[發明專利]一種適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法

有效

• 申請號: 202010579870.4
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111931560B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 殷國棟;柏碩;盧彥博;耿可可;莊偉超;王金湘;張寧;張輝;任祖平;陳建松
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/48
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 徐爾東

本發明涉及一種適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，主要適用于賽道的起始線和終止線檢測以及直線加速賽道的車道標志線檢測，將圖像進行灰度化處理，采用高斯濾波器去除噪聲，基于Sobel算子進行道路邊緣增強，通過將圖像進行二值化處理得到道路預處理圖像；采用Canny邊緣檢測算子進行車道線邊緣的提取，接著結合車道線特征建立自適應三角形感興趣區域，將圖像分為左右兩部分，采用Hough變換分別擬合識別車道標志線檢測出道路邊界，最后輸出兩條車道線并疊加到原始圖像中；本發明可應用于無人駕駛領域的駕駛輔助系統，減少由于駕駛員分心而造成的傷亡事故。

技術領域

本發明涉及一種適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，屬于無人駕駛技術領域。

背景技術

中國大學生無人駕駛方程式大賽融合了無人駕駛車輛的頂尖技術，涵蓋了多元信息融合、視覺SLAM、車輛路徑規劃與跟蹤等關鍵性技術，其中動態賽事分為直線加速測試、8字繞環測試、操控性測試(有人)以及高速循跡追蹤測試，重點測試參賽車輛的感知、規劃、決策和控制等各項功能；直線加速動態賽主要測試賽車的加速能力，因此賽車的車道起始線和終止線的檢測以及直線加速時的車道線檢測顯得尤為重要，無人方程式的車道線檢測技術可應用無人駕駛領域的駕駛輔助系統，車道線的檢測方法有利于減少駕駛員因注意力不集中致使車輛偏離正常賽道造成的傷亡事故。

目前基于視覺的車道線檢測方法主要為基于特征的方法和基于模型的方法，基于特征的方法是在灰度圖像或者彩色圖像中提取道路的紋理、邊、顏色梯度等特征檢測車道線；基于模型的方法是根據不同的到道路采取不同的參數模型實現車道線檢測，主要有雙曲線、樣條曲線模型等；另外，目前的道路檢測算法中感興趣區域主要采用固定不變的感興趣區域，感興趣區域通常為矩形，矩形感興趣區域存在大量的無用面積，增加了計算復雜程度，降低了車道線檢測算法效率，難以滿足車載視頻車道線檢測算法對道路前方信息的實時性檢測；最后，由于道路可能存在車道標示線缺損、受污染嚴重，車道起止線容易受路面干擾等因素，基于道路模型現有算法存在適應性不強、識別準確率低、受干擾等嚴重問題，因此需要一種識別準確率高、魯棒性好、實時性好的車道識別算法。

發明內容

本發明提供一種適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，減小了噪聲干擾，提高了算法速度，滿足了無人駕駛賽車的實時性要求。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，具體包括以下步驟：

第一步：基于無人方程式直線加速賽道視頻進行道路圖像采集，獲取起始線圖像；

第二步：對起始線圖像進行預處理，即將彩色圖像變為灰度圖進行灰度化處理后，進行高斯濾波處理，采用自適應閾值法提取閾值，將起始線圖像進行二值化處理得到起始線預處理圖像；

第三步：通過對二值化處理得到的起始線圖像進行霍夫變換，檢測直線，得到起始線中所有可能的直線；

第四步：在所有可能的直線的上下固定像素點范圍內觀察像素值，記錄符合顏色約束以及不符合顏色約束的點的集合，計算每條直線符合顏色約束的點所占的比例，若該比例大于設定的閾值則認為是起始線，此時發送信號給賽車底盤控制系統，啟動賽車，若該比例小于或等于設定的閾值則認為為非起始線，此時回到第一步重新檢測；

第五步：啟動賽車后，獲取車道線圖像，對車道線圖像進行預處理，即將彩色圖像變為灰度圖進行灰度化處理后，進行高斯濾波處理，基于Sobel算子進行道路邊緣增強，消除車道線圖像中的無用消息，采用自適應閾值法提取閾值，將車道線圖像進行二值化處理得到車道線預處理圖像；

第六步：采用Canny邊緣檢測算子進行車道線邊緣的提取；

第七步：建立三角形自適應感興趣區域的提取，生成道路預處理圖像；