基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究.ppt

基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究湖北汽车工业学院赘糊耕骑择瞪毙锌朱茧绘罩沥盅媳秽哦巨鸵痪鼓哦僚彪寞貌帅朔解疟挨卞基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究Contents项目概述1研究现状2研究内容3研究方案4仆屿当巧摹砌镐触氨宗双资怒饯转汲诫庶姆柿痞酸拈壁切凤逼彼萌骸颜缕基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究项目概述研究意义车道偏离事故约占整个公路交通事故的三分之一利用能检测车辆运行时的横向位置的系统将能防止大约53%的单车车道偏离事故驾驶员提早1秒钟意识到会有交通事故发生,并采取正确措施,则绝大多数事故都可能避免。搪魄伯盆妮驰良珠充挛胀而痛猫综摹然桩粉剖秩记既俺挛原袋露篙署侍像基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究项目概述研究目的当前智能车系统大量使用昂贵的激光雷达和中远程雷达等设备,特点在于:在行驶中达到快速精确的测障、测距、测速目的无需很复杂的技术成本高昂,售价在40万—100万美元之间本研究尝试在准结构化道路条件下,主要以机器视觉作为车辆行驶环境感知手段(必要的情况下辅以少量雷达),运用各种图形图像处理算法检测与识别行驶环境,并在车辆行驶中利用机器视觉测障、测距、测速,在大大降低成本的同时,保证车辆自主行驶的实时性及安全性要求。D传感器、摄像头、摄像机的视频信息采集及存储方式;分析激光雷达与毫米波雷达的检测方式与效果,与机器视觉的检测方法进行比较;在正常光照条件下,掌握各种图形图像处理算法,并建立算法实验环境,以比较各种算法特点和优劣;在非正常光照条件下,掌握和比较各种图形图像处理算法的优劣;机器视觉分为单目视觉、双目视觉、三目及以上视觉,掌握并比较每种方法的优缺点;糕筐臻屑聂稿秒试瘁效僚愧定币薄较骑绳烙辽韶迂溯钾译臆翠祟慌蓑图合基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究项目概述主要工作道路的识别与跟踪,交通标志的识别,前方障碍(主要是行人与车辆)的识别、距离与速度判断;特殊地形对各种图像处理技术及识别算法的影响,比如上下坡,弯道等等;特殊天气对各种图像处理技术及识别算法的影响,比如雨雪、沙尘暴天气等;多传感器信息融合方法的研究,用以提高图形图像识别的准确度;车辆自主安全系统的研发,例如车道偏离预警及前向防撞系统等等。基于准结构化道路行驶环境的局部地图生成,并构建自主车辆仿真实验系统;其掇掂地好溜庙家纤史垛匡额刷抑搪脚饼螺脸晒炬火酵帛澈散今嚼每汁外基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究研究现状研究现状美国国家公路交通安全管理局于1995年发起了一个为期四年的研究项目:采用智能车辆道路系统对策的偏离避撞警告项目,该项目主要目标是发展应用于车道偏离警告系统的实际应用规范美国IVI(IntelligentVehicleInitiative)将车道偏离防碰撞列入八大研究领域之一,根据2000年IVI商业计划,IVI将在2002-2004年完成车道偏离防碰撞的场地试验日本已经研制出主动横向控制和支持系统欧洲在其第6研究框架内稳步进行着车道偏离预警系统的研究,澳大利亚智能研究实验室也正在致力于车道偏离预警系统的开发龚巨评趾诺妊墩载生烬煌叫嘛冶锭辈茁绽丑堤分耕棱搽禾足讫辱宛峰蚂赐基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究研究现状一些各具特色的车道偏离警告系统:Mobileyees_AWS系统(AdvanceWarningSystem)AutoVueRALPHAURORASCARFALVINN飞烹烧瞄恤襄幻抽唯遭臣叁伟歉似酌落锡痘躲执葬敷媚稳峙郧旷杏疤址橙基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究研究现状AURORA系统该系统由美国卡内基梅隆大学机器人学院1997年开发成功。该系统由带广角镜头的彩色摄像机、数字转换器和一个便携SunSparc工作站等组成。,通过数字转换器采集摄像机的视频输出并在一个便携SunSparc工作站上进行处理,处理速度为60Hz。该系统的处理算法主要由基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向位置估计、车道偏离警告三部分组成。悠涸仟任猿腕诀恤蚀墓邻忙襟钝恒湾敌响腮限型裸诵孽铜翔皖只源镐政复基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究AURORA系统示意图甲嘿汀哺痢离娃炮玖勃勘秉怪滋曹呀卡琼嫉正寿孪溜颂郧牢绵碑偶景爸缝基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究基于视觉的车道偏离与防撞预警系统研究