宋書瑋

成都七中萬達(dá)學(xué)校

無人地面車輛環(huán)境感知技術(shù)的應(yīng)用分析

宋書瑋

成都七中萬達(dá)學(xué)校

無人車輛是通過履帶或者車輪驅(qū)動(dòng)，在各類地面條件下實(shí)現(xiàn)自主機(jī)動(dòng)的車輛系統(tǒng)，在地面無人系統(tǒng)的發(fā)展下，無人地面車輛開始朝著全自動(dòng)、半自主化的方向發(fā)展，本文主要針對無人地面車輛環(huán)境感知技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行分析。

無人地面車輛 環(huán)境感知技術(shù) 應(yīng)用

無人地面車輛是能夠依靠自身的一些感知系統(tǒng)，以自主或半自助的方式進(jìn)行作業(yè)，并且具有一定的自我學(xué)習(xí)能力的智能設(shè)備。它能夠通過自身攜帶的傳感器來感受外界環(huán)境的變化，根據(jù)任務(wù)的需要做出相應(yīng)的反應(yīng)。無人地面車輛的感知系統(tǒng)是通過各種感應(yīng)器來感知的，從而對地面的各種情況做出判斷，然后得出車輛的最佳行駛路線，保證車輛能夠自主、安全、快速的行駛。想深入的了解無人地面車輛就需要了解該車輛的環(huán)境感知系統(tǒng)的組成、道路檢測以及障礙物檢測的方法，還需要知道一些亟待解決的問題。

1 環(huán)境感知系統(tǒng)組成

周圍的環(huán)境瞬息萬變，單一的傳感器很難對這種多變的天氣進(jìn)行感知，而多傳感器融合能夠彌補(bǔ)這種不足。多傳感器融合技術(shù)一般包括傳感器、傳感器數(shù)據(jù)處理以及多傳感器數(shù)據(jù)融合3個(gè)子系統(tǒng)。傳感器系統(tǒng)通常包括攝像機(jī)、GPS、里程計(jì)還有各種雷達(dá)。這些系統(tǒng)相互配合進(jìn)行工作，攝像機(jī)采集路面的情況，雷達(dá)感知距離從而對障礙進(jìn)行避讓，保證了車輛的安全行駛。

2 無人地面車輛道路檢測技術(shù)

無人地面車輛感知技術(shù)的道路檢測主要分為結(jié)構(gòu)化道路檢測和非結(jié)構(gòu)化道路檢測。

2.1 結(jié)構(gòu)化道路檢測技術(shù)

結(jié)構(gòu)化道路檢測是以邊緣檢測為基礎(chǔ)的，通過對分道線還有邊緣的識別，再加上霍夫變換、模型匹配等，從而得到道路的幾何描述。模型匹配是利用二維或者三維的曲線，再根據(jù)道路的先驗(yàn)知識來進(jìn)行建模的。另外模型匹配還會(huì)結(jié)合視覺模型和圖像特征得出道路的各種參數(shù)，目前，這種計(jì)算體系還是比較成熟的。然而霍夫變換不能檢測連續(xù)彎道的變化，所以就用旋曲線模型、拋物線模型、樣條曲線模型和雙曲線模型來感知彎道的變化。

2.2 非結(jié)構(gòu)化道路檢測技術(shù)

非結(jié)構(gòu)化道路沒有明確的道路邊界線，并且路面的特征和周圍環(huán)境的區(qū)別非常小，所以結(jié)構(gòu)化道路的檢測方法就不再適用了。非結(jié)構(gòu)化的道路十分的不規(guī)則，不能再用通用的模型來表示，所以就要用將模型和圖像特征相結(jié)合的檢測方法。

2.2.1 基于特征的非結(jié)構(gòu)化道路檢測

這種檢測方法的基本原理就是利用外界事物在圖像上的特征差異進(jìn)行檢測。比如形狀、顏色、紋理還有連續(xù)性等。還能夠根據(jù)消失點(diǎn)來進(jìn)行檢測。消失點(diǎn)就是非結(jié)構(gòu)化道路的全局特征，是圖像中直線的交點(diǎn)，并且這個(gè)特征不受外界環(huán)境的干擾，是一個(gè)比較穩(wěn)定的特征。

2.2.2 與道路特征相結(jié)合的基于模型的檢測方法

會(huì)根據(jù)外界的光照、天氣和觀察視角的不同來進(jìn)行檢測。

3 障礙物檢測技術(shù)的應(yīng)用

障礙物有靜止障礙和動(dòng)障礙。靜止障礙又有凸障礙和凹障礙。經(jīng)常用到的障礙檢測方法有基于運(yùn)動(dòng)信息、基于立體視覺、基于激光雷達(dá)以及基于多傳感器融合的障礙物檢測技術(shù)。

3.1 基于運(yùn)動(dòng)信息的障礙物檢測技術(shù)

這種技術(shù)是通過同一臺攝像機(jī)來拍攝同一個(gè)物體的圖像，再通過計(jì)算從而來判斷障礙物是否在運(yùn)動(dòng)。

3.2 基于立體視覺的障礙物檢測技術(shù)

這項(xiàng)技術(shù)利用多臺相同系數(shù)的攝像機(jī)從不同視角來獲取道路的圖像，再通過立體匹配法得到圖像間的視差，然后計(jì)算出與障礙物之間的實(shí)際距離，從而避讓障礙物。

3.3 基于激光雷達(dá)的障礙物檢測技術(shù)

通過車載的激光雷達(dá)來檢測障礙物，但是這項(xiàng)技術(shù)缺乏圖像信息，在處理復(fù)雜環(huán)境的時(shí)候?qū)φ系K物的辨識度不夠。

3.4 基于多傳感器融合的障礙物檢測技術(shù)

這種檢測技術(shù)可以在不同的層次上進(jìn)行。第一個(gè)層次就是融合傳感器所獲得的原始數(shù)據(jù)，第二個(gè)層次就是融合攝像機(jī)獲得的圖像信息，第三個(gè)層次就是融合雷達(dá)和激光所獲得的目標(biāo)障礙物。

4 無人地面車輛的環(huán)境感知技術(shù)中亟待解決的問題

近年來，無人地面車輛的環(huán)境感知技術(shù)得到了很大的發(fā)展。但是在城市道路，還有惡劣環(huán)境下，無人地面車輛的環(huán)境感知技術(shù)還存在很多問題。

4.1 城市環(huán)境

在城市道路上，交叉路口的檢測、紅綠燈的檢測以及行人的識別，都是需要解決的問題。

4.2 各種天氣和光照條件下的環(huán)境感知

夜間環(huán)境的感知還存在很多問題，而且在大霧的情況下，雷達(dá)和紅外感知系統(tǒng)也會(huì)受到影響。

5 結(jié)束語

相信在傳感器性能不斷提高的前提下，多傳感器的融合也能更加的深入，對環(huán)境的感知也會(huì)更加的可靠。在未來的發(fā)展中，除了要提高無人地面車輛對環(huán)境的感知程度，還要實(shí)現(xiàn)車輛之間以及車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的互動(dòng)。就目前來看，環(huán)境感知技術(shù)的信息處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類，所以，要保證無人地面車輛能夠安全的在城市以及野外行駛，還有許多的工作要做。

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