自動(dòng)駕駛汽車交通燈定位及狀態(tài)檢測系統(tǒng)
介紹斯坦福與大眾合作開發(fā)的基于車載攝像頭的交通燈探測方法,假設(shè)車輛及交通燈地理位置已知,在不同光線條件下識(shí)別交通燈位置及狀態(tài),并進(jìn)行了實(shí)車試驗(yàn)。
試驗(yàn)駕駛車輛沿固定路徑行駛,記錄駕駛過程的視頻及交通燈地理位置,手動(dòng)選擇記錄視頻中交通燈的位置并采用CamShift算法進(jìn)行跟蹤。在交通燈狀態(tài)檢測中,為實(shí)現(xiàn)多種照明條件下準(zhǔn)確實(shí)時(shí)探測交通燈位置及狀態(tài),采用直方圖濾波器確定交通燈在圖像中的位置并確定其顏色。考慮到車輛與交通燈距離較遠(yuǎn),在攝像校準(zhǔn)或車輛定位出現(xiàn)微小誤差時(shí),可能會(huì)使交通燈在圖像中預(yù)期的位置產(chǎn)生較大變化。由于現(xiàn)有計(jì)算機(jī)圖像處理算法無法可靠確定交通燈位置,通過引入隨機(jī)時(shí)間變化矢量矯正交通燈預(yù)期位置與實(shí)際位置偏差,及在圖像網(wǎng)格單元中引入位置偏差,進(jìn)而在圖像網(wǎng)格中確定交通燈位置。通過成像儀確定光線強(qiáng)度和飽和度,再利用圖像處理算法建立色調(diào)和飽和度的直方圖,最終確定交通燈狀態(tài)。
為驗(yàn)證檢測系統(tǒng)以上功能,在斯坦福自動(dòng)駕駛車輛Junior上進(jìn)行了試驗(yàn)。該車裝備的Applanix LV-420型GPS系統(tǒng)以200Hz的頻率提供全球定位服務(wù);Point Gray公司的攝像機(jī)可提供130萬像素的圖像。通過在中午、日落和晚上3個(gè)時(shí)間段的實(shí)車試驗(yàn)表明,以上方法能以較高準(zhǔn)確率檢測交通燈位置及狀態(tài)。
Jesse Levinson et al. 2011 IEEE 978-1-61284-385-8.
編譯:李偉