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(fā)交通事故。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，94%的交通事故由人為造成，因而裝備駕駛員輔助系統(tǒng)和自動避障系統(tǒng)的智能汽車引起了汽車制造商的關注。實現(xiàn)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(huán)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(qū)域。

基于立體視覺的可行路面檢測系統(tǒng)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(chuàng)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?；谠O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(shù)據(jù)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(shù)字高度圖算法和分類算法兩部分。數(shù)字高度圖算法利用獲得的數(shù)據(jù)生成汽車前方路面的數(shù)字高度圖；分類算法計算數(shù)字高度圖的梯度，并將各網格對應區(qū)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