基于立體視覺確定實時可行路面的研究

基于立體視覺確定實時可行路面的研究

駕駛員主要通過視覺信息操縱汽車，通過眼睛感知公路上的車道標線判斷：汽車是否保持在行駛的車道上，道路前方是否有障礙物或需要轉彎等。若駕駛員注意力分散，則易引發交通事故。統計數據表明，94%的交通事故由人為造成，因而裝備駕駛員輔助系統和自動避障系統的智能汽車引起了汽車制造商的關注。實現汽車智能化需要解決的關鍵問題是，如何確定和識別汽車周圍的行駛環境。目前常采用激光掃描儀或紅外傳感器對路面標識進行確定。但是，這種方法只能用于標識良好的路面，不能用于標識磨損的路面。除此之外，該方法只能對特定的標識進行檢測，不能對種類繁多的障礙物進行識別。對此，利用攝像頭給出一種基于立體視覺的檢測方法，該方法能夠對汽車前方的各種路面進行識別，確定汽車的可行區域。

基于立體視覺的可行路面檢測系統首先借助安裝在汽車前部的雙目攝像頭，捕獲汽車前方路面的左右圖像；之后通過三角測距原理得到前方場景的高度信息，并通過左右圖像的對比創造視差圖；最終生成如圖1所示的3D點云。為了記錄生成的3D點云，建立整車坐標系：以雙目攝像頭中心作為原點，汽車行駛方向為X軸正方向，汽車左側為Y軸正方向，垂直向上為Z軸正方向。基于設定的坐標系，將得到的3D點云分割成細小的網格，記錄不同網格對應的坐標（包括高度）。記錄的數據將作為確定可行路面的輸入。采用可行路面算法確定可行路面，該算法分為數字高度圖算法和分類算法兩部分。數字高度圖算法利用獲得的數據生成汽車前方路面的數字高度圖；分類算法計算數字高度圖的梯度，并將各網格對應區域分為高度無變化、高度緩慢變化和高度急劇變化3類，從而確定可行路面。通過實車試驗對上述方法進行驗證，最終結果如圖2所示。從圖2中可以看出，該方法能夠有效檢測出汽車前部的障礙物。

圖13 D點云

圖2 實車測試結果

Andreas Eidehall et al.SAE 2016-01-0169.

編譯：張振偉