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基于无人车辅助导航的交通标线识别方法研究

方启龙  
【摘要】:无人车即无人驾驶汽车,是集感知、决策和控制等模块于一体的智能汽车实验平台。其涉及运动学、动力学、传感器、自动控制、人工智能和模式识别等多门学科和技术,综合了计算机技术和机器人技术,体现了无人驾驶汽车的发展和研究成果。无人车项目的开发和研制工作是一项非常复杂的工程,需要进行大量的试验作为支撑,需要进行软硬件联合开发和调试,而普通的汽车试验根本无法满足无人驾驶汽车所需的相关性能要求。 感知系统是无人车项目中非常重要的一部分,它为无人车提供外界的环境信息,通过各种传感器收集道路周围情况。这里的传感器包括SICK激光雷达、CCD摄像机等,为实验采集各种环境的感知信息,其中的CCD摄像机是本论文用到的主要实验仪器。 实时的交通标线识别系统是无人车感知系统的一个重要组成部分,对无人车的整体性能有着重要影响,因此得到了研究人员越来越多关注。但是,由于自然条件下情况复杂,且系统对实时性要求也很高,所以交通标线的实时识别在辅助导航中效果并不是很理想,仍然有着许多没法解决的问题。 本论文首先对从车载摄像机得到的视频中获取每一帧图像,再基于图像对交通标线进行处理。本论文在总结国内外相关论文研究成果的基础上,设计了交通标线识别系统的基本框架,详细地解释了交通标线识别系统中所涉及的四个关键技术:预处理技术、边缘检测技术、基于不变矩的特征提取技术和基于相似性度量识别技术。预处理技术的叙述见于本论文的第二章,边缘检测技术在第三章中得到描述,不变矩理论在第四章有详细的介绍,而第五章中详细地阐述了基于相似性度量的识别算法。 本论文第四章和第五章为核心章节,提出了交通标线特征提取的算法和交通标线识别的算法。第四章中详细阐述了基于不变矩理论的交通标线特征提取方法,对于自然条件下会产生形变的标线,不变矩理论能够很好地解决这个问题,因为不变矩得到的特征量对发生倾斜、转动和缩放的图像有保持不变的性质。第五章是交通标线识别部分,本论文用到基于相似性度量的分类方法对交通标线进行识别,由于车载的视频图像中交通标线的形状变化很大,甚至会产生畸变,所以为了降低误判和提高识别正确率。 本论文通过一系列地实验,并在真实的自然环境下测试,结果表明本论文设计的交通标线处理系统有一定的实用性,有着较快的处理速度和较高的准确度。一定程度上能够满足实时识别的需求,可以为无人车的决策系统提供路面的交通信息,以便正确地导航。


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