基于熵最大化图像分割的直线型车道标识识别及跟踪方法

为了解决在道路路面材料不一致或光照不均匀情况下的车道标识线的识别和跟踪问题,提出一种基于熵最大化的图像分割可变形模板的车道标识线识别及跟踪方法.该方法结合了图像变窗口处理技术和基于熵最大化分割方法来实现对道路图像的理想分割,然后利用可变形模板匹配方法得到车道标识线参数,最后采用建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标识线的实时跟踪.试验结果表明：该方法具有很好的可靠性、鲁棒性和实时性.     

车辆辅助驾驶系统中的三车道检测算法

本文中提出了一种基于车道线特征的三车道检测算法。首先,在车道线预提取过程中对道路消失线以下部分的整个车道图像进行模糊化和边缘检测,并根据边缘点位置和方向角对消失点进行定位,同时基于消失点位置提取直线并结合车道模型对构成三车道的直线进行筛选和补充。接着在车道跟踪阶段,根据前一帧图像检测出的直线和消失点位置,对车道图像局部区域分别进行边缘点、直线的跟踪检测,并对消失点位置进行重定位。最后,对车道参数进行寻优以计算车道线曲率和车道宽度。试验结果表明,提出的边缘检测算法能有效检测模糊车道线边缘并抑制噪声,消失点和直线的检测方法耗时少且准确性高。在直线检测的基础上进行车道模型匹配能提高车道识别实时性,算法在车道线模糊、雨天、大雾和大曲率等环境下均具有较好的适应性。     

一种基于卡方统计的弯道识别算法

提出了一种基于卡方统计的弯道识别算法。该算法从机器视觉出发,对图像传感器采集的道路图像进行预处理,包括感兴趣区域(Region of Interest,ROI)划分、高斯滤波和边缘检测,筛选满足车道边缘特征的像素点,并提取车道线中点。再设置动态的感兴趣区域,得到两边车道像素点中心位置与车道线中心线的关联性概率函数,最后利用关联性概率函数和对称性来识别弯道。试验结果表明卡方统计能有效识别弯道和和弯道方向,满足汽车辅助驾驶系统识别的实时性和准确性。     

基于成像模型的车道线检测与跟踪方法

针对结构化道路上存在非车道线标记干扰的情况,提出一种基于成像模型的线扫描车道线检测及跟踪方法。检测算法中首先对路面图像进行形态学高帽变换预处理,然后建立前方道路图像的成像模型,将图像坐标系中车道参数和世界坐标系中实际车道参数对应,对图像进行初扫描,利用边缘贡献函数及RANSAC算法选取最确定线后,以此线为标准进行二次扫描,得到边缘点后统计边缘贡献函数局部最大值并拟合成直线车道线。跟踪算法中运用Kalman滤波器预测车道线区域,并提取符合标准的控制点拟合成模型为B样条的车道线。试验结果表明:该方法能够快速准确地在复杂环境中提取多个车道线,尤其对存在非车道线道路标记干扰的情况有显著效果。     

车道检测中感兴趣区域选择及自适应阈值分割

针对间断线型或因污迹掩盖、磨损导致的车道标线不连续等情况,在基于前帧图像检测结果设置感兴趣区域的车道标线跟踪算法基础上,通过区域对比度分析并结合自适应大津算法,建立了车道标线有效检测区域的筛选及其自适应阈值图像分割算法。多种典型车道线型下的图像检测试验表明,算法在保持良好实时性的同时,也体现出对不连续车道线型处或破损等因素的鲁棒性和自适应性。     

一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法

提出一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法,可用于车道线检测和车道跟踪。首先在感兴趣区域内基于投票机制检测消失点,定义目标搜索区域,利用边缘检测信息提取车道特征点。然后沿其梯度方向投影计数,获取车道线上的两个点,再通过置信度判断检测出车道线。最后定义带状区域,实现车道跟踪。采用TMS320DM6437为硬件开发平台,并在集成开发环境CCS下实时仿真调试程序。实车试验结果表明,该算法在DSP硬件平台上运行具有很好的实时性、鲁棒性及准确性,在有阴影、车辆遮挡或雨雾天气等复杂行驶环境下的车道识别和跟踪效果令人满意。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中，路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰，针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像，很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析，并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法，通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素，有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力，大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力，并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域，因此识别车道线的速度得到大幅提高，可以满足自动驾驶对于实时性的要求。     

基于CCD参数智能调节的车道线检测

在分析传统Hough变换优缺点后,提出一种基于CCD参数智能调节的车道线检测方法。通过建立图像特征区域,调节CCD的亮度、增益和曝光时间等参数,增强车道线与周围道路的对比度,减少路面噪声;在此基础上提出改进的Hough变换算法,对整幅图像进行种子点的选取与归类,再对每组种子点进行Hough变换,最后通过一定的角度约束提取车辆当前运行车道线。道路试验验证了该方法的有效性、实时性和准确性。     

基于实例分割的车道线检测算法

为实现在自动驾驶复杂场景下检测数量变化的车道线，提出一种基于实例分割的车道线检测算法。首先以ResNet18网络作为主干网络提取图像特征，采用特征金字塔网络进行特征融合。同时设计一种扩张卷积残差模块来提高检测的精度；然后基于车道线的位置进行实例分割，利用语义分割出的车道线点位置预测对应的聚类点位置，通过对聚类点采用DBSCAN聚类算法实现车道线实例区分。结果表明，该算法能够在复杂的自动驾驶场景下有效地进行多车道线检测，在CULane数据集和TuSimple数据集上的调和平均值分别达到75.2%和97.0%。     

Vision-based fusion of robust lane tracking and forward vehicle detection in a real driving environment

With the goal of developing an accurate and fast lane tracking system for the purpose of driver assistance, this paper proposes a vision-based fusion technique for lane tracking and forward vehicle detection to handle challenging conditions, i.e., lane occlusion by a forward vehicle, lane change, varying illumination, road traffic signs, and pitch motion, all of which often occur in real driving environments. First, our algorithm uses random sample consensus (RANSAC) and Kalman filtering to calculate the lane equation from the lane candidates found by template matching. Simple template matching and a combination of RANSAC and Kalman filtering makes calculating the lane equation as a hyperbola pair very quick and robust against varying illumination and discontinuities in the lane. Second, our algorithm uses a state transfer technique to maintain lane tracking continuously in spite of the lane changing situation. This reduces the computational time when dealing with the lane change because lane detection, which takes much more time than lane tracking, is not necessary with this algorithm. Third, false lane candidates from occlusions by frontal vehicles are eliminated using accurate regions of the forward vehicles from our improved forward vehicle detector. Fourth, our proposed method achieved robustness against road traffic signs and pitch motion using the adaptive region of interest and a constraint on the position of the vanishing point. Our algorithm was tested with image sequences from a real driving situation and demonstrated its robustness.     

基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪

车道检测算法的研究是智能车辆自动导航的首要环节。与目前基于视觉的车道检测与跟踪系统不同,本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪方法。该方法利用毫米波雷达探测到前方车辆的距离信息,并采用扩展卡尔曼滤波技术和图像处理技术,建立车道跟踪的动态视觉窗口,提取车道边界,并判断前方车辆相对于车道的位置。该方法大大缩减了处理时间,且增强了系统的鲁棒性。     

Investigation of automatic path tracking using an extended Kalman filter

This paper proposes a lane marker recognition method that uses the steering angle in addition to image information. A Kalman filter was reconfigured regarding the yaw motion and lateral motion of lane markers, previously treated as a stochastic process, as the states of a vehicle model driven on the basis of the steering angle. Driving tests conducted with an actual vehicle verified that this method provides good tracking at the time of steering input and avoids misrecognition of lane marker candidate points in inclement weather.     

Robust lane markings detection and road geometry computation

Detection of lane markings based on a camera sensor can be a low-cost solution to lane departure and curve-over-speed warnings. A number of methods and implementations have been reported in the literature. However, reliable detection is still an issue because of cast shadows, worn and occluded markings, variable ambient lighting conditions, for example. We focus on increasing detection reliability in two ways. First, we employed an image feature other than the commonly used edges: ridges, which we claim addresses this problem better. Second, we adapted RANSAC, a generic robust estimation method, to fit a parametric model of a pair of lane lines to the image features, based on both ridgeness and ridge orientation. In addition, the model was fitted for the left and right lane lines simultaneously to enforce a consistent result. Four measures of interest for driver assistance applications were directly computed from the fitted parametric model at each frame: lane width, lane curvature, and vehicle yaw angle and lateral offset with regard the lane medial axis. We qualitatively assessed our method in video sequences captured on several road types and under very different lighting conditions. We also quantitatively assessed it on synthetic but realistic video sequences for which road geometry and vehicle trajectory ground truth are known.     

面向车道变换的路径规划及模型预测轨迹跟踪

为解决智能车辆在车道变换过程中的路径规划和路径跟踪问题,首先,利用梯形加速度法设计了车道变换虚拟理想轨迹,该路径规划方法的适应性取决于车道变换时间、横向加速度及变化率等关键变量的约束条件,因而对各关键变量之间的数学关系进行了定量计算,并绘制了不同工况下的车道变换虚拟理想轨迹,用于分析各关键变量对路径规划的影响;其次,建立了线性离散的车辆动力学预测模型,综合分析了车辆模型的控制输入、状态变量以及道路结构参数等约束条件,构建了多约束模型预测控制（MMPC）系统用于车道变换路径跟踪,并基于Hildreth二次规划算法对其目标函数进行了求解,获得前轮转向角控制量,从而保证智能车辆在车道变换过程中的路径跟踪性能及操纵稳定性能;最后,利用MATLAB和Carsim软件对提出的多约束模型预测控制系统进行联合仿真,并构建单约束模型预测控制（SMPC）系统与其进行性能比较,分别对车道变换时间为3 s和6 s时的车道变换性能进行比较分析。结果表明：当车道变换时间为6 s时,2种控制系统都能较好地实现车道变换功能;当车道变换时间为3 s时,与SMPC控制系统相比较,MMPC控制系统能够在有效跟踪期望行驶路径的同时改善车辆的操纵稳定性,从而提高车辆在路径跟踪过程中的主动安全性能。     

基于单目视觉的区域交通智能车辆道路边界检测方法研究

基于单目视觉的道路边界检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一。指出图像边缘检测现有算法的不足,采用领域平均法对图像进行平滑处理,根据图像的边缘特征运用Prewitt算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息。使用最大熵算法分割二值化图像进一步减少噪声,从而得到良好的道路特征图像数据。利用道路约束条件,建立视觉系统动态感兴趣区域(DAOI),运用改进的Hough变换最终识别道路边界。试验结果表明:本文所述算法不仅能准确、实时检测出道路板边界,而且能有效地抑制噪声,为区域交通智能车辆的换道和超车提供研究基础。     

车道识别过程中搜索车道线的方法

提出了一种在RO I(region of interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的车道识别算法,使其能够很好地处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态搜索窗口,除了能精确地追踪车道标志线之外,还能应用于弯路路况。运用LM edSquare曲线拟合算法提高了车道拟合过程的稳健性和精确性。由于RO I的建立,整个识别过程的计算量大大降低,适应实时性要求。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

Reduction of preview distance in lane-keeping control

Lane marker detection is indispensable for a lane-keeping-control algorithm. However, it is impossible to detect lane markers when the curvature of the lane the vehicle is travelling on is large or when there is another car in front of the vehicle with short distance. For lane marker detection, it is desirable to set a preview point close to the vehicle. Therefore, by analyzing the block diagram of driver-vehicle system, we propose a method to reduce preview distance without lane tracking performance deterioration by increasing preview points from the conventional one point to two points. Furthermore, it is revealed that driving along a corner with constant curvature without steady-state deviation and arbitrary design of tracking dynamic characteristics become possible by increasing preview points.