基于嵌入式的車輛偏離預警系統研究

摘要：以嵌入式系統為平臺對車輛駛離車道的預警進行研究。在采用改進的Hough變換對道路圖像標識線識別的基礎上，利用透視投影原理，完成車輛位置信息的重建，確定車輛在車道中的橫向距離和橫向偏轉角，建立基于橫向距離和橫向速度的車輛偏離預警算法。車輛行駛實驗表明，該算法能夠對偏離車道的車輛給以準確的報警，并且充分考慮車輛的速度以及偏轉角度對車輛偏離車道過程的影響。
關鍵詞：車輛偏離預警；車輛位置；嵌入式系統；道路標識線

研究表明，大約15％的道路交通事故是由車輛駛離公路造成的，車道偏離預警系統能夠有效減少道路交通事故的發生。目前車道偏離預警系統采用的方法大致分為3種：1)基于車輛將到達車道邊界時間(Time to Lane Crossing，TLC)的預警算法；2)基于預測軌跡曲線偏離量不同的預警算法；3)基于平面圖像道路標線夾角的預警算法。這幾種算法能夠實現車道預警，但車輛出現偏離一般是由于駕駛員注意力分散或
處于疲憊狀態時對車輛的控制疏忽所致，上述所做的各種假設與實際行駛過程均有偏差，如沒有考慮車輛的橫向偏轉角及駕駛員轉動方向盤轉角在某個行駛過程中對車道偏離的影響。鑒于此，提出基于車輛橫向距離與橫向分速度進行車輛偏離預警的方法。作為車道偏離預警系統的處理平臺，PC機的體積、成本及功能的冗余性是其應用在車載系統中難以克服的瓶頸，采用嵌入式方法對車道偏離預警系統的設計，充分利用了嵌入式系統處理的實時性與體積小巧等特點。

1 道路圖像的處理
使用Sobel算子邊緣檢測和最大類間方差圖像分割法將道路灰度圖像轉化為二值圖像，作為下一步處理的基礎。直線的矢量基元表示方法是按照某種準則將矢量基元(ELS)合并連接來表示直線。如行基元、列基元和45°基元。行基元是道路圖像中同一行上的連續邊緣點的集合；列基元是道路圖像中同一列上的連續邊緣點的集合；45°基元是道路圖像中在傾角為45°。或135°的掃描線上連續邊緣點的集合。其優
點是計算耗費的時間與變量存儲需要的空間較少。
Hough變換是利用投票機制參照圖像全局特性對目標直線輪廓進行直接檢測。其優點是對直線斷裂、局部遮擋等缺陷不敏感，對隨機噪聲具有魯棒性，特別適用于直線道路的識別。利用直線的矢量基元減少Hough變換中參數的量化范圍，能夠節省Hough變換的時間和空間消耗，同時彌補矢量基元表示直線的局部性和噪聲敏感性等不足，較好識別道路標識線。

2 行駛車輛位置的確定
2．1 道路關鍵信息的重建
圖像傳感器固定在車輛前端頂部，攝像頭距地面高度為h。建立空間坐標系如下：世界坐標系XYZ與攝像機坐標系xyz。動態的世界坐標系隨車輛一起運動，以攝像機鏡頭中心在地面的垂直投影點為原點，地面的垂直線向上為Z軸正向，車身縱軸線方向為X軸，正向為汽車前進的反方向；攝像機坐標系統以光軸為z軸，鏡頭中心為坐標原點，攝像機坐標xy平面與像平面平行；表征圖像內部各點位置的像平面坐標系統的u軸、v軸與x軸、y軸平行，原點位于圖像中心既攝像機光軸與圖像的交點。所有坐標系滿足右手規則。
平面圖像上某點(u，v)經過逆透視投影變換后獲取其在空間點(X，Y，Z)的位置信息，由此重建道路關鍵信息

式中，f為攝像機的有效焦距，γ表示攝像機x坐標軸相對于X軸的夾角稱為掃視角，α表示攝像機光軸(z軸)相對于垂直方向(Z軸)的夾角稱為傾斜角。
2．2 車輛在當前道路中橫向距離及橫向偏轉角的確定
利用改進的Hough變換識別道路標識線后，通過圖像平面的道路標線直線方程和式(1)，得到左、右道路標識線在世界坐標系內的直線方程