针对铰接工程车辆的变角度全景环视系统研究

针对铰接工程车辆车头与车厢间存在铰接角度且车身长导致的视觉盲区大的问题，提出了一种可以根据铰接角度实时调整拼接图像的变角度全景环视系统。对于静态俯视图像的生成，提出一种用于将畸变图像转换为俯视图像并对齐到指定位置的查找表快速映射方法，实现了通过一步变换完成鱼眼校正、逆透视变换与图像配准，提升了静态俯视图像生成的速率。对于动态全景环视图像的生成，提出了一种根据铰接角度改变后对应的动态查找表直接生成变角度全景环视图像的方法，提升了角度改变时图像重新配准的速率。对于全景环视图像的融合，提出了一种循环颜色调整和透明度融合相结合的方法，从而对整幅变角度全景环视图像进行均衡化处理并降低拼接缝带来的图像损失。试验结果表明：在同样的硬件平台下，对于静态俯视图像的生成，该系统不仅将运行速度提升了接近1倍，并且有效减少了图像的失真程度；在图像融合方面，该系统不仅获得了较好的融合效果，并且保证了运行的实时性；通过实车验证，该系统可以生成全局均衡且无缝的变角度全景环视图像并在嵌入式处理器上实现了接近30 帧·s^-1的处理速度；该系统实时生成的变角度全景环视图像可以有效消除铰接工程车辆周围的视觉盲区，从而提升铰接工程车辆行驶的安全性和便捷性。     

基于Retinex的低光照车位图像增强

针对自动泊车过程中车载鱼眼相机拍摄的车位图像因低光照环境导致图像整体偏暗、车位信息模糊而无法检测出车位的问题，本文中设计了一种融合限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）和改进单尺度Retinex(SSR)的车位线图像增强算法。首先将鱼眼相机图像畸变矫正后转换生成鸟瞰图；然后使用优化映射函数计算过程的CLAHE算法对鸟瞰图预处理；进而使用基于迭代方框滤波估计入射分量的单尺度Retinex算法增强图像；经过滤波和形态学处理，最后基于亮通道先验将图像灰度化，得到最终的增强结果。本文采集多组低光照场景下单侧鱼眼相机摄取的实际泊车过程视频，截取驶过停车位过程中的单帧图像作为数据输入，并使用一种基础车位检测算法对增强结果进行检测，试验结果表明，经过增强后可被检测出车位的视频帧数量超过90%，且单帧图像增强算法处理时间仅38 ms。     

基于视觉及认知的驾驶模拟器图像标定方法

为了提高多通道图像显示技术驾驶模拟器三维虚拟图像成像的逼真性,针对驾驶模拟器三维虚拟图像中物体的空间尺寸与驾驶人的视觉特性,对驾驶模拟器图像标定方法进行了研究。采用相似三角形原理,以几何相似关系进行数学推导,得出驾驶模拟器三维虚拟图像成像理论值。设计驾驶模拟器三维虚拟图像标定样板,标定样板以设定半径的圆面为核心,圆心设置为驾驶人双眼视点位置,圆弧面上设置6根直立标杆,圆面上设置3个符合中国国家标准的道路交通标志牌,利用驾驶模拟器虚拟成像软件将标定样板制成三维虚拟图像并投射到驾驶模拟器投影屏幕上。通过实际测量驾驶模拟器投影屏幕上的标杆间距、标杆长度、标杆底部到地面距离、驾驶人能够看清交通标志牌的距离,对比分析实际测量数值与理论值的差异,调整驾驶模拟器投影视点、投影仪缩放比例、视屏距离等参数以及驾驶模拟器成像硬件设备,完成对驾驶模拟器三维虚拟图像物体空间尺寸的标定。研究结果表明:驾驶模拟器通过该方法标定后,驾驶人在驾驶舱中看到的虚拟图像物体的尺寸大小(水平和垂直方向)与在现实中同样条件下看到的基本一致,对虚拟图像的视认距离也与现实中的视距基本一致,增加了虚拟场景的真实感和认知感。     

基于场景的360°全景系统设计及应用

360°全景环视系统主要利用安装在整车前、后、左、右的4个鱼眼摄像头进行图像拼接,通过鸟瞰图的模式给驾驶员展示真实车辆周围景象的系统,具有视角宽、图像真实等特点。该功能近几年被广泛应用于车载主动辅助驾驶安全领域。论文对360°全景技术进行概述,并在此基础上结合用户的实际应用场景进行软件逻辑的优化设计,是一种可借鉴的产品设计方案。     

驾驶模拟器可调节后视镜仿真方法研究*

为提升驾驶模拟器后视镜仿真的视野舒适度,提出了一种基于微软基础类库(MFC)的可调节后视镜仿真方法。该方法基于MFC的多线程框架设计后视镜调节模型,通过改变视野范围的方式调节后视镜可视区域,结合Arduino设计后视镜调节按钮,利用串口通信实现MFC程序与Arduino的数据交互,最终采用离屏渲染技术将后视镜显示在虚拟视景中。使用驾驶模拟器对后视镜成像效果进行了验证,结果表明,所提出的可调节后视镜仿真方法满足驾驶员在不同驾驶工况下的后方视野需求,同时保证了后视镜成像的实时性,达到虚拟驾驶仿真的要求。     

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。     

基于背景光照去除和连通区域的车位检测

基于视觉的自动泊车系统受光照不均匀的影响较大,且当图像信息较为复杂时,很难对车位做出准确判断,本文中提出了一种基于背景光照去除和连通区域的车位检测方法。使用鱼眼摄像头对车辆周围环境进行拍摄,对拍摄的图像进行处理得到全景鸟瞰图,并将其输入车位识别系统。通过从原始图像中去除背景光照,有效地解决了光照不均匀和背景复杂的问题,并设计了一种基于连通区域的车位提取方法,该方法简化了车位的提取,减少了车位识别的计算量。实验结果表明,所提出的方法可实现对车位的有效识别和精确定位。     

驾驶辅助系统基于融合显著性的行人检测算法

为满足先进驾驶辅助系统的高准确性行人检测要求,提出一种模拟人类注意力机制的视觉显著性行人检测方法。基于仅含行人信息的标记样本库,建立了条件随机场(CRF)模型,以实现不同显著性计算方法的最优融合。实际检测中,首先采用SLIC算法进行图像超像素形式的几何信息划分,进而对可能存在行人的区域进行初筛选,随后在可能的行人区域内,采用CRF模型计算显著性,并将具有较高显著性的区域确定为行人区域。实验结果表明,该方法具有较好的判别性能并达到满意的检测率,同时,采用的行人区域筛选方法在一定程度上缩短了算法的检测时间,基本满足了车载平台的实时性要求。     

一种复杂交通环境下的毫米波雷达目标跟踪方法

车载毫米波雷达是智能驾驶环境感知系统中重要的传感器,为实现车载毫米波雷达目标跟踪的稳定性、实时性和精确性,本文设计了一种基于联合概率数据关联(JPDA)的雷达目标跟踪算法,并提出了一种对传统JPDA算法的改进方式,该方式考虑了车载毫米波雷达运行的实际工况,通过改进点迹的选取方式以及利用生命周期理论简化关联事件的生成两个步骤,对传统JPDA算法进行了简化,解决了传统JPDA算法在密集目标环境下的组合爆炸问题,以及毫米波雷达虚警和漏检带来的数据不连贯、不稳定问题,实现了跟踪的稳定性和实时性;同时本文采用常加速度模型结合Kalman滤波对雷达目标运动状态进行了估计,解决了前后帧雷达目标运动状态不连续以及雷达信息中的噪声问题,实现了跟踪的精确性。实验结果表明:在复杂交通环境下,该毫米波雷达跟踪算法相较于传统JPDA算法,运算速率提升了50. 5%,稳定性提升了78. 46%。     

无人驾驶技术中红外图像识别准确率的实验研究

在无人驾驶领域中,提升无人驾驶安全性、丰富无人驾驶适用环境是提高无人驾驶系统的自动化程度的重要研究内容。文章首先分析了对于适用不同红外波段的车载红外成像辅助设备的选择问题,基于其面对复杂环境的可用性为选择依据,得出了短波红外成像设备优良性能的结论。同时针对现有红外图像成像质量的问题,基于Matlab应用相关图像的增强算法进行图像处理,在图像清晰度方面,采用了拉普拉斯算子、中值滤波等处理方法解决相应问题并获得了改良后的图像,实现对相机输出图像的增强。     

基于视觉及TLC概念的车辆跑偏检测方法研究

利用车载CCD摄像机获取道路图像,采用Sobel边缘检测技术获得含有道路边缘信息的图像,运用Hough直线检测原理检测出左右车道线.根据摄像机在车辆上的安装位置和俯仰角,建立图像坐标到世界坐标的变换关系,提取前轮外沿离最近车道线的距离;再应用国际通用的方法,根据车速估算出从当前时刻到前轮外沿触碰车道线的时间(TLC)并据此发出跑偏告警.以换道模拟跑偏驾驶的试验表明此方法可行、有效.     

基于双线阵相机的高铁CPⅢ自动测距系统

本文设计了一种高速铁路CPⅢ的自动测距系统,该系统以双线阵相机作为CPⅢ的图像采集设备,运用HALCON软件对采集到的CPⅢ图像进行自动识别得出CPⅢ中心的像素坐标,利用交汇测量原理计算出CPⅢ在相机坐标系中的位置,再经过坐标系的变换得出CPⅢ到铁轨中心的距离,通过Visual C++2008编程将图像采集、自动识别、计算等集成一体,实现了CPⅢ的自动测距,与全站仪、经纬仪等仪器比较显的方便许多。     

基于虚拟现实技术的全景泊车系统及其扩展应用

本论文充分研究倒车摄像头图像处理上的特征原理,从基本的成像原理出发,利用图像转化方法、图像拼合算法及融合算法,实现了虚拟图像和现实图像的融合,最终完成了全景泊车系统的设计,本方案仅用单个(两个)摄像头。通过本方法极大降低了生产成本,使得全景泊车系统对后保盲区的探测能力大幅提升,并且新增非常实用的透明底盘功能。本文方案扩展至倒车雷达系统使得性能的提升,并且新增非常实用的侧方障碍物提醒功能。为今后更多传感器的在虚拟现实技术上的创新开拓了方向。     

道路标线图像采集中的几何畸变校正研究

为探索道路标线养护信息采集智能化，建立了基于机器视觉的道路标线图像信息采集系统，因摄像机光学镜头为广角镜头，且光轴与道路平面倾斜，因而采集的道路标线图像会产生鼓形畸变和倾斜畸变。在分析道路标线图像产生鼓形和倾几何斜畸变原因的基础上，采用三次多项式校正道路标线图像的鼓形变形，并提出了一种用几何物像关系校正道路标线图像的倾斜畸变，实验结果表明这种方法是可行的。     

提升三轮摩托车制动性能的研究

通过对＂机械拉杆式＂制动结构三轮摩托车＂自制动＂现象的分析,将行车制动系后摇臂末端销轴孔中心的运动轨迹,拟合成固定圆心和半径的一段圆弧,后拉杆前端设计在该圆弧的圆心上,并使后拉杆末端始终在该圆弧上运动,从而有效解决了＂自制动＂问题,为其他＂机械拉杆式＂三轮摩托车＂自制动＂问题的解决提供了参考。     

96m钢-混组合桁架梁桥异位成型及转体施工技术

新建安九铁路庐山特大桥采用1孔96 m钢-混组合桁架梁结构跨越瑞九铁路线。根据桥梁结构特点及施工条件,该桥采用“异位成型、转体就位”的方案施工。在瑞九铁路线侧搭设组合支撑体系,在组合支撑体系上进行钢桁梁的拼装及混凝土槽形梁现浇施工;在Y197号墩墩顶设置固定端转轴、Y198号墩侧设置转体滑道和牵引设备,以Y197号墩中心为圆心、96 m为半径,将梁体转动16°至设计位置;转体后,按照单墩同步、两墩交替循环的方式落梁2429 mm至设计标高,完成钢-混组合桁架梁桥施工。     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题，通过引入Frenet坐标系概念，提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段，利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点，并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束，对相机参数进行迭代优化。基于标定结果，将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上，并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征，综合边界约束估计道路中心点。最后，结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量，并利用点平移运动拟合车道线，实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据，在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段，构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比，直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%，弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段，构建方法的平均投影距离为0.077 m，接近最新方法的0.069 5 m；而其平均精度为0.916，显著优于最新方法的0.663；所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化，有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。     

基于三维重建与Unet神经网络的隧道掌子面围岩快速分级技术

围岩等级是确定和调整隧道施工方案的重要依据,为减少由于施工实际围岩等级与地勘不符造成的经济损失、安全事故等问题,可对传统围岩分级方法进行改进。依托云南文麻高速大法郎隧道,采用三维重建、图像拼接、Unet神经网络等技术,结合围岩单轴抗压强度等特性,实现基于岩体完整性和强度特征的掌子面围岩结构面特征识别和围岩级别快速评价。先采用数码相机对隧道掌子面及周边硐壁进行图像信息采集,建立完整的三维模型,后通过投影和图像拼接得到掌子面高清拼接图像; 基于Unet神经网络对掌子面图像进行节理迹线自动识别,对节理评价指标计算后得到隧道掌子面完整性信息; 最后结合其他围岩特征信息,基于BQ分级方法进行掌子面围岩分级。研究结果表明： 该围岩分级方法可获得清晰的掌子面图像,在依托工程现场较原始设计分级更符合现场实际情况,具有良好的应用性。     

基于Prescan的自然驾驶场景构建与研究

文章主要描述基于Prescan软件对实车的自然驾驶场景片段转换成虚拟场景,用于ADAS或自动驾驶模拟测试。通过配备毫米波雷达、相机、Mobileye摄像头等传感器采集道路驾驶数据,提取场景片段,转化成虚拟软件中相应的实车场景,用于HIL或MIL测试,可实现重复性测试,降低测试成本,模拟恶劣天气等状况,复现实车测试状态等测试优点。