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基于机器视觉的避障智能小车系统研究
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3秒自动关闭窗口德尔福汽车安全新技术--《汽车电器》2004年05期
德尔福汽车安全新技术
【摘要】：介绍德尔福汽车集成安全技术、底盘一体化控制技术和混合制动器控制技术等几项最新安全技术。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：U463.6【正文快照】：
1集成安全技术德尔福集成安全技术(ISS)是一项全新的技术集合,其优点远远大于这些技术和零部件各种功能的总和。在美国汽车工程师协会(SAE)2000年世界年会上,德尔福公司推出了一辆设计样车,集成了50余种先进的安全技术,展示了德尔福技术可在多个方面实现汽车安全保护,有些技
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京公网安备74号基于雷达和机器视觉的车辆前方障碍物检测系统设计与实现--《武汉理工大学》2010年硕士论文
基于雷达和机器视觉的车辆前方障碍物检测系统设计与实现
【摘要】：随着汽车主动安全环境感知技术研究的不断深入,复杂城市道路环境下的环境感知技术成为现代智能交通领域的一个热点课题。目前,对车辆前方环境感知的手段主要采用雷达和机器视觉。雷达对车辆前方环境的深度信息有良好的感知能力,但是易受其他物体干扰产生误判；机器视觉对物体的颜色和纹理有较好的解析能力,但对物体深度信息能力较弱,且易受特殊环境影响。本文以大型客车为研究平台,基于雷达和机器视觉信息融合,在典型的城市道路环境特征下,对车辆前方障碍物检测以及车道线识别开展了深入的理论研究和实验验证。主要内容如下：
根据车载障碍物检测系统的实际需求,对系统的整体框架进行了分析,确定了系统的硬件结构、信息处理流程和软件构架。对车载雷达、图像传感器和超声波传感器的选型进行了分析和比较,设计了雷达处理模块和超声测距模块,并编写各模块间CAN通信程序,实现了分布式采集网络。设计了车载检测系统的软件,实现了数据的采集与处理、目标图形图像显示以及信息融合等功能。
根据驾驶辅助系统的实际需求,针对车载雷达的测量环境,设计了考虑横向距离的同车道目标初选方法、基于卡尔曼滤波的目标有效性检验方法和基于生命周期的目标决策方法。设计了基于危险程度值的大型车辆全向防撞预警算法,通过在大型客运车辆上进行道路运行试验。实路运行试验表明,本文提出.的预警算法具有较高的检测率和有效报警率。
根据防撞预警系统中车辆前方有效目标的定义,设计了本车道分界线图像识别的方法,缩小了有效目标的搜索范围。利用Canny算子和Hough变换对感兴趣区域(ROI)内的线段进行检测,并根据图像坐标中车道线的特征对候选目标进行逐一筛选,进而识别出车道线。通过在不同光照以及路况条件下的实验,表明该车道线识别方法具有较好的适应性和鲁棒性。
根据障碍物检测系统对车辆检测的准确性要求,提出了基于毫米波雷达和机器视觉信息融合的检测方法。通过雷达信息判断出的目标危险等级,结合图像识别得到的车道线位置,判断目标是否与本车处于同一车道内,进而得到报警等级。最后利用数据融合模型将雷达数据投影至图像中产生搜索区域,解决了多传感器数据的坐标统一问题,缩小了对整幅图像的搜索范围,使车辆检测具有良好的实时性和鲁棒性。
【关键词】：
【学位授予单位】：武汉理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP274【目录】：
摘要4-5Abstract5-10第1章 绪论10-19 1.1 研究背景10-11 1.2 国内外研究现状11-16
1.2.1 基于雷达的检测方法11-12
1.2.2 基于机器视觉的检测方法12-13
1.2.3 多传感器融合的检测方法13-15
1.2.4 其他的一些检测方法15
1.2.5 发展趋势分析15-16 1.3 研究目的及意义16 1.4 课题的来源与本文研究内容16-19
1.4.1 课题的来源16-17
1.4.2 研究内容17-19第2章 基于雷达与视觉的障碍物检测方法19-33 2.1 车辆障碍物检测系统结构19-20 2.2 基于毫米波雷达的车前目标检测20-26
2.2.1 毫米波雷达目标检测基本原理20-21
2.2.2 同车道目标初选方法21-22
2.2.3 目标有效性检验和决策方法22-26 2.3 基于机器视觉的前方车辆检测26-31
2.3.1 AdaBoost算法26-27
2.3.2 级联分类器27-29
2.3.3 前方车辆检测29-31 2.4 雷达与机器视觉数据融合31-32
2.4.1 空间上数据融合31
2.4.2 时间上数据融合31-32 2.5 本章小结32-33第3章 车载障碍物检测系统硬件设计33-47 3.1 车载系统整体设计33-34 3.2 车载传感器系统的建立34-39
3.2.1 车载雷达的选型与安装34-37
3.2.2 视觉传感器的选型与安装37-38
3.2.3 超声波传感器的选型与安装38-39 3.3 信息预处理系统的设计39-44
3.3.1 雷达处理模块的设计39-40
3.3.2 超声测距模块的设计40-44 3.4 车载通信系统的设计44-46
3.4.1 下位机CAN通信系统的设计44-45
3.4.2 上位机CAN通信系统的建立45-46 3.5 本章小结46-47第4章 车载障碍物检测系统软件设计47-58 4.1 车载系统软件框架47-48 4.2 雷达、图像数据采集与解算48-52
4.2.1 系统信息显示48-49
4.2.2 雷达数据采集与解算49-50
4.2.3 图像采集与处理50-52 4.3 雷达信息显示与存储52-53
4.3.1 CAN总线数据显示52
4.3.2 雷达数据显示与存储52-53 4.4 前方车辆图形图像显示53-56
4.4.1 雷达目标平面图形显示53-55
4.4.2 雷达与摄像机匹配模型的建立55-56
4.4.3 雷达目标图像匹配56 4.5 本章小结56-58第5章 道路试验与数据分析58-70 5.1 基于雷达与超声测距的障碍物检测58-61
5.1.1 雷达预警试验车安装58-59
5.1.2 基于危险程度值的报警算法59-61 5.2 基于机器视觉的车道线识别61-65
5.2.1 信息融合试验车安装61-62
5.2.2 试验过程与结果62-65 5.3 信息融合试验65-69 5.4 本章小结69-70第6章 结论与展望70-72 6.1 研究内容结论70-71 6.2 研究工作展望71-72致谢72-73参考文献73-78攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研情况78
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京公网安备74号基于机器视觉的边缘检测算法研究与应用--《上海交通大学》2013年硕士论文
基于机器视觉的边缘检测算法研究与应用
【摘要】：随着当今社会的自动化程度以及科学技术的不断进步，机器视觉技术以其独特的优势引起了人们的广泛关注。机器视觉最重要的特征在于使用机器自动化设备替代传统人工劳动力，从而提高生产自动化效率。近年来，特别是劳动力成本的大幅提高，大大提高了各大公司甚至中小企业对人力成本重视，越来越多的机器视觉产品开始代替品管、监督人员等对产品的质量检测与监督。尤其在恶劣环境下，如下水道、高速高危环境等人工视觉根本无法使用的情况下，机器视觉更是显得必不可少。机器视觉不仅大大的提高了生产的自动化程度，而且在检测准确性上，极大的解决了人眼检测本身的无监督性、无准则性、检测效率低、准确率低等问题。
图像的边缘提取是整个机器视觉算法的核心，它包含了图像特征中的大部分信息，为后续的拟合、特征划分、神经网络分类等提供了大量的有价值的特征信息。边缘提取直接关系的机器视觉中的特征分割，它是后续各种图像处理算法的基础，因此边缘提取的重要性不言而喻，人们对其投入了大量的研究。边缘提取技术经过人们的不断深入探索，至今为止已经涌现许多先进技术。
大量文献研究表明，目前主流的边缘提取算法有Sobel算子、Canny算子、LOG算子、Kirsch算子、Robert算子、Robinson算子等经典算法。目前，最具代表性的算子是Canny算子，它是一个对于光照改变时仍然鲁棒的分割算法。所以，采用高斯滤波器并选用双阈值分割算法的Canny算子得到广大科研工作者的喜爱，然而，Canny算子也具有滤波器不够鲁棒、梯度幅值算法不够优化、自适应能力差等缺点，因此本文提出一种在这基础上改进了的边缘检测算法。
本文在边缘检测算法分析上，首先详细描述了目前边缘检测算法中最为经典的集中算法，包括Canny算子、Sobel算子、LOG算子、Kirsch算子、Robert算子、Robinson算子等经典算法，并使用软件编写了相应算法对其进行实验仿真，对实验结果进行了总结和分析。在分析了各个算法在优缺点后，本文在Canny算子的基础上提出并设计了一种基于Canny的改进边缘检测算子。首先选用了中值滤波器代替高斯滤波器，用4乘4大窗口邻域代替原有的2乘2邻域进行梯度幅值计算，并引进4个方向的差分算法，针对边缘提取的自适应能力差问题，本文设计了一种自适应能力较强的双阈值分割算法。
为了检验本文提出的边缘提取算法，本文以汽车轮毂作为检测目标设计了汽车轮毂的非接触检测系统，并设计了边缘检测算法。实验对比了Soble算子、LOG算子、以及本文提出的边缘检测算法的检测效果，结果表明，本文提出的边缘检测算法算子所测轮毂直径最为稳定，波动最小，精度较高，达到了预期效果。
【关键词】：
【学位授予单位】：上海交通大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要3-5ABSTRACT5-91 绪论9-18 1.1 机器视觉概述9-13
1.1.1 机器视觉背景介绍9-11
1.1.2 机器视觉系统11-12
1.1.3 机器视觉技术研究现状与前景12-13 1.2 机器视觉中的边缘提取13-15
1.2.1 图像边缘的定义13-14
1.2.2 图像边缘的研究现状与发展14-15 1.3 研究内容15-16 1.4 篇章结构16-17 1.5 本章小结17-182 经典边缘检测算法研究与实验18-31 2.1 传统边缘检测阈值分割算法18-19
2.1.1 动态阈值分割法18-19
2.1.2 亚像素阈值分割19 2.2 经典边缘检测算子19-24 2.3 经典算子的算法实验24-30
2.3.1 经典边缘检测算法实验24-29
2.3.2 经典边缘算法总结与分析29-30 2.4 本章小结30-313 Canny 检测算子及其仿真31-40 3.1 边缘检测算法的准则32-33 3.2 基于 Canny 算子的边缘检测方法33-36
3.2.1 高斯滤波与梯度值计算33-35
3.2.2 幅度值和方向的计算35
3.2.3 非极大抑制35-36
3.2.4 双阈值分割36 3.3 实验仿真与优缺点分析36-39 3.4 本章小结39-404 一种优化的边缘检测算法40-46 4.1 二维中值滤波器40-43
4.1.1 优势分析41-42
4.1.2 实验验证42-43 4.2 一种优化的幅值计算方法与边缘提取43-45 4.3 本章小结45-465 基于改进边缘检测算法的汽车轮毂无损检测应用46-58 5.1 汽车轮毂无损检测系统46-47 5.2 相机的标定47-48 5.3 汽车轮毂直径检测算法设计48-51 5.4 实验及分析51-57 5.5 本章小结57-586 总结与展望58-61 6.1 总结58-59 6.2 展望59-61参考文献61-64致谢64-65攻读硕士学位期间发表的论文65-66上海交通大学硕士学位论文答辩决议书66-68
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