基于Rao-Blackwellized粒子濾波器的實時道路跟蹤研究

目前，現(xiàn)有的高級輔助駕駛系統(tǒng)基于雷達能夠準(zhǔn)確地確定前方物體的距離和車輛速度。然而，這些系統(tǒng)并不能檢測車道線的曲率，因此當(dāng)車輛在不同車道但距離很近時就會產(chǎn)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(tǒng)的粒子濾波采樣方法相比，該方法可以減少采樣的數(shù)量。采用該方法可以確定車輛在其車道內(nèi)的位置和前方道路的曲率，從而加強輔助駕駛系統(tǒng)的性能。

應(yīng)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(dāng)車輛靠近一側(cè)車道時，就可以預(yù)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(tǒng)實時操作的功能和性能。試驗結(jié)果表明，輔助駕駛系統(tǒng)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(wù)，如車道偏離預(yù)警和道路曲率評估。未來將致力于設(shè)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