本文關(guān)鍵詞：結(jié)合彎道檢測(cè)的車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)研究

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【摘要】：車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)(Forward Collision Warning System,FCWS)是先進(jìn)的駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)的重要組成部分,對(duì)于道路交通事故中頻發(fā)的追尾事故有著高效的預(yù)防作用。現(xiàn)有的基于雷達(dá)的車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)只能適用于直道,在彎道處易把其它車道的車輛當(dāng)作本車道的障礙物而發(fā)生虛假預(yù)警,影響駕駛員正常駕駛。鑒于此,本文利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的方法,對(duì)車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,重點(diǎn)研究了基于視覺(jué)的彎道檢測(cè)算法、精確的車輛檢測(cè)方法以及車距測(cè)量方法,以解決現(xiàn)有的基于雷達(dá)的車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)在彎道處易產(chǎn)生虛警問(wèn)題。本文的主要工作如下:首先,針對(duì)具有挑戰(zhàn)性的道路環(huán)境狀況,提出了一種基于改進(jìn)的河流尋點(diǎn)算法(Improved River Flow,IRF)與隨機(jī)抽樣一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)的彎道檢測(cè)算法。IRF算法能克服原始算法不能適用于非連續(xù)車道線的缺點(diǎn),準(zhǔn)確地尋找到遠(yuǎn)視覺(jué)區(qū)域的彎道特征點(diǎn),然后結(jié)合直線參數(shù),利用RANSAC算法擬合雙曲線對(duì)模型,實(shí)現(xiàn)魯棒的彎道檢測(cè)。其次,針對(duì)現(xiàn)有車輛檢測(cè)方法無(wú)法準(zhǔn)確定位車輛位置,特別是車輛尾部底邊,提出一種基于車輛尾部特征的車輛精確檢測(cè)方法。在車輛初步檢測(cè)的基礎(chǔ)上,劃定車輛感興趣區(qū)域,利用車輛尾部特征,對(duì)車輛尾部底邊和兩端進(jìn)行精確定位。另外,結(jié)合車載圖像特性,使用車輛幾何尺寸約束,對(duì)車輛初步檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行濾除,降低車輛誤檢率。最后,利用攝像機(jī)針孔成像模型,設(shè)計(jì)了一種快速、簡(jiǎn)單的車距測(cè)量方法,并根據(jù)車輛制動(dòng)過(guò)程及駕駛員的駕駛行為,制定了簡(jiǎn)單的安全車距評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合前面的彎道檢測(cè)與車輛檢測(cè),建立了基于視覺(jué)的車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型,并給出了系統(tǒng)的演示效果圖,表明該系統(tǒng)在彎道處能準(zhǔn)確的區(qū)分本車道車輛與其它車道的車輛,避免發(fā)生虛假預(yù)警。
【關(guān)鍵詞】：先進(jìn)的駕駛輔助系統(tǒng) 前向碰撞預(yù)警系統(tǒng) 彎道檢測(cè) 車輛檢測(cè) 車距測(cè)量
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國(guó)外車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 結(jié)合彎道檢測(cè)的車輛前向碰撞預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)13-17
• 1.3.1 彎道檢測(cè)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.2 車輛檢測(cè)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.3 車距測(cè)量研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 論文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排17-19
• 第2章 基于IRF和RANSAC的彎道檢測(cè)19-43
• 2.1 車載攝像機(jī)標(biāo)定19-23
• 2.1.1 攝像機(jī)標(biāo)定原理19-20
• 2.1.2 攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)分析20-23
• 2.2 車道線檢測(cè)方法研究23-31
• 2.2.1 道路模型假設(shè)23-25
• 2.2.2 常用車道線檢測(cè)方法描述25-28
• 2.2.3 車道線檢測(cè)算法的難點(diǎn)28-29
• 2.2.4 彎道檢測(cè)算法流程29-31
• 2.3 局部霍夫變換的直線檢測(cè)31-35
• 2.3.1 霍夫變換的原理31-33
• 2.3.2 圖像的逆透視變換33
• 2.3.3 濾波與閾值化處理33-34
• 2.3.4 局部霍夫變換34-35
• 2.4 彎道檢測(cè)35-38
• 2.4.1 彎道特征點(diǎn)的搜尋35-37
• 2.4.2 曲線擬合37-38
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析38-42
• 2.6 本章小結(jié)42-43
• 第3章 基于車輛尾部特征的車輛精確檢測(cè)43-55
• 3.1 基于聚合通道特征的車輛初步檢測(cè)43-48
• 3.1.1 聚合通道特征43-45
• 3.1.2 AdaBoost算法簡(jiǎn)介45-47
• 3.1.3 車輛初步檢測(cè)47-48
• 3.2 車輛幾何尺寸約束48-49
• 3.3 基于車輛尾部特征的車輛精確定位49-52
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 第4章 車距測(cè)量及車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型55-65
• 4.1 車距測(cè)量模型及測(cè)距精度分析55-59
• 4.2 車輛前向碰撞預(yù)警策略分析59-62
• 4.3 結(jié)合彎道檢測(cè)的車輛前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型62-63
• 4.4 本章小結(jié)63-65
• 結(jié)論與展望65-68
• 結(jié)論65-66
• 展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單72-73
• 致謝73

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