基于Kmeans算法的二步迭代道路檢測(cè)算法

史迪瑋 毛劍琳

摘要：為增強(qiáng)現(xiàn)有基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)導(dǎo)引車(chē)AGV對(duì)非結(jié)構(gòu)化路面的適應(yīng)能力，提出一種基于Kmeans聚類(lèi)分析算法的二步迭代道路檢測(cè)算法。算法實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)選擇路面樣本區(qū)域與自主動(dòng)態(tài)添加路面樣本，克服了基于其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法的道路識(shí)別方法需要人工收集大量路面樣本進(jìn)行訓(xùn)練的缺陷。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果顯示，該方法能有效降低光照、陰影、車(chē)道線等對(duì)道路識(shí)別的影響，能夠適應(yīng)含有多種不同障礙物的道路場(chǎng)合。

關(guān)鍵詞：非結(jié)構(gòu)化路面;路面檢測(cè);聚類(lèi)分析;二步迭代;機(jī)器視覺(jué)

DOIDOI：10.11907/rjdk.181137

中圖分類(lèi)號(hào)：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)文章編號(hào)：16727800（2018）009011005

英文標(biāo)題Twostep Iterative Road Detection Algorithm Based on Kmeans Algorithm

--副標(biāo)題

英文作者SHI Diwei，MAO Jianlin

英文作者單位（Faculty of Information Engineering and Automation，Kunming University of Science and Technology， Kunming 650500， China）

英文摘要Abstract：This paper proposes a twostep iterative road detection algorithm based on Kmeans clustering analysis algorithmto enhance the adaptability of current automated guided vehicles （AGV） based on machine vision to unstructured pavement.Thisalgorithm implements the automatic selection of pavement sample areas and autonomous dynamic addition of pavement samples.However other road recognition methods based onmachine learning algorithmsneed to manually collect a large number of pavement samples for training，this algorithm has overcome the defects.The simulation results show that this method can effectively reduce the influence of illumination，shadow and lane line on road recognition，and it can adapt to roadsituation with many different obstacles.

英文關(guān)鍵詞Key Words：unstructured pavement;pavement detection;cluster analysis;twostep iterative;machine vision

0引言

道路識(shí)別技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)采集的路面圖像進(jìn)行分析處理，從而區(qū)分畫(huà)面中的道路區(qū)域與非道路背景及障礙物的技術(shù)[1]。道路識(shí)別技術(shù)是自動(dòng)導(dǎo)引車(chē)輛（AGV，Automated Guided Vehicles）視覺(jué)導(dǎo)引的關(guān)鍵技術(shù)[2]，隨著人工智能技術(shù)在導(dǎo)航控制、輔助駕駛、物流運(yùn)輸領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，該技術(shù)已成為相關(guān)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)[34]。

道路識(shí)別技術(shù)的難點(diǎn)在于對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路路面的識(shí)別[5]，非結(jié)構(gòu)化道路路面是指沒(méi)有相對(duì)清晰的車(chē)道線和明確的道路邊界，且道路形狀多樣、周?chē)h(huán)境復(fù)雜的道路路面[6]。此類(lèi)路面一般沒(méi)有相對(duì)明顯的標(biāo)志線與明確的道路邊界線，且易受到光照與天氣變化、環(huán)境陰影及路面縫隙等因素影響[7]。鐘鵬飛[8]提出先提取非結(jié)構(gòu)化道路的路面邊緣點(diǎn)，然后基于 Hough檢測(cè)道路邊緣直線線段，并對(duì)邊緣點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，最后基于最小二乘法理論，對(duì)道路圖像中的左右邊緣點(diǎn)和兩側(cè)邊緣線進(jìn)行擬合，得到道路左右邊緣直線，進(jìn)而確定路面區(qū)域。然而，單純的基于檢測(cè)并擬合道路邊緣直線的方法無(wú)法很好地適用于路況復(fù)雜的路型：當(dāng)路面上有車(chē)道線且較為明顯，或是有較清晰的光影邊界線時(shí)，根據(jù)某些算法，容易將此類(lèi)車(chē)道線或光影邊界線誤識(shí)別為道路的某一側(cè)邊緣;對(duì)于多叉路路口，普通算法無(wú)法對(duì)道路的具體岔路模式進(jìn)行識(shí)別。為改善并解決相關(guān)缺陷，王海、蔡英鳳、賈允毅等[12]提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）與自編碼器的場(chǎng)景自適應(yīng)道路分割算法，并在 KITTI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，該算法相較于現(xiàn)有的非場(chǎng)景自適應(yīng)道路分割算法，其對(duì)相關(guān)路面分割的準(zhǔn)確率提升了約4.5%;李春陽(yáng)[10]圍繞基于視覺(jué)信息的道路區(qū)域檢測(cè)方法，將深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）技術(shù)應(yīng)用于道路場(chǎng)景的路面特征提取環(huán)節(jié)，并引入人工魚(yú)群算法對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)框架進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路區(qū)域的檢測(cè)。根據(jù)多個(gè)由連續(xù)幀組成數(shù)據(jù)集上的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，該算法的通用性和魯棒性良好，能夠適應(yīng)多種復(fù)雜場(chǎng)景，并得到令人滿(mǎn)意的結(jié)果。然而，現(xiàn)有大量基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的道路識(shí)別方法為了適應(yīng)不同路面環(huán)境，需要人工收集海量路面圖片樣本數(shù)據(jù)并制作訓(xùn)練集，再利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)進(jìn)行多次訓(xùn)練[11]，從而嚴(yán)重降低了道路檢測(cè)技術(shù)的普適性。

只有完整提取當(dāng)前道路路面的具體形狀，才能進(jìn)一步判別出當(dāng)前道路的實(shí)際類(lèi)型（如直路、彎道、叉路等），再根據(jù)道路路面的具體模式對(duì)智能移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行局部定位，并與全局路徑和全局地圖相結(jié)合，從而提出合理的局部路徑規(guī)劃。因此，完整提取當(dāng)前所處道路路面的具體形狀是首要研究方向。本文提出的基于Kmeans聚類(lèi)分析[12]的兩步迭代道路檢測(cè)算法能針對(duì)路面樣本進(jìn)行主動(dòng)選擇，基于視覺(jué)的自動(dòng)導(dǎo)引車(chē)可依靠自身的軟件和硬件設(shè)備，自主添加道路圖像作為動(dòng)態(tài)樣本，且能自動(dòng)選擇適合的樣本區(qū)域。該算法可降低光影、障礙物、車(chē)道線等負(fù)面環(huán)境因素對(duì)道路識(shí)別準(zhǔn)確性的影響，能夠適應(yīng)多種道路條件，減少運(yùn)行過(guò)程中的人工需求，并縮短機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的訓(xùn)練時(shí)間。

1二步迭代道路檢測(cè)算法

重復(fù)進(jìn)行某種反饋過(guò)程的活動(dòng)稱(chēng)為迭代，為了逼近所需目標(biāo)或結(jié)果，通常需要進(jìn)行多次迭代。算法中每一次對(duì)某個(gè)過(guò)程的完全重復(fù)，稱(chēng)為一次“迭代”，而每一次迭代結(jié)束得到結(jié)果量之后，會(huì)作為下一次迭代開(kāi)始的初始量，再對(duì)一系列運(yùn)算過(guò)程進(jìn)行重復(fù)執(zhí)行[13]。該過(guò)程每一次得到的結(jié)果，都是對(duì)前一次所得結(jié)果進(jìn)行相同運(yùn)算后得到的。迭代思想是利用計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題的一種基本思想[14]。

根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需要，設(shè)計(jì)一種基于兩步迭代思想的道路路面檢測(cè)算法。通過(guò)實(shí)時(shí)連續(xù)不間斷地采集行駛方向前方路面圖像，根據(jù)相鄰兩張圖像中路面區(qū)域的近似程度，判斷前方道路的連續(xù)性與可通行程度。算法默認(rèn)初始位置為完全可通行區(qū)域，每次基于兩張連續(xù)且相鄰的圖像進(jìn)行迭代，首先在前一張圖片Pn中選擇安全可行的路面區(qū)域Sn作為樣本區(qū)域，然后利用聚類(lèi)算法提取道路樣本區(qū)域聚類(lèi)特征，再將區(qū)域Sn移植到后一張圖片Pn+1中，以選取相同路面區(qū)域作為第二次聚類(lèi)樣本，提取出后一張圖片道路樣本區(qū)域的聚類(lèi)特征后，對(duì)前后兩組聚類(lèi)特征的相似性作比較，以判斷當(dāng)前道路是否為可通行路面。

2算法關(guān)鍵技術(shù)步驟

2.1樣本區(qū)域自動(dòng)選擇

實(shí)時(shí)連續(xù)不間斷地采集行駛方向前方路面圖像，根據(jù)算法流程，先選取任意圖像Pn對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，再轉(zhuǎn)換為單通道灰度圖像，選用 Canny算子提取道路圖像中的邊緣信息。在道路圖像背景部分中，道路邊緣界線一般表現(xiàn)為大量方向呈隨機(jī)分布的短線段，且在道路實(shí)際邊界附近，短線段分布密度明顯高于道路路面部分。通常情況下，在路面的實(shí)際真實(shí)邊界附近，邊緣線分布密度最高，且道路邊界內(nèi)側(cè)和外側(cè)存在較大的邊緣線密度差。檢測(cè)圖像中道路主體部分（直線部分）的左右兩條近似邊界，利用霍夫變換（Hough Transform）方法擬合并提取道路邊界直線。完成路面主體部分（主要指直線部分）兩側(cè)近似直線邊界的提取后，在樣本區(qū)域的左右兩側(cè)邊界上各選擇一邊界中點(diǎn)an、bn，獲得兩點(diǎn)坐標(biāo)an（xn，1，yn，1）、bn（xn，2，yn，2），并確定左右直線邊界交點(diǎn)及其坐標(biāo)cn（xn，3，yn，3）。根據(jù)3點(diǎn)坐標(biāo)即可確定擬合出的近似道路邊界ln，1、ln，2。左右直線分別記為ln，1、ln，2，邊界內(nèi)部區(qū)域即為樣本區(qū)域，記為Sn，1，樣本區(qū)域內(nèi)部像素點(diǎn)（空間）將作為算法后續(xù)步驟的輸入，用于提取當(dāng)前路面的具體顏色特征和紋理特征。隨后以圖像Pn的樣本區(qū)域Sn，1為樣本空間，對(duì)其中的像素點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)分析。

2.2樣本區(qū)域移植

在確定了左右直線邊界的交點(diǎn)及其坐標(biāo)cn后，根據(jù)3點(diǎn)坐標(biāo)在圖像Pn+1中找出對(duì)應(yīng)的3個(gè)點(diǎn)an+1（xn+1，1，yn+1，1）、bn+1（xn+1，2，yn+1，2）和cn+1（xn+1，3，yn+1，3）。以an+1、cn+1兩點(diǎn)確定出擬合的近似道路左側(cè)邊界ln+1，1，以bn+1、cn+1兩點(diǎn)確定出擬合的近似道路邊界ln+1，2。左右直線邊界內(nèi)部區(qū)域即為樣本區(qū)域，記為Sn+1，1，樣本區(qū)域內(nèi)部像素點(diǎn)（空間）將作為算法后續(xù)步驟的輸入，用于表征當(dāng)前道路路面的實(shí)際顏色特征和紋理特征，至此即完成基于圖像Pn對(duì)于圖像Pn+1的樣本區(qū)域移植。

2.3聚類(lèi)中心提取

K-means（K均值）聚類(lèi)算法屬于基于數(shù)據(jù)劃分思想的無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)算法。樣本區(qū)域Sn，1中的每個(gè)像素點(diǎn)作為輸入樣本集，隨機(jī)設(shè)置K個(gè)聚類(lèi)中心，再設(shè)置最大迭代次數(shù)max_iter，以標(biāo)準(zhǔn)K-means算法進(jìn)行聚類(lèi)，采用K-means++算法[15]初始化聚類(lèi)中心，得到K個(gè)聚類(lèi)中心（Centroids，記為Cn，1、Cn，2...Cn，k）及相應(yīng)的樣本類(lèi)別標(biāo)記（Labels，記為L(zhǎng)n，1、Ln，2...Ln，k）。標(biāo)準(zhǔn)K-means算法步驟如下：

步驟1：從樣本集合中隨機(jī)選擇K個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為聚類(lèi)中心（隨機(jī)產(chǎn)生），每個(gè)聚類(lèi)中心代表一個(gè)樣本類(lèi)別。

步驟2：計(jì)算樣本集合中所有數(shù)據(jù)樣本與每個(gè)聚類(lèi)中心的歐氏距離，將數(shù)據(jù)樣本加入與其歐氏距離最短的聚類(lèi)中心簇中（記錄其數(shù)據(jù)樣本編號(hào)），即對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸類(lèi)。

步驟3：重新計(jì)算現(xiàn)在每個(gè)簇的聚類(lèi)中心，更新樣本類(lèi)別的聚類(lèi)中心，判斷新聚類(lèi)中心是否與原聚類(lèi)中心相等。若相等，則迭代結(jié)束;若不相等，則回到步驟2繼續(xù)迭代，直至迭代總次數(shù)到達(dá)算法預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)K-means算法，初始所有聚類(lèi)中心均采用隨機(jī)采樣的方式，這意味著不能確保得到預(yù)期的聚類(lèi)結(jié)果。為了優(yōu)化并獲得更好的聚類(lèi)結(jié)果，則需要多次隨機(jī)初始化所有聚類(lèi)中心，將得到的多組結(jié)果進(jìn)行相互對(duì)比及選擇，但該方法會(huì)嚴(yán)重降低算法運(yùn)行速度。最簡(jiǎn)單且有效的改進(jìn)方法是由David Arthur提出的K-means++算法，該算法可以更有效地產(chǎn)生初始聚類(lèi)中心，確保初始化的K-means聚類(lèi)后可以得到O（logk）的近似解。根據(jù)該算法思想，首先隨機(jī)地初始化一個(gè)聚類(lèi)中心C={C1}，然后通過(guò)迭代方式計(jì)算出最大概率值：

x*=argxmaxd（x，C）∑j=1，...，nd（xj，C）

加入下一個(gè)聚類(lèi)中心：

C←C∪{x*}

直到選擇K個(gè)中心。

K-means++算法復(fù)雜度為O（knd），與之前方法相比，不但沒(méi)有過(guò)多地增加計(jì)算負(fù)擔(dān)，同時(shí)能確保算法更顯著地近似于理論最優(yōu)解。

對(duì)于均值聚類(lèi)分析算法，一般需要預(yù)先人工設(shè)定聚類(lèi)類(lèi)別數(shù)量。根據(jù)實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果，適當(dāng)?shù)卦黾訕颖绢?lèi)別數(shù)量，能在一定程度上提高算法最終檢測(cè)效果。然而，當(dāng)聚類(lèi)中心的初始設(shè)定數(shù)量過(guò)大時(shí)，單純地提升樣本類(lèi)別數(shù)量將不再對(duì)識(shí)別效果帶來(lái)顯著改善，反而會(huì)影響道路識(shí)別的有效性。為了兼顧算法的實(shí)時(shí)性，并保證其實(shí)際檢測(cè)效果，將聚類(lèi)中心的數(shù)量設(shè)定為5。不同聚類(lèi)中心表征相應(yīng)路面不同的紋理、顏色、光照強(qiáng)度、車(chē)道線及障礙物等路面特征。5個(gè)聚類(lèi)中心（Centroids，記為Cn，1、Cn，2、Cn，3、Cn，4、Cn，5）及相應(yīng)的樣本類(lèi)別標(biāo)記（Labels，記為L(zhǎng)n，1、Ln，2、Ln，3、Ln，4、Ln，5），代表樣本區(qū)域Sn，1中5種不同路面特征。提取經(jīng)過(guò)聚類(lèi)分析得到的聚類(lèi)中心Cn，1、Cn，2、Cn，3、Cn，4、Cn，5的具體參數(shù)，并使其與相應(yīng)的樣本類(lèi)別標(biāo)記一一對(duì)應(yīng)，構(gòu)建聚類(lèi)中心特征值矩陣Mn。

以樣本區(qū)域Sn+1，2中的每個(gè)像素點(diǎn)作為輸入樣本集，經(jīng)過(guò)前文所述聚類(lèi)分析計(jì)算步驟后，即得到與之對(duì)應(yīng)的5個(gè)聚類(lèi)中心（Centroids，記為Cn+1，1、Cn+1，2、Cn+1，3、Cn+1，4、Cn+1，5）及相應(yīng)的樣本類(lèi)別標(biāo)記（Labels，記為L(zhǎng)n+1，1、Ln+1，2、Ln+1，3、Ln+1，4、Ln+1，5），代表樣本區(qū)域Sn+1，2的5種不同路面特征。同樣提取經(jīng)過(guò)聚類(lèi)分析得到聚類(lèi)中心Cn+1，1、Cn+1，2、Cn+1，3、Cn+1，4、Cn+1，5的具體參數(shù)，并使其與相應(yīng)樣本類(lèi)別標(biāo)記一一對(duì)應(yīng)，構(gòu)建聚類(lèi)中心特征值矩陣Mn+1。

2.4相似度判斷

將由圖像Pn中提取出的聚類(lèi)中心Cn，1、Cn，2、Cn，3、Cn，4、Cn，5和由圖像Pn+1提取出的聚類(lèi)中心Cn+1，1、Cn+1，2、Cn+1，3、Cn+1，4、Cn+1，5進(jìn)行對(duì)比，若數(shù)組Cn+1與Cn相比有相似的單個(gè)數(shù)據(jù)，則判定該數(shù)據(jù)代表的樣本類(lèi)別為路面。例如假設(shè)圖像Pn顯示的路面為完全可通行路面區(qū)域，若Cn+1，2、Cn+1，3、Cn+1，4、Cn+1，5與Cn，2、Cn，3、Cn，4、Cn，5相似度較高，Cn+1，1與Cn，1有明顯差異，則判定在圖像Pn+1中，將Cn+1，2、Cn+1，3、Cn+1，4、Cn+1，5對(duì)應(yīng)的樣本類(lèi)別標(biāo)記為路面，Cn+1，1對(duì)應(yīng)的樣本類(lèi)別標(biāo)記為非路面特征。

然后以圖片Pn+1作為基準(zhǔn)對(duì)圖片Pn進(jìn)行處理，得到樣本區(qū)域Sn+2，1與相應(yīng)的聚類(lèi)中心及樣本類(lèi)別標(biāo)記;再以圖片Pn+2作為對(duì)象，在圖像預(yù)處理后以樣本區(qū)域Sn+2，1為準(zhǔn)，進(jìn)行樣本區(qū)域移植，對(duì)移植后樣本區(qū)域中的樣本進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到聚類(lèi)中心及樣本類(lèi)別標(biāo)記，進(jìn)行聚類(lèi)中心特征值的相似度判斷;不斷迭代循環(huán)上述處理和運(yùn)算步驟，即可完成對(duì)當(dāng)前路徑的道路檢測(cè)。若檢測(cè)不到任何可通行路面區(qū)域，則算法中斷，自動(dòng)跳出至結(jié)束。

3仿真結(jié)果與分析

3.1仿真平臺(tái)及數(shù)據(jù)集

本文計(jì)算機(jī)仿真工作在Windows 7 （x64）操作系統(tǒng)下完成，開(kāi)發(fā)平臺(tái)為Matlab R2016a。

采用西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所（IAIR）的道路—車(chē)輛數(shù)據(jù)集（Road-Vehicle Dataset ，RVD）作為圖像數(shù)據(jù)來(lái)源。RVD數(shù)據(jù)集中包含了豐富的道路場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)，涵蓋了有著不同車(chē)道數(shù)量的城區(qū)道路與高速道路。同時(shí)，數(shù)據(jù)集涵蓋了多種天氣狀況。

3.2仿真結(jié)果

利用前文所述道路—車(chē)輛數(shù)據(jù)集（RVD）中的Curve_Lane（曲線車(chē)道）數(shù)據(jù)集，對(duì)本文提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證。該數(shù)據(jù)子集中含有數(shù)千張連續(xù)拍攝的道路圖像數(shù)據(jù)，所指示的道路交通情形大體分為障礙物不影響正常行駛和障礙物影響正常行駛兩種狀態(tài)。其中障礙物不影響正常行駛有前方無(wú)障礙物和僅側(cè)方有障礙物兩種情形，前方有障礙物的情況即為障礙物影響正常行駛。在連續(xù)拍攝的n張圖片中，選取含有3種不同障礙物分布情況的圖片數(shù)據(jù)，對(duì)算法的準(zhǔn)確性及有效性作出說(shuō)明。

根據(jù)圖4、圖5兩組聚類(lèi)結(jié)果的散點(diǎn)圖及聚類(lèi)中心分布可以看出，兩幅圖片的聚類(lèi)中心點(diǎn)C（x，y）均大多分布在區(qū)間S=[127≤x≤130，128≤y≤134]中。與原始數(shù)據(jù)圖2、圖3的實(shí)際路況作對(duì)比后可知，該分布區(qū)間S所涵蓋的聚類(lèi)中心點(diǎn)，即為可正常通行的路面區(qū)域?qū)?yīng)的樣本空間分布區(qū)間。即若某聚類(lèi)中心點(diǎn)在區(qū)間S內(nèi)，則該聚類(lèi)中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的實(shí)際路面特征可判定為路面區(qū)域。

選取數(shù)據(jù)集中某時(shí)刻有側(cè)方并行車(chē)輛的圖片，代表僅側(cè)方有障礙物，且障礙物不影響向前正常行駛的情形，如圖6所示;選取數(shù)據(jù)集中某時(shí)刻行駛方向前方有較近距離車(chē)輛的圖片，代表前方有障礙物，且障礙物影響正常行駛的情形，如圖7所示。

根據(jù)圖8聚類(lèi)結(jié)果散點(diǎn)圖及聚類(lèi)中心分布可以看出，基于圖6的聚類(lèi)中心點(diǎn)C6（x，y）均分布在區(qū)間S6=[128≤x≤129，128≤y≤134]中。與之前判定的可正常通行路面區(qū)域?qū)?yīng)的樣本空間分布區(qū)間S進(jìn)行對(duì)比可得，S6∈S，得到S6涵蓋的聚類(lèi)中心點(diǎn)即為可正常通行路面區(qū)域?qū)?yīng)的樣本空間分布區(qū)間，即圖6所表征的道路路況為可正常通行道路。

根據(jù)圖9的聚類(lèi)結(jié)果散點(diǎn)圖及聚類(lèi)中心分布可以看出，基于圖7的聚類(lèi)中心點(diǎn)C7（x，y）有一部分的確分布在區(qū)間S=[127≤x≤130，128≤y≤134]中，有3點(diǎn)C7，3（131，132）、C7，4（131，135）、C7，5（134，137）超出了區(qū)間分布。根據(jù)算法設(shè)定，判定此3點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素特征點(diǎn)集合為存在障礙物，剩余兩點(diǎn)C7，1（128，128）、C7，2（129，133）在區(qū)間S中，判定為路面區(qū)域。與實(shí)際路況圖像圖7進(jìn)行對(duì)比，C7，3、C7，4、C7，53點(diǎn)對(duì)應(yīng)的物體為道路正前方距離較近的一輛黑色小型汽車(chē)與路面上的淺色減速帶，其判斷的是否有障礙物情況與路面實(shí)際障礙物情況吻合，成功驗(yàn)證了算法的準(zhǔn)確性和有效性。

4結(jié)語(yǔ)

針對(duì)智能車(chē)視覺(jué)導(dǎo)引中的道路檢測(cè)問(wèn)題，提出一種基于Kmeans算法的AGV二步迭代道路檢測(cè)算法。以間隔一定周期拍攝的連續(xù)道路圖像為數(shù)據(jù)輸入，與傳統(tǒng)利用拍攝實(shí)時(shí)視頻作為數(shù)據(jù)輸入的方式相比，大大減少了數(shù)據(jù)存取及傳輸量，節(jié)約了設(shè)備硬件資源;在傳統(tǒng)根據(jù)道路邊界進(jìn)行路徑檢測(cè)的基礎(chǔ)上，加入基于Kmeans聚類(lèi)中值算法的無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，既可以實(shí)現(xiàn)路面樣本的動(dòng)態(tài)添加與判斷，又避免了針對(duì)大量路面樣本的提前訓(xùn)練工作;將傳統(tǒng)的道路形態(tài)學(xué)檢測(cè)與針對(duì)像素點(diǎn)的特征聚類(lèi)及分析判定技術(shù)相結(jié)合，大大增強(qiáng)了對(duì)正常路面及非路面的識(shí)別能力，提高了檢測(cè)速度，降低了道路檢測(cè)技術(shù)對(duì)硬件設(shè)備的要求，增強(qiáng)了實(shí)用性。

未來(lái)的研究方向?yàn)椋孩倮^續(xù)針對(duì)多個(gè)連續(xù)圖像，對(duì)其相關(guān)性進(jìn)行發(fā)掘，以提高路面識(shí)別速度與檢測(cè)效果;②改進(jìn)現(xiàn)有聚類(lèi)中心提取方法，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)確定聚類(lèi)中心個(gè)數(shù)，進(jìn)一步減少人工操作;③設(shè)計(jì)完善的連續(xù)采樣機(jī)制和特征學(xué)習(xí)方法，增強(qiáng)算法對(duì)具體障礙物的判別能力。

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