道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用

王琪

(江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學院 揚州分院，江蘇 揚州 225003)

0 前言

車輛行駛道路模型在自動駕駛車輛的行為規(guī)劃和控制中起到重要作用，可以預(yù)測車輛的行駛軌跡，進而對行駛軌跡上的道路特性障礙物信息進行獲取和預(yù)測判斷，用于自動駕駛車輛轉(zhuǎn)向、驅(qū)動及制動控制。為構(gòu)建適用真實交通復(fù)雜環(huán)境的視頻車輛檢測與追蹤系統(tǒng)提供試驗數(shù)據(jù)，設(shè)計開發(fā)了基于單目視覺的道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)，測試并驗證在多種場景下的目標檢測與追蹤效果[1]。

1 車輛行駛道路模型

基于車輛行駛道路模型可以對主車輛周圍行駛的目標進行結(jié)構(gòu)化處理并刪減分割，將關(guān)鍵目標和危險目標進行提取，進而作為車輛橫縱向控制輸入。車輛行駛道路模型的預(yù)測計算是自動駕駛領(lǐng)域中的一項關(guān)鍵技術(shù)。目前，車輛行駛道路模型獲取主要基于單一信息預(yù)測，如基于車身運動狀態(tài)信息(車速、橫擺角速度)或基于感知信息(車道線等)。基于車身運動狀態(tài)信息獲取車輛行駛道路模型是基于當前車輛狀態(tài)的一種穩(wěn)態(tài)估計方法，不能很好地表征未來車輛的運動趨勢(如直行車輛前方出現(xiàn)彎道信息)；基于感知信息(車道線等)獲取車輛行駛道路模型雖然能表征未來一定時空下的道路信息，但是受限于障礙物、天氣等，獲取的模型魯棒性受限。而基于多種信息獲取的車輛行駛道路模型受限于不同類型感知系統(tǒng)獲取信息不統(tǒng)一，很難對多個輸入信息進行融合使用。隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，未來高級別的自動駕駛系統(tǒng)中傳感器的數(shù)量會變得越來越多；得益于圖像處理技術(shù)、目標融合技術(shù)、定位技術(shù)的突破發(fā)展，獲取多維度感知信息已經(jīng)成為可能，而利用這些豐富的信息獲取更加準確穩(wěn)定的車輛行駛道路模型會對行駛在公共道路上的自動駕駛車輛提供穩(wěn)定可靠的安全保障[2]。

2 道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)

道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)的開發(fā)選用飛思卡爾公司生產(chǎn)的處理器，鑒于對圖像處理響應(yīng)速度的需要，選擇了MK 60高處理速度的32位進階精簡指令集機器(ARM)微控制器(以下簡稱“MK 60 微控制器”)。考慮到車輛模型的性價比，選擇了三輪玩具車模進行道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)的構(gòu)建。選用omnivision公司生產(chǎn)的OV 7725型攝像頭，攝像頭的安裝支架采用高強度、輕質(zhì)量的碳素桿，重點通過攝像頭采集的圖像來實現(xiàn)自主行駛。

該道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)的硬件框圖如圖1所示。硬件平臺會影響系統(tǒng)運轉(zhuǎn)的性能，對系統(tǒng)的實時性、有效性、實用性等有著直接的影響。電源模塊為整個系統(tǒng)供電，攝像頭采集到信息后，經(jīng)直接存儲器訪問(DMA)模塊傳給微控制器，處理芯片根據(jù)燒錄進去的代碼對從DMA模塊傳過來的信息進行處理，然后把處理結(jié)果輸出給電機，改變電機的轉(zhuǎn)速。利用串口和蜂鳴器來幫助調(diào)試程序，如程序中設(shè)定當攝像頭采集到十字路口的交通信號燈時，蜂鳴器會響；若蜂鳴器未響，則說明識別交通信號燈部分的算法存在問題。

圖1 硬件整體框圖

穩(wěn)壓電源模塊負責系統(tǒng)中不同模塊、不同電源標準的電壓調(diào)節(jié)和再分配，為傳感器、控制器、執(zhí)行器提供可靠工作電壓。系統(tǒng)中需要供電的模塊主要包括：微控制器模塊、串口通信模塊、圖像傳感器、電機驅(qū)動模塊。穩(wěn)壓電源模塊使用體積較小、質(zhì)量較小的可充電式的7.2 V電池組，考慮到各模塊之間供電的相互干擾，將設(shè)計中的2片直流穩(wěn)壓芯片(LM 2596)的電壓從7.2 V穩(wěn)壓至5.0 V和3.3 V，第1路提供給微控制器、無線模塊和電機驅(qū)動模塊，第2路提供給數(shù)字攝像頭。

微控制器模塊采用飛思卡爾公司32位單片機，具有豐富的通用輸入/輸出口(GPIO)、模擬量輸入(AD)模塊、串行通信接口(SCI)、脈沖寬度調(diào)變(PWM)等硬件資源，其詳細配置見表1。

表1 MK 60微控制器硬件資源基本配置

電機驅(qū)動模塊采用飛思卡爾公司L 9110 金屬-氧化層半導體場效晶體管(MOSFET)，導通電阻為120 mΩ，最大連續(xù)工作電流為5 A。由于分立N溝道MOSFET導通的電阻極低，極大減小了電樞回路的總電阻。

3 設(shè)計原理

自動駕駛中，軌跡預(yù)測模塊一般位于感知模塊的后端、規(guī)控模塊的前端，起承上啟下的作用。軌跡預(yù)測模塊的輸入為感知模塊提供的目標軌道的狀態(tài)信息、道路結(jié)構(gòu)信息，綜合考慮高精地圖信息、目標之間的交互信息、環(huán)境的語義信息及目標的意圖信息，對感知到的各類目標做出意圖預(yù)測，以及未來一段時間的軌跡預(yù)測。高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)需要對周圍環(huán)境信息有一定的認知能力，最基本的水平是要識別環(huán)境，再進一層則需要理解環(huán)境，而再進一層則需要對環(huán)境進行預(yù)測。在對目標進行預(yù)測后，便可根據(jù)預(yù)測信息進行自車的路徑規(guī)劃，做出下一步動作，對可能出現(xiàn)的危險情況進行自車制動或向外界發(fā)出警示。

控制電腦自動駕駛技術(shù)包括定位與路徑規(guī)劃、環(huán)境感知、行為決策與控制等，其中，圖像采集模塊是整個道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)的關(guān)鍵之一，是整個系統(tǒng)的“眼睛”，圖像的正確采集與分析為系統(tǒng)試驗車輛完成高質(zhì)量自主工作提供了保障。在道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)中，假設(shè)車輛行駛道路局限于黑色邊線包圍起的白色區(qū)域，后期對圖像進行二值化預(yù)處理，所以當車輛感知器能識別出黑白兩色時，黑色路徑就能被正確識別出來。本文采用了OV 7725型互補金屬氧化物半導體(CMOS)數(shù)字攝像頭。

在系統(tǒng)處理圖像過程中，中斷優(yōu)先級配置是直接影響圖像信息采集完整性的重要因素，這需要準確掌握攝像頭的采集時序。OV 7725型攝像頭最大幀率可達125幀/s，采用灰度成像，具備場中斷和行中斷功能，工作方式為DMA傳輸。

圖2是攝像頭信號的采集時序圖。VSYNC是場中斷信號，用于開始采集每幀數(shù)據(jù)，可選擇下降沿或者上升沿觸發(fā)中斷。HREF和HSYNC是行中斷信號(時序上不同)，HREF上升沿觸發(fā)輸出圖像，HSYNC表示間斷性輸出。如果行中斷需要先處理圖像再開始采集，則HREF信號較為合適。每2個場中斷信號之間有1幀圖像的數(shù)據(jù)，每2個行中斷信號之間有1行圖像的數(shù)據(jù)。在使用攝像頭時應(yīng)處理好行中斷與場中斷的關(guān)系，否則處理后的圖像會出現(xiàn)異常[3]。

圖2 攝像頭信號采集時序

攝像頭的安裝也是圖像采集中需要注意的問題，主要涉及攝像頭安裝的位置、高度和俯視角度3個方面。攝像頭的安裝沒有固定的模式，需要結(jié)合車輛和道路實際情況進行觀察分析，經(jīng)過大量圖像采集試驗后才能確定最佳的攝像頭安裝位置。為了防止攝像頭在車輛模型行進過程中發(fā)生晃動，影響圖像質(zhì)量，該攝像頭的安裝位置較低。

4 軟件開發(fā)

道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)中所能實現(xiàn)的各項功能都是由軟件來控制的，軟件所采用的算法優(yōu)劣直接影響系統(tǒng)的有效性與智能性。首先，車輛模型通過數(shù)字圖像傳感器采集道路信息，然后經(jīng)DMA模塊傳輸?shù)組K 60微控制器，在對圖像進行處理后得出圖像的特征，判斷圖像特征并得出控制方法，最終對車輛模型進行相應(yīng)的控制，使車輛模型能夠沿著設(shè)定的路線行駛。該系統(tǒng)選用IAR Systems公司推出的一款基于ARM微控制器的專業(yè)嵌入式集成開發(fā)程序，并采用MATLAB、VS2010、OpenCV軟件作為輔助開發(fā)工具。為提高調(diào)試效率，特別是在圖像處理優(yōu)化方面，使用上位機可直觀地觀察攝像頭采集的圖像信息，同時利用IAR Systems公司在線調(diào)試功能來檢測設(shè)計的圖像處理方案是否合理。

4.1 固件庫與編譯環(huán)境

道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)的核心是微控制器程序。系統(tǒng)中的上電初始化、定時中斷、DMA傳輸、比例-積分-微分(PID)算法控制和串口通信都是由MK 60微控制器完成的。為了使系統(tǒng)穩(wěn)定工作，控制程序的編寫是十分重要的環(huán)節(jié)。豐富的函數(shù)集是微控制器的一大優(yōu)勢，用戶在編程時不必直接面對寄存器級的軟硬件設(shè)置，編程工作得以簡化。該系統(tǒng)使用了野火公司提供的MK 60微控制器固件庫，該固件庫包括所有外設(shè)的通用功能，用戶可以直接調(diào)用大多數(shù)應(yīng)用程序，若系統(tǒng)對執(zhí)行速度有嚴格的要求，則可直接操作寄存器。

IAR Systems公司在線調(diào)試程序具備強大的編程調(diào)試功能，使用戶編程簡單便捷，且性能優(yōu)越，可以滿足專業(yè)性的設(shè)計需要。

4.2 系統(tǒng)軟件流程

程序先對各個端口初始化，然后進行參數(shù)配置，準備工作完成后進入while(1)循環(huán)，如圖3所示。當需要處理的特征都判斷完畢后進行下一幅圖像的分析處理。

5 測試驗證

為了驗證道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)的有效性，測試驗證在多種場景下的目標檢測與追蹤效果，為真實交通環(huán)境提供試驗數(shù)據(jù)。測試結(jié)果顯示，提出的道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)能夠適應(yīng)現(xiàn)有道路環(huán)境，具有較強的實用性和魯棒性。

車輛行駛到指示路口(如圖4所示)時，系統(tǒng)在中心線的擬合上稍作調(diào)整，否則易造成箭頭所在行的中心值偏右，這是因為箭頭處有黑白色塊跳變的明顯特征，引起系統(tǒng)在查找道路左邊界時發(fā)生誤判。由圖4可知，中心線擬合正確，沒有出現(xiàn)各行中心值差別較大的現(xiàn)象。

圖4 有行駛方向指示的路口

圖5和圖6是車輛進彎道前和進彎道后的情況(以左轉(zhuǎn)為例)。由圖5和圖6可知，擬合得出的中心線正確[4]。

圖5 進入彎道前的中心擬合線

車輛進彎道前，可以采集到道路兩邊邊界值，通過計算左右邊界值的平均值得到中心值。車輛進入彎道后，左側(cè)邊界值無法找到，此時設(shè)A為任一行的中心值，B為該行右邊界的邊界值，C為該行上一行的中心值，D為上一行的右邊界值，通過A=C+(D-B)擬合出中心線和右邊界的變化趨勢。

6 結(jié)語

未來的智能化自動駕駛車輛可根據(jù)本研究所選車輛模型模擬道路場景，通過攝像頭采集的圖像可以完成車輛自主駕駛。本研究道路車輛軌跡級聯(lián)預(yù)測系統(tǒng)可以通過模擬場景分析高度、俯視角度、穩(wěn)定性等方面以判斷攝像頭的最佳安裝位置，保證畫面清晰穩(wěn)定；通過對圖像數(shù)據(jù)的采集、分析處理操作以便于系統(tǒng)判斷路況、預(yù)測行經(jīng)路徑。根據(jù)出現(xiàn)的路況及時進行程序處理，有利于自主駕駛車輛在道路上更好地行駛，有效降低交通事故發(fā)生的概率。