基于Rao-Blackwellized粒子濾波器的實時道路跟蹤研究
目前,現有的高級輔助駕駛系統基于雷達能夠準確地確定前方物體的距離和車輛速度。然而,這些系統并不能檢測車道線的曲率,因此當車輛在不同車道但距離很近時就會產生許多錯誤的警告。研究致力于獲取一個強大的道路模型,并且提出了一個有效的Rao-Blackwellized粒子濾波器,與傳統的粒子濾波采樣方法相比,該方法可以減少采樣的數量。采用該方法可以確定車輛在其車道內的位置和前方道路的曲率,從而加強輔助駕駛系統的性能。
應用Rao-Blackwellized粒子濾波器將道路模型分為線性和非線性兩部分,使得問題的維度減少。線性部分決定了車輛在自己車道的橫向位置,并且當車輛靠近一側車道時,就可以預測車輛是否將偏離車道;非線性部分使用粒子濾波器評估道路的曲率。
通過試驗測試來評價系統實時操作的功能和性能。試驗結果表明,輔助駕駛系統可以被集成在實際車輛上,可以在突然光照變化的情況下給駕駛員提供輔助駕駛服務,如車道偏離預警和道路曲率評估。未來將致力于設計多車輛跟蹤、交通信號檢測和駕駛員注意力變化的方法。
刊名:Journal of Real-Time Image Processing(英)
刊期:2016年第1期
作者:Nieto Marcos et al
編譯:黃曉峰