基于機(jī)器視覺(jué)的前向避撞預(yù)警系統(tǒng)算法研究.pdf

1、針對(duì)汽車(chē)主動(dòng)安全系統(tǒng)成本高，難以普及問(wèn)題的出現(xiàn)，目前較好的解決方法就是將成本低且技術(shù)成熟的視覺(jué)傳感器應(yīng)用于汽車(chē)主動(dòng)安全系統(tǒng)當(dāng)中，因此基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)輛前向避撞技術(shù)便成為當(dāng)下車(chē)輛安全研究的熱點(diǎn)。據(jù)資料顯示僅在碰撞發(fā)生前1s給予駕駛員警告提醒，就可避免近90％的車(chē)輛追尾事故，所以本文基于機(jī)器視覺(jué)的前向避撞預(yù)警系統(tǒng)算法的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文基于機(jī)器視覺(jué)的前向避撞預(yù)警系統(tǒng)算法的研究主要是依據(jù)行車(chē)環(huán)境與車(chē)輛參數(shù)等判斷行車(chē)安全狀

2、態(tài)從而制定相應(yīng)的避撞策略。所以障礙物檢測(cè)是該系統(tǒng)算法中的關(guān)鍵，而障礙物高效檢測(cè)的前提是有效信息量大且冗余信息量小，因此圖像濾波必不可少。在對(duì)采集到的圖像進(jìn)行濾波去除噪聲等無(wú)關(guān)信息時(shí)，時(shí)常產(chǎn)生邊緣模糊效應(yīng)，針對(duì)該問(wèn)題，本文提出了一種在傳統(tǒng)高斯濾波算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合像素灰度值差異的邊緣保持濾波算法，并用圖表數(shù)據(jù)對(duì)該法做出了肯定。為進(jìn)一步提高障礙物檢測(cè)的魯棒性、精度與效率，本文提出了基于TV-L1的光流估計(jì)檢測(cè)算法。該算法主要是由L1范數(shù)變分

3、光流模型結(jié)合高斯平滑處理及非局部中值濾波方法共同構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明此算法抗噪性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性好且檢測(cè)精度高。障礙物準(zhǔn)確檢測(cè)之后通過(guò)車(chē)輛制動(dòng)過(guò)程的分析，建立了基于地面附著系數(shù)的安全距離模型，該模型分別對(duì)前車(chē)靜止、勻速或加速運(yùn)動(dòng)和減速或減速至停止三種情況作了分析。最后根據(jù)基于攝像機(jī)投影與參數(shù)設(shè)定的幾何算法進(jìn)行車(chē)距測(cè)量與碰撞時(shí)間估計(jì)。另外本文提出了一種將安全距離與碰撞時(shí)間相結(jié)合的車(chē)輛狀態(tài)判斷準(zhǔn)則，并制定對(duì)應(yīng)車(chē)輛不同狀態(tài)（安全狀態(tài)、提示性預(yù)警和緊急