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    高速場景下的車道檢測與跟蹤研究

    來源:用戶上傳      作者:邱少林

      摘要:高速結構化場道路因場景相對簡單,無行人識別任務,實際交通承載大,駕駛任務單一、枯燥,交通事故后果嚴重而被學術界和產業界譽為迫切實現商業化應用的自動駕駛場景之一。基于此,該文針對高速結構化場景下的車道檢測和跟蹤任務提出一種基于邊緣像素采樣和粒子濾波的車道檢測與跟蹤算法,并在MATLAB-CarSim聯合仿真環境下驗證所提出算法的有效性。
      關鍵詞:結構化場景車道檢測車道跟蹤粒子濾波聯合仿真
      中圖分類號:U463.6文獻標識碼:A文章編號:1672-3791(2022)08(b)-0000-00
      道路檢測和跟蹤是許多智能車輛應用的重要任務,例如車道偏離預警(LDW)系統、車道保持輔助系統、駕駛員輔助和自動駕駛[1-2]。道路檢測是指在預先不了解道路幾何的情況下,對道路邊界進行定位,包括道路定位、計算車輛相對于道路的位置等基本任務,而道路跟蹤則是從先前的道路參數中更新道路參數。基于視頻的道路檢測與跟蹤與主動傳感器相比具有許多優點,因此越來越受到人們的關注[3-4]。一般來說,有兩種道路檢測和跟蹤方法:一種是針對帶有黃色或白色車道標記的結構化道路,另一種是針對非結構化道路。該文基于結構化高度公路駕駛場景對車輛視覺傳感器的輸出進行算法設計和仿真測試。結果表明,所設計的車道線檢測和跟蹤算法可以實現較好的R別和跟蹤效果。
      1車道檢測
      對于結構化道路,車道模型在車道檢測中起著重要的作用,其中一些假設是為了更好地從二維圖像中恢復三維車道[5-6]。在該文中,假設兩條車道線是平行線,并且在平面上是同心圓。設圖像平面中的像素對應于地平面上的點。因此,曲率為的圓弧近似為:
      其中,是地平面上弧的偏移量。地平面上的這些圓弧投影到圖像平面上的曲線中。
      其中;與、弧曲率和相機傾斜角度有關;是地平面上弧切線和相機傾斜角的函數。
      對式(2)取導數,得到:
      那么(2)可以表示為:
      現在,將的3D參數空間轉換為的2D參數空間,從而降低了計算復雜性和存儲要求。此外,所有車道形狀特征的和均相同,而是特定于車道特征的。換句話說,在這些車道形狀特征中,車道邊緣近似共享和。它們之間的差異是參數的值。從而能夠通過隨機霍夫變換(RHT)快速,穩健地估計和。因此,可以直接從原始邊緣點的位置和方向來估計和,而無需將邊緣點組合在一起成為單獨的特征。
      給定兩個像素和,在灰度邊緣圖中采樣,和可計算為
      最后,將車道檢測定義為估計道路圖像中左右車道的和。
      車道檢測的任務可以通過簡單的閾值操作或一些標準的邊緣檢測技術對二值邊緣圖像(通常是灰度圖像)進行。
      像素采樣算法如下:
      (1)使用具有非零梯度大小的像素形成樣本集;
      (2)計算權重;
      (3)將包括累積概率在內的所有數據存儲在一起,如,其中;
      (4)生成隨機數量;
      (5)通過二元細分求的最小。
      選擇的元素作為采樣像素。然后對參數和進行估計,驗證參數的正確性。因為不能只從參數和得到車道形狀,所以必須計算參數。該模型的參數可以通過對灰度邊緣圖像中曲線上點的梯度幅值的累積形成直方圖來確定。整個曲線的像素可以累積為
      其中,表示由確定的曲線長度。如果超過指定的閾值,則為曲線。
      2車道跟蹤
      原則上,粒子濾波是一種序列貝葉斯濾波方法,即序列蒙特卡羅濾波,廣泛應用于車道跟蹤。設表示時刻之前的測量,表示時刻之前的狀態。
      遞歸Bayes濾波包括兩個步驟:預測步驟和更新步驟。在預測步驟中,根據動力學系統模型和時刻之前的后驗概率,通過
      其中,是動力學模型的概率密度函數(pdf)。更新步驟計算給定似然度的和。
      其中,是一個測量模型,是一個先驗模型,是一個常數,可以表示為:
      基于采樣算法來尋找后驗概率的表示,用離散的加權粒子對后驗分布進行采樣:
      其中,是獨立同分布。設,則可以得到任意形式的近似估計值:
      可以通過直接從建議分布中抽樣來近似估計,并得到:
      其中:
      上述過程稱為貝葉斯重要性抽樣。

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