpilot 的核心原理是使用计算机视觉技术和机器学习算法来实现自动驾驶。

通过安装在车辆上的摄像头和其他传感器，openpilot 能够获取周围环境的信息，并基于此做出相应的驾驶决策。

摄像头会实时捕捉道路上的图像，并使用计算机视觉算法对图像进行处理和分析，以识别道路标志、车道线、其他车辆和障碍物等。

在openpilot中，深度学习算法起着至关重要的作用。

通过使用大量的标注数据，openpilot可以训练出一个深度神经网络模型，该模型可以对图像进行分类和定位。

训练好的模型可以准确地识别道路标志和车道线，并对它们进行跟踪和预测。

这样，openpilot就能够根据识别结果来判断车辆当前所处的交通环境，并做出相应的驾驶决策。

除了计算机视觉技术，openpilot还使用了其他传感器来获取车辆周围环境的信息。

例如，通过使用激光雷达(LIDAR)和超声波传感器，openpilot可以测量车辆与前方障碍物的距离，并根据距离信息来规划车辆的行驶路径和速度。

此外，openpilot还使用全球定位系统(GPS)来获取车辆的位置和速度信息，以及惯性测量单元(IMU)来测量车辆的加速度和角速度。

openpilot的工作方式是将传感器数据输入到自动驾驶控制器中，控制器会根据接收到的数据进行实时处理和分析，并生成相应的控制指令。

这些控制指令会发送给车辆的执行器，以控制车辆的加速、制动和转向。

同时，openpilot还会不断地根据传感器数据和控制指令进行反馈和调整，以保证车辆的安全和稳定。

需要注意的是，openpilot虽然具有一定的自主驾驶功能，但仍然需要驾驶员的监控和干预。

驾驶员需要时刻保持警觉，并随时准备接管车辆的控制。

基于Catmull-Rom样条的道路检测算法研究葛媛媛;张宏基【摘要】为了解决城市半结构化道路识别过程中由于道路特征不明显,外界环境中各种干扰(光照、阴影、道路边线不连续)等因素的影响而导致道路识别鲁棒性差的问题,研究了基于Catmull-Rom样条曲线的城市半结构化道路检测算法.首先对摄像机采集的环境图像信息进行变换处理,然后根据图像处理结果和车辆当前状态设置自适应核心区域.通过引入Catmull-Rom样条曲线,构造半结构化城市道路检测模型,并使用最小二乘法求解Catmull-Rom样条曲线的最优控制点,从而完成对城市半结构化道路的检测.实验结果表明,该算法利用Catmull-Rom样条曲线模型在城市半结构化道路环境中能灵活且精确地提取车道标识线,采用自适应混合各向异性高斯滤波器保障了系统的稳定性及鲁棒性,对典型道路干扰因素均具有较好的检测效果.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)010【总页数】6页(P188-193)【关键词】半结构化道路;Catmull-Rom样条;层次搜索优化;高斯滤波;道路模型【作者】葛媛媛;张宏基【作者单位】榆林学院现代设计与先进制造技术研究中心,陕西榆林 719000;榆林学院现代设计与先进制造技术研究中心,陕西榆林 719000【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言道路检测技术是智能车辆视觉导航的关键技术，因其具有较大的环境复杂性和智能技术的挑战性而备受科研机构以及汽车生产厂家研发部门的关注。

利用视觉作为环境感知的主要方法是由于视觉图像具有信息量大、易于采集和传输等优点，也被公认为是最有效的感知方式之一[1-2]。

如何快速精准地识别可行驶的环境道路以及如何很好地适应复杂多变的外界环境是目前优秀道路检测算法所要解决的两个最关键的问题，也即检测算法的实时性和鲁棒性。

然而在城市半结构化道路环境下，由于车辆的运动、环境干扰，实际路面的凹凸障碍和道路两边树木等景物的变化，以及光照、道路表面纹理的取向和深度等的不同，使得被处理的图像信号受复杂、时变和不确定性等因素影响，所以在半结构化环境下道路识别算法变得非常困难，无法满足实时性的技术要求。

《基于计算机视觉的汽车驾驶行为研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，汽车驾驶领域已经进入了一个新的时代。

传统的驾驶行为研究多以人类感知和主观判断为基础，而随着计算机视觉技术的发展，越来越多的研究开始利用计算机视觉技术对汽车驾驶行为进行深入分析。

本文将就基于计算机视觉的汽车驾驶行为研究展开探讨，以进一步挖掘这一领域的研究潜力和价值。

二、研究背景计算机视觉是一种基于计算机系统的图像识别、理解和分析的技术，它可以对道路环境进行实时监控，提供更为准确的驾驶信息。

基于计算机视觉的汽车驾驶行为研究，旨在通过分析驾驶员的驾驶行为、车辆运动状态以及道路环境等信息，提高驾驶安全性和舒适性。

三、研究方法本研究采用计算机视觉技术，结合机器学习和图像处理技术，对汽车驾驶行为进行深入研究。

具体而言，我们将采用以下方法：1. 数据采集：通过安装于车辆上的摄像头等设备，实时采集道路环境和车辆运动状态等数据。

2. 图像处理：利用图像处理技术对采集到的数据进行预处理，如去噪、增强等操作，以便于后续的图像分析和识别。

3. 特征提取：通过机器学习算法对预处理后的图像进行特征提取，如车道线、交通标志等信息的识别和提取。

4. 行为分析：根据提取的特征信息，对驾驶员的驾驶行为进行实时分析和判断，如车速、方向等。

四、研究内容本研究主要针对以下几个方面展开研究：1. 驾驶员行为分析：通过计算机视觉技术对驾驶员的驾驶行为进行实时监测和分析，包括车速、方向、加速等指标，为驾驶安全提供参考依据。

2. 车辆运动状态分析：利用传感器等设备获取车辆的运动状态信息，结合计算机视觉技术对车辆运动轨迹进行预测和判断，以提高驾驶舒适性和安全性。

3. 道路环境分析：通过图像处理和机器学习等技术对道路环境进行实时监测和分析，如车道线、交通标志等信息的识别和提取，为驾驶员提供更为准确的道路信息。

4. 驾驶行为模式研究：通过对大量驾驶数据的分析和挖掘，研究不同驾驶员的驾驶行为模式和特点，为驾驶培训和安全教育提供参考依据。

基于计算机视觉的汽车辅助驾驶系统设计与实现摘要：随着科技的不断进步和人们对安全驾驶的追求，汽车辅助驾驶系统成为了当前研究的热点之一。

基于计算机视觉的汽车辅助驾驶系统以图像识别、目标检测和跟踪等技术为核心，通过实时分析驾驶环境中的图像信息，提供驾驶员的安全保障和驾驶舒适性。

本文将详细介绍基于计算机视觉的汽车辅助驾驶系统的设计与实现。

1. 引言随着全球汽车智能化的发展，汽车辅助驾驶系统正逐渐成为现代车辆的标配。

这些系统利用计算机视觉技术，通过处理传感器收集的数据进行环境分析，使驾驶员能更好地应对道路条件和其他车辆的情况，从而提高道路安全性。

2. 计算机视觉技术在汽车辅助驾驶系统中的应用计算机视觉技术在汽车辅助驾驶系统中发挥着重要的作用。

其中包括图像识别、目标检测和跟踪、车道识别和交通标志识别等关键技术。

本节将详细介绍这些技术的基本原理和应用。

3. 基于计算机视觉的汽车辅助驾驶系统设计框架基于计算机视觉的汽车辅助驾驶系统通常包括感知、决策和执行三个模块。

感知模块负责通过图像处理技术获取环境信息，决策模块根据感知模块的结果进行智能决策，执行模块则将决策结果反馈给车辆控制系统。

本节将介绍这个系统的整体设计框架以及各个模块的具体功能。

4. 图像识别算法及其优化图像识别是汽车辅助驾驶系统中最重要的技术之一。

本节将介绍常用的图像识别算法，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等，并探讨如何通过算法优化来提高图像识别的准确性和实时性。

5. 目标检测与跟踪技术应用在汽车辅助驾驶系统中，目标检测和跟踪技术用于识别和跟踪道路上的其他车辆、行人和障碍物。

本节将详细介绍目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN 等，并探讨如何实现实时目标检测和跟踪。

6. 车道识别与交通标志识别技术车道识别和交通标志识别是基于计算机视觉的汽车辅助驾驶系统中的另外两项重要技术。

本节将介绍传统的车道线检测算法、基于深度学习的车道识别算法以及交通标志识别算法，并探讨它们在实际驾驶场景中的应用。