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          汽車記錄儀升級(jí)為主動(dòng)駕駛

          作者: 時(shí)間:2018-08-27 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          自從MARR視覺(jué)計(jì)算理論提出以來(lái),機(jī)器視覺(jué)技術(shù)迅速發(fā)展,是目前智能駕駛領(lǐng)域發(fā)展最快的技術(shù)之一,也是智能駕駛領(lǐng)域研究的主要方向之一。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201808/387781.htm

          機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在智能駕駛中應(yīng)用

          在智能駕駛中應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù),機(jī)器視覺(jué)技術(shù)必須具備實(shí)時(shí)性、魯棒性、實(shí)用性這三個(gè)特點(diǎn)[7]。實(shí)時(shí)性要求機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理必須與車輛的高速行駛同步進(jìn)行;魯棒性是要求智能車輛對(duì)不同的道路環(huán)境如高速公路、市內(nèi)公路、普通公路等,復(fù)雜的路面環(huán)境如路面的寬度、顏色、紋理、彎道、坡度、坑洼、障礙與車流等,各種天氣晴、陰、雨、雪、霧等均具有良好的適應(yīng)性;實(shí)用性指智能車輛能夠?yàn)槠胀ㄓ脩羲邮躘7]。

          目前,機(jī)器視覺(jué)主要用于路徑的識(shí)別與跟蹤[7]。與其它傳感器相比,機(jī)器視覺(jué)具有檢測(cè)信息量豐富、無(wú)接觸測(cè)量和能實(shí)現(xiàn)道路環(huán)境三維建模等優(yōu)點(diǎn),但數(shù)據(jù)處理量極大,存在系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性問(wèn)題,要靠開(kāi)發(fā)高性能的計(jì)算機(jī)硬件,研究新算法來(lái)解決。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,三維重建道路環(huán)境為車輛高速智能駕駛提供強(qiáng)大的信息,在不遠(yuǎn)的將來(lái)具有現(xiàn)實(shí)可行性。

          機(jī)器視覺(jué)的道路識(shí)別基本原理為,公路路面的環(huán)境(白色路標(biāo)、邊緣、路面顏色、坑洼、障礙物等)的CCD圖像灰度值和圖像紋理、光流有差異。根據(jù)這種差異,經(jīng)圖像處理后可以獲得需要的路徑圖像信息,如方位偏差、側(cè)向偏差、車輛在道路中的位置等信息。將這些信息與車輛的動(dòng)力學(xué)方程相結(jié)合,可構(gòu)成車輛控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型。

          3、智能駕駛系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

          (1) 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)

          機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的硬件構(gòu)成:主要由參數(shù)、型號(hào)、性能一樣的兩個(gè)CCD攝像頭、兩片同樣的視頻采集卡和計(jì)算機(jī)上的視頻處理軟件構(gòu)成。我們利用左右兩路CCD攝像頭攝取的照片對(duì)進(jìn)行圖像處理而得到相關(guān)的深度信息,必須保證左右兩路CCD攝像頭信號(hào)是同步的,否則攝取的圖片不對(duì)應(yīng),就無(wú)法正確的提取相關(guān)深度信息。因此我們左右兩路CCD攝像頭是經(jīng)過(guò)同步處理的攝像頭,就是從左路攝像頭的幀同步電路里引出幀同步信號(hào)到右路CCD攝像頭的幀同步電路里,從而保證左右兩路的圖像總是同步的。

          機(jī)器視覺(jué)處理軟件系統(tǒng)主要是擔(dān)負(fù)著障礙物檢測(cè)識(shí)別、交通信號(hào)檢測(cè)識(shí)別、交通圖案識(shí)別檢測(cè)、公路邊緣識(shí)別檢測(cè)、彎道弧度識(shí)別檢測(cè)和前方車輛距離速度檢測(cè)和路面坑洼坡度識(shí)別檢測(cè)這些主要信息的提取,在這些信息數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行道路環(huán)境的三維重建。機(jī)器視覺(jué)處理軟件系統(tǒng)處理得到的道路環(huán)境信息和輔助系統(tǒng)的多傳感器的信息進(jìn)行融合,結(jié)合車輛動(dòng)力學(xué)模型(已經(jīng)有很多科學(xué)家在研究模糊控制技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在車輛動(dòng)力學(xué)模型上的應(yīng)用)和車輛行駛狀態(tài)參數(shù),由車輛行為決策調(diào)度系統(tǒng)做出合理的決策調(diào)度,然后由路徑規(guī)劃系統(tǒng)生成合理的路徑規(guī)劃和車輛控制命令,對(duì)汽車進(jìn)行控制。

          公路邊緣識(shí)別檢測(cè)關(guān)系著汽車能否正確識(shí)別公路,尤其是缺乏交通圖案的低等級(jí)公路。我們機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)公路的邊緣信息和公路的寬度信息。公路的邊緣檢測(cè),對(duì)CCD攝取的圖像進(jìn)行二值化處理,就可以提取出公路邊緣;公路寬度信息檢測(cè),利用左右兩路CCD攝取的公路圖像進(jìn)行立體匹配,提取里面的深度信息,依據(jù)機(jī)器視覺(jué)理論計(jì)算出公路的寬度。依據(jù)其他傳感器的數(shù)據(jù)確定汽車在公路中的位置和汽車的行駛狀態(tài)參數(shù),做出合理的路徑規(guī)劃,優(yōu)化控制汽車在公路中的位置,做好路徑跟蹤,不至于行駛中偏離公路路面。

          交通圖案、道路標(biāo)識(shí)、交通信號(hào)的識(shí)別檢測(cè)。交通圖案包括常見(jiàn)的斑馬線、車道線、箭頭等。這些交通圖案都是有固定的顏色(比如斑馬線都是白色的)和固定的形狀,因此對(duì)他們的識(shí)別只要使用簡(jiǎn)單的圖像處理,然后對(duì)照我們預(yù)先建立的交通圖案模型就可以快速的識(shí)別。交通標(biāo)識(shí)識(shí)別就要相對(duì)麻煩一些。有些交通標(biāo)識(shí)上面有文字,我們不僅需要利用圖像處理技術(shù)提取這些文字信息,而且需要分析這些文字蘊(yùn)含的交通信息。交通信號(hào)包括交通信號(hào)燈和交警旗語(yǔ),他們都有固定的運(yùn)行模式,可以預(yù)先建模,然后根據(jù)圖像處理結(jié)合其他傳感器的信息,進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。

          前方汽車、障礙物的距離、速度的檢測(cè)和識(shí)別。能否安全準(zhǔn)確的識(shí)別檢測(cè)出前方汽車、障礙物對(duì)汽車智能駕駛是十分關(guān)鍵的。不僅要識(shí)別出前方汽車、障礙物,而且要檢測(cè)出它們的運(yùn)動(dòng)速度、運(yùn)動(dòng)方向和離本車的距離,要能依據(jù)連續(xù)幾次測(cè)定的它們離本車的距離和運(yùn)動(dòng)速度、運(yùn)動(dòng)方向預(yù)測(cè)出它們的可能運(yùn)動(dòng)軌跡,為本車超車、減速、規(guī)避障礙物、降低危險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)提供可靠的數(shù)據(jù)。利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù),可以使用基于成像模型的對(duì)應(yīng)點(diǎn)估計(jì)三維運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法和基于光流的估計(jì)的三維運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法。模型法、光流法有很多成熟的算法可以選擇,有利于系統(tǒng)程序的實(shí)現(xiàn)。

          機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中攝像機(jī)標(biāo)定:攝像機(jī)標(biāo)定的目的是確定攝像機(jī)的內(nèi)外部屬性參數(shù)并建立空間成像模型,以便確定空間坐標(biāo)系中物體點(diǎn)與它在圖像平上像點(diǎn)之間的相應(yīng)關(guān)系。攝像機(jī)的標(biāo)定分為攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)標(biāo)定和外部參數(shù)標(biāo)定。內(nèi)部參數(shù)確定了攝像機(jī)內(nèi)部的幾何和光學(xué)特征,不隨攝像機(jī)的移動(dòng)而改變;外部參數(shù)是確定攝像機(jī)像平面相對(duì)于客觀世界坐標(biāo)系統(tǒng)的三維位置和朝向,攝像機(jī)移動(dòng)后,需重新校正。本文中攝像機(jī)隨車運(yùn)動(dòng),但我們所需要的參數(shù)都是內(nèi)部參數(shù),只需預(yù)先標(biāo)定攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)就可以。

          (2) 主控制系統(tǒng)

          整個(gè)智能駕駛系統(tǒng)的核心是主控制系統(tǒng),它負(fù)責(zé)各種傳感器的信息采集、識(shí)別,然后進(jìn)行處理,最后依據(jù)處理后的信息進(jìn)行車輛行為決策調(diào)度,規(guī)劃路徑并生成汽車控制命令。本文整個(gè)智能駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想也是基于模擬人工駕駛來(lái)進(jìn)行的,主控制系統(tǒng)是汽車的大腦,機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)好比人的雙眼。主控制系統(tǒng)一旦出現(xiàn)系統(tǒng)死機(jī)或者控制軟件運(yùn)行不穩(wěn)定,則會(huì)帶來(lái)車毀人亡的重大交通事故。而主控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)工作環(huán)境惡劣,汽車在高速行駛的時(shí)候震動(dòng)很大,靠近汽車引擎的部位溫度較高,為了保證主控制系統(tǒng)的安全穩(wěn)定的運(yùn)行,主控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)應(yīng)該選用高性能高穩(wěn)定的工控機(jī)。

          (3) 輔助測(cè)距定位系統(tǒng)

          主要包括車載GPS定位系統(tǒng)、測(cè)距雷達(dá)、電子地圖等。隨著交通信息化的發(fā)展,基于GIS的電子地圖已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用在日常汽車駕駛中?;贕IS的電子地圖它包括了大范圍層次的地理位置信息,可以利用它來(lái)設(shè)定大的方向上的汽車駕駛的宏觀路徑。然后通過(guò)車載GPS全球定位系統(tǒng)來(lái)確定汽車當(dāng)時(shí)位置點(diǎn)的地理位置信息,把它跟電子地圖上該點(diǎn)的地理位置信息比較,就可以知道汽車現(xiàn)在處于我們?cè)O(shè)定的宏觀路徑中的什么位置,可以防止汽車在自動(dòng)駕駛的時(shí)候走錯(cuò)路口,走錯(cuò)方向,偏離預(yù)先設(shè)定的宏觀路徑。基于GIS的電子地圖和車載GPS全球定位系統(tǒng)的綜合運(yùn)用,保證了汽車能在宏觀上按照我們預(yù)先設(shè)定的宏觀路徑進(jìn)行自動(dòng)駕駛而不偏離我們預(yù)先設(shè)定的路徑。


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