袁孝斌
摘 要:在智能交通的發展過程中,最受人們關注的熱點就是智能車輛,對于檢測無人駕駛智能車障礙的方法就是當前最需要解決的問題之一,相關的檢測技術也是關鍵技術。在不斷快速發展計算機硬件的時候,也在不斷地提高計算機的整體性能,慢慢地很多比較新穎的方法以及算法被提出來,而當前檢測無人駕駛智能車輛的技術仍然是研究的難點。本文探析了無人駕駛智能車障礙檢測方法。
關鍵詞:無人駕駛;智能車;障礙檢測;有效方法
引言:不僅僅是我國在研究相關的檢測無人駕駛智能車輛障礙的技術,大多數發達國家也在研究著,在研究的過程中也在廣泛推廣以及應用著智能車輛。我國研究先關檢測技術的主體是高校以及研究機構,但是檢測技術仍然和發達國家之間存在著比較顯著的差異。當前的無人駕駛智能車輛障礙檢測技術的應用具有非常寬廣的前景,也有著比較重要的實踐意義,同時也是當前檢測智能車輛的主要研究技術。
一、無人駕駛智能車障礙檢測技術的研究現狀分析
當前,對無人駕駛智能車障礙檢測技術的研究正處于狂熱期,市場上存在很多各式各樣的檢測技術,不同的檢測技術的檢測效果不一樣。通常情況下,按照不同的傳感器類型進行檢測無人駕駛智能車輛障礙物的技術分類,常常將其分成雙目攝像機、結構光、超聲波、激光雷達等[1]。其中,一直以來使用較為廣泛以及引起研究人員關注的檢測技術就是基于雙目立體視覺的無人駕駛智能車輛障礙物檢測技術,這種檢測技術應用的優勢有成本低廉、設備簡單、能夠獲取深度信息以及豐富的彩色圖像信息。
二、無人駕駛智能車障礙檢測系統分析
在路平面上顯而易見阻礙車輛駕駛或者是高于路平面的物體,統稱為道路的障礙物,但是一些相關研究也會認為比路面低的物體也會是障礙物。一直以來,按照不同情況的道路,會將其分成非結構化道路以及結構化道路[2]。一方面,對于檢測非結構化道路上存在的障礙物,這個技術的研究一直是重點,同樣也是檢測技研究的難點。另外一方面,對于檢測結構化道路上存在的障礙物,主要的重點是道路連線檢測,這樣的檢測技術得到了一定的研究效果以及應用地位。障礙物檢測系統位于雙目立體視覺基礎之上,常常需要顯示設備、計算機、兩臺固定位置的攝像機(也就是雙目攝像機)等組成結構。整個無人駕駛智能車障礙檢測系統工作程序具體是:在雙目攝像機中計算機可以得到原始的圖像,將原始的圖像進行處理,最后裝換成格式圖像或者是灰度,轉換之后就可以很方便地輸出結果。攝像機位于不同的位置上就會有不同的場景視角,這些狀況都是因為固定分開安裝的雙目攝像機所導致的。計算機不僅僅可以獲取深度信息,還可以獲取圖像信息。在得到雙目圖像以后,按照相關的人工智能、圖像處理,以及模式識別等主要理論,采取各式各樣的技術方法就可以檢測障礙物。
三、無人駕駛智能車障礙檢測方法分析
當前,研究的無人駕駛智能車障礙檢測方法,主要是指基于雙目立體視覺的障礙物檢測方法,這種檢測方法常常分成雙目檢測以及單目檢測這兩種,這兩種檢測方法具有連貫性的特點,單目檢測的實際意義就是利用單幅圖像檢測圖像中障礙物的位置,然后再借助雙目立體視覺將相關的空間信息計算出來。主要的檢測方法就是:(1)按照直方圖亮度對道路區域進行分割,然后家住區域中存在的顏色將不確定的障礙物區域進行分割,將提取出可疑障礙物區域并且進行高度計算,最后就能夠確認障礙物,采取這樣的檢測方法可以將整體的計算量進行縮減,同時這樣的檢測方法也會獲得更好的檢測結果,但是檢測實施的前提是在路面中要有特定的顏色,可見這種檢測方法也有不足就是會受到檢測路面條件的限制,也會出現漏檢的不良情況。(2)基于角點的立體視覺感知算法,主要是檢測車道標線,可以消除變化的攝像機俯角對行駛中車輛造成的影響,將立體匹配中極線中存在的限制要求減弱以及將立體化的計算量減少。但是這樣的檢測方法使用存在一定的限制,只適合應用在帶標線的道路檢測中,然而只要存在很多的路面角點或者是很少的障礙物角點,都會對正確的檢測結果造成嚴重的影響。(3)借助全局優化算法進行的檢測方法,需要首先確定攝像機以及路面的詳細坐標狀況,利用映射匹配好基準圖像以及目標圖像的路面,最后就可以使用全局化計算來確認路面以及障礙物的位置。
結語:綜上所述,對于無人駕駛智能車障礙檢測方法,其實有很多,但是每種檢測方法都具有自身的優勢以及不足,綜合多方面因素進行考慮,發現基于雙目立體視覺的障礙物檢測方法更加科學。但是嗎,這種檢測方法依然存在很多獨有的缺點以及優點,在不同的復雜道路環境中,將這種檢測技術有效地應用在無人駕駛智能車輛中還沒有找到很好的解決方法。同時,這中檢測技術具有十分重要的檢測意義以及檢測作用,也是檢測當前無人駕駛智能車輛障礙的主要技術方法。所以,不斷研究創新檢測技術對發展我國無人駕駛車輛具有很重要的積極作用。
參考文獻:
[1] 張大為,劉迪,趙亞范.基于AT89S52芯片的簡易智能小車的設計與實現[J].電子設計工程,2014,129(22):2064-2065.