面向輔助駕駛的車道檢測(cè)和偏離預(yù)警方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-10-22 10:58
國(guó)民汽車保有量快速增長(zhǎng),交通事故隨之頻發(fā),交通安全問題日益嚴(yán)峻。車輛主動(dòng)安全技術(shù)成為了一項(xiàng)重要的研究課題,ADAS(高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng))是實(shí)現(xiàn)汽車主動(dòng)安全的關(guān)鍵,而車道線偏離預(yù)警是ADAS的重要功能。本文面向輔助駕駛系統(tǒng),基于機(jī)器視覺和機(jī)械設(shè)計(jì)等知識(shí)背景,在車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件算法上進(jìn)行了系統(tǒng)地分析。對(duì)相機(jī)標(biāo)定、車道線檢測(cè)和跟蹤以及偏離預(yù)警策略上進(jìn)行了深入地研究,為汽車主動(dòng)安全和無人駕駛提供理論和技術(shù)支持。本文的研究首先從硬件系統(tǒng)出發(fā),采用車載單目相機(jī)實(shí)時(shí)采集車輛前方的道路圖像,根據(jù)系統(tǒng)需求對(duì)相機(jī)進(jìn)行選型,并在保證成像質(zhì)量的工藝要求上,設(shè)計(jì)了相機(jī)的主要結(jié)構(gòu)。然后在軟件算法部分上,研究了車載相機(jī)內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的標(biāo)定方法。采用靜態(tài)平面靶標(biāo)對(duì)相機(jī)內(nèi)參進(jìn)行標(biāo)定。根據(jù)透視投影原理、小孔成像模型,提出了一種利用消失點(diǎn)和車道線幾何特征的車載相機(jī)外參標(biāo)定方法。該方法可以在車輛行駛過程中實(shí)時(shí)對(duì)相機(jī)的外參進(jìn)行估計(jì)和修正,從而能夠適應(yīng)路面顛簸或車輛載重變化導(dǎo)致相機(jī)外參改變的情況,避免了傳統(tǒng)標(biāo)定方法的復(fù)雜流程。車道線檢測(cè)與跟蹤是車道偏離預(yù)警的關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)復(fù)雜的道路工況以及系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的需求,提出...
【文章來源】:天津科技大學(xué)天津市
【文章頁(yè)數(shù)】:91 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-2?CMOS圖像傳感器??
?2視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)及標(biāo)定方法???景深At?焦深??廣???<>|?—???*?—????^?hh ̄^r?二:??后彔深前景深?'直徑6??M2?AL1?近點(diǎn)矩離?前焦深....??|?被攝體距離?—.?像距?^:f????,?遠(yuǎn)點(diǎn)距離?,* ̄??*?—?^?拍攝距離1 ̄?_??焦點(diǎn)平面??圖2-4景深原理圖??Fig?2-4?Depth?of?field?schematic??因?yàn)槭袌?chǎng)中的乘用車和商用車的車頭距離一般小于2米,設(shè)車道線檢測(cè)距離最近??為2米;根據(jù)OV10640的分辨率和搭配8mm鏡頭時(shí)圖像解析力,車道線的最遠(yuǎn)檢測(cè)??距離設(shè)定為80米,也就是希望2米至80米范圍成像清晰,貝。剩??近點(diǎn)距離=L-f-AL,?=2000mm??原點(diǎn)距離=L-f+AZ2?=80000mm??景深=從+Ai2=78Q00mm?式(2-3)??鏡頭光圈F為1.6,焦距/為8毫米,設(shè)定容許彌散直徑5為二分之一光敏單元0.0021??毫米,代入景深計(jì)算式(2-3),相機(jī)模組的對(duì)焦距離L為15.641米,即在15.641米處??圖像最清晰,車道線邊緣銳度最高,且標(biāo)定的靶標(biāo)應(yīng)放置在此處進(jìn)行標(biāo)定。??2.2.4主要結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)??2.2.4.1鏡頭和CMOS的連接件設(shè)計(jì)??設(shè)計(jì)了一種相機(jī)鏡頭和圖像傳感器CMOS配合的連接件。該連接件的材料選用,??該連接件有幾點(diǎn)加工工藝要求需要注意。??(1)鏡頭透鏡底端處到CMOS的有效感光區(qū)域的距離應(yīng)為5.4±0.2mm,這就要??求連接件厚度的加工精度。??(2)鏡頭的光軸需要交于傳感器有效感光區(qū)域的中心,即需要保證鏡筒連接螺口??基于
?夭津科技大學(xué)碩士學(xué)位論文???(a)連接件三維模型?(b)相機(jī)模組裝配圖??圖2-5連接件結(jié)構(gòu)示意圖??Fig.?2-5?Schematic?diagram?of?connector?structure??2.2.4.2相機(jī)模組支架設(shè)計(jì)??相機(jī)模組支架主要用于支撐相機(jī)模組以及通過轉(zhuǎn)動(dòng)裝置控制相機(jī)的俯仰。支架的??兩個(gè)直角凹槽是與相機(jī)模組連接件配合的定位孔,并且需保證套筒與連接件的同軸??度。支架結(jié)構(gòu)如圖2-6所示:??圖2-6相機(jī)模組支架三維圖??Fig.?2-6?Three-dimensional?diagram?of?phase?machine?module?bracket??該支架的材料選用6061鋁合金材料,材料系數(shù)如下:??表2-3?606丨材料系數(shù)??Table?2-3?6061?Material?coefficient??材料楊氏模量泊密度導(dǎo)熱系數(shù)?比熱?熱膨脹系數(shù)?屈服強(qiáng)度??(MPa)?松(kg/rn-?(W/m/°C)?(J/g/°C)?(溫度范圍)(/。<:)?(MPa)??比?3)?-??6061?68900?0.3?2.7e3?180?0.896?2.36e-5?2.52e-5?310??(-50°C-20°C)?(20°C-]00°C)??6061鋁合金162]是經(jīng)過熱處理預(yù)拉伸工藝生產(chǎn)的鋁合金,密度小中等強(qiáng)度,加工性??能極佳。鋁合金材料輕且強(qiáng)度高,可以降低設(shè)備重量,減少相機(jī)安裝脫落風(fēng)險(xiǎn);價(jià)格??11??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于實(shí)時(shí)三線標(biāo)定的車輛視覺定位方法[J]. 李玉婷,胡釗政,黃剛,劉國(guó)忠. 交通信息與安全. 2018(03)
[2]ADAS,向自動(dòng)駕駛演進(jìn)的必經(jīng)之路[J]. 華詩(shī)顯. 單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(06)
[3]基于改進(jìn)圖像自適應(yīng)算法的車道線識(shí)別研究[J]. 包曉敏,陳家凡,吳龍,呂文濤,楊曉城. 無線電通信技術(shù). 2017(05)
[4]5G對(duì)無人駕駛汽車的影響分析[J]. 劉川,陳金鷹,朱正模,趙知春. 通信與信息技術(shù). 2017(03)
[5]基于Canny算子和Hough變換的夜間車道線檢測(cè)[J]. 李亞娣,黃海波,李相鵬,陳立國(guó). 科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(31)
[6]從ADAS系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展看未來無人駕駛汽車技術(shù)前景[J]. 陳思宇,烏偉民,童杰,姜海濤,孫志濤. 黑龍江交通科技. 2015(11)
[7]基于動(dòng)態(tài)區(qū)域規(guī)劃的雙模型車道線識(shí)別方法[J]. 王寶鋒,齊志權(quán),馬國(guó)成,陳思忠. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(05)
[8]基于道路特征的車載相機(jī)標(biāo)定動(dòng)態(tài)補(bǔ)償算法[J]. 陳軍,徐友春,彭永勝,趙玉凡. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2010(20)
[9]我國(guó)高速公路交通事故特點(diǎn)分析[J]. 劉東,馬社強(qiáng),牛學(xué)軍. 中國(guó)人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2008(04)
[10]汽車安全輔助駕駛支持系統(tǒng)信息感知技術(shù)綜述[J]. 王貴槐,萬劍. 交通與計(jì)算機(jī). 2008(03)
博士論文
[1]城市交通中智能車輛環(huán)境感知方法研究[D]. 王科.湖南大學(xué) 2013
[2]高速汽車車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的算法研究[D]. 董因平.吉林大學(xué) 2004
碩士論文
[1]基于單目視覺的道路信息提取與智能預(yù)警[D]. 李勇.燕山大學(xué) 2016
[2]我國(guó)道路交通事故特點(diǎn)規(guī)律及預(yù)防研究[D]. 高天柱.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[3]單目視覺結(jié)構(gòu)化道路車道線檢測(cè)和跟蹤技術(shù)研究[D]. 付永春.南京理工大學(xué) 2012
[4]基于機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量技術(shù)[D]. 王青.南京理工大學(xué) 2008
[5]基于計(jì)算機(jī)視覺的車道跑偏告警系統(tǒng)方法研究[D]. 吳沫.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
本文編號(hào):3450958
【文章來源】:天津科技大學(xué)天津市
【文章頁(yè)數(shù)】:91 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-2?CMOS圖像傳感器??
?2視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)及標(biāo)定方法???景深At?焦深??廣???<>|?—???*?—????^?hh ̄^r?二:??后彔深前景深?'直徑6??M2?AL1?近點(diǎn)矩離?前焦深....??|?被攝體距離?—.?像距?^:f????,?遠(yuǎn)點(diǎn)距離?,* ̄??*?—?^?拍攝距離1 ̄?_??焦點(diǎn)平面??圖2-4景深原理圖??Fig?2-4?Depth?of?field?schematic??因?yàn)槭袌?chǎng)中的乘用車和商用車的車頭距離一般小于2米,設(shè)車道線檢測(cè)距離最近??為2米;根據(jù)OV10640的分辨率和搭配8mm鏡頭時(shí)圖像解析力,車道線的最遠(yuǎn)檢測(cè)??距離設(shè)定為80米,也就是希望2米至80米范圍成像清晰,貝。剩??近點(diǎn)距離=L-f-AL,?=2000mm??原點(diǎn)距離=L-f+AZ2?=80000mm??景深=從+Ai2=78Q00mm?式(2-3)??鏡頭光圈F為1.6,焦距/為8毫米,設(shè)定容許彌散直徑5為二分之一光敏單元0.0021??毫米,代入景深計(jì)算式(2-3),相機(jī)模組的對(duì)焦距離L為15.641米,即在15.641米處??圖像最清晰,車道線邊緣銳度最高,且標(biāo)定的靶標(biāo)應(yīng)放置在此處進(jìn)行標(biāo)定。??2.2.4主要結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)??2.2.4.1鏡頭和CMOS的連接件設(shè)計(jì)??設(shè)計(jì)了一種相機(jī)鏡頭和圖像傳感器CMOS配合的連接件。該連接件的材料選用,??該連接件有幾點(diǎn)加工工藝要求需要注意。??(1)鏡頭透鏡底端處到CMOS的有效感光區(qū)域的距離應(yīng)為5.4±0.2mm,這就要??求連接件厚度的加工精度。??(2)鏡頭的光軸需要交于傳感器有效感光區(qū)域的中心,即需要保證鏡筒連接螺口??基于
?夭津科技大學(xué)碩士學(xué)位論文???(a)連接件三維模型?(b)相機(jī)模組裝配圖??圖2-5連接件結(jié)構(gòu)示意圖??Fig.?2-5?Schematic?diagram?of?connector?structure??2.2.4.2相機(jī)模組支架設(shè)計(jì)??相機(jī)模組支架主要用于支撐相機(jī)模組以及通過轉(zhuǎn)動(dòng)裝置控制相機(jī)的俯仰。支架的??兩個(gè)直角凹槽是與相機(jī)模組連接件配合的定位孔,并且需保證套筒與連接件的同軸??度。支架結(jié)構(gòu)如圖2-6所示:??圖2-6相機(jī)模組支架三維圖??Fig.?2-6?Three-dimensional?diagram?of?phase?machine?module?bracket??該支架的材料選用6061鋁合金材料,材料系數(shù)如下:??表2-3?606丨材料系數(shù)??Table?2-3?6061?Material?coefficient??材料楊氏模量泊密度導(dǎo)熱系數(shù)?比熱?熱膨脹系數(shù)?屈服強(qiáng)度??(MPa)?松(kg/rn-?(W/m/°C)?(J/g/°C)?(溫度范圍)(/。<:)?(MPa)??比?3)?-??6061?68900?0.3?2.7e3?180?0.896?2.36e-5?2.52e-5?310??(-50°C-20°C)?(20°C-]00°C)??6061鋁合金162]是經(jīng)過熱處理預(yù)拉伸工藝生產(chǎn)的鋁合金,密度小中等強(qiáng)度,加工性??能極佳。鋁合金材料輕且強(qiáng)度高,可以降低設(shè)備重量,減少相機(jī)安裝脫落風(fēng)險(xiǎn);價(jià)格??11??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于實(shí)時(shí)三線標(biāo)定的車輛視覺定位方法[J]. 李玉婷,胡釗政,黃剛,劉國(guó)忠. 交通信息與安全. 2018(03)
[2]ADAS,向自動(dòng)駕駛演進(jìn)的必經(jīng)之路[J]. 華詩(shī)顯. 單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(06)
[3]基于改進(jìn)圖像自適應(yīng)算法的車道線識(shí)別研究[J]. 包曉敏,陳家凡,吳龍,呂文濤,楊曉城. 無線電通信技術(shù). 2017(05)
[4]5G對(duì)無人駕駛汽車的影響分析[J]. 劉川,陳金鷹,朱正模,趙知春. 通信與信息技術(shù). 2017(03)
[5]基于Canny算子和Hough變換的夜間車道線檢測(cè)[J]. 李亞娣,黃海波,李相鵬,陳立國(guó). 科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(31)
[6]從ADAS系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展看未來無人駕駛汽車技術(shù)前景[J]. 陳思宇,烏偉民,童杰,姜海濤,孫志濤. 黑龍江交通科技. 2015(11)
[7]基于動(dòng)態(tài)區(qū)域規(guī)劃的雙模型車道線識(shí)別方法[J]. 王寶鋒,齊志權(quán),馬國(guó)成,陳思忠. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(05)
[8]基于道路特征的車載相機(jī)標(biāo)定動(dòng)態(tài)補(bǔ)償算法[J]. 陳軍,徐友春,彭永勝,趙玉凡. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2010(20)
[9]我國(guó)高速公路交通事故特點(diǎn)分析[J]. 劉東,馬社強(qiáng),牛學(xué)軍. 中國(guó)人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2008(04)
[10]汽車安全輔助駕駛支持系統(tǒng)信息感知技術(shù)綜述[J]. 王貴槐,萬劍. 交通與計(jì)算機(jī). 2008(03)
博士論文
[1]城市交通中智能車輛環(huán)境感知方法研究[D]. 王科.湖南大學(xué) 2013
[2]高速汽車車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的算法研究[D]. 董因平.吉林大學(xué) 2004
碩士論文
[1]基于單目視覺的道路信息提取與智能預(yù)警[D]. 李勇.燕山大學(xué) 2016
[2]我國(guó)道路交通事故特點(diǎn)規(guī)律及預(yù)防研究[D]. 高天柱.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[3]單目視覺結(jié)構(gòu)化道路車道線檢測(cè)和跟蹤技術(shù)研究[D]. 付永春.南京理工大學(xué) 2012
[4]基于機(jī)器視覺的車輛距離測(cè)量技術(shù)[D]. 王青.南京理工大學(xué) 2008
[5]基于計(jì)算機(jī)視覺的車道跑偏告警系統(tǒng)方法研究[D]. 吳沫.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005
本文編號(hào):3450958
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