輔助駕駛： 汽車離道報(bào)警完整結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

 第一部分：設(shè)計(jì)概述

安全輔助駕駛(Safety Driving Assist，簡稱SDA)是當(dāng)前國際智能交通系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容，它主要解決交通安全的問題，對于困擾運(yùn)輸領(lǐng)域的交通堵塞及環(huán)境污染兩個(gè)問題也有緩解作用?；诖?，世界上很多國家都在加強(qiáng)車輛安全輔助駕駛技術(shù)領(lǐng)域的研究。關(guān)于安全輔助駕駛技術(shù)的研究主要集中在車道偏離預(yù)警，前方障礙物探測，以及駕駛員狀態(tài)監(jiān)測等方面。近20年來，車道偏離預(yù)警系統(tǒng)作為安全輔助駕駛研究領(lǐng)域的一個(gè)組成部分，已經(jīng)受到越來越多的關(guān)注，很多國家都投入大量的人力、物力和財(cái)力進(jìn)行系統(tǒng)研發(fā)。

車道偏離預(yù)警系統(tǒng)研究背景：

車道偏離報(bào)警系統(tǒng)( Lane Departure Warning System, 簡稱LDWS)是指汽車在高速行駛的過程中,在駕駛員沒有示意車輛變道的情況下,車輛偏離了正常行駛的車道時(shí), 利用報(bào)警方式提醒駕駛員修正車輛方向的汽車主動(dòng)安全裝置。車道偏離報(bào)警系統(tǒng)將會是繼安全帶、安全氣囊后,在汽車內(nèi)安裝的又一項(xiàng)安全裝置。在美國,1994 年由于車道偏離引起的傷亡事故占所有車輛傷亡事故的37.0%, 2000 年為42.0%, 2001 年則上升到43.0%, 平均每年上升0.75 個(gè)百分點(diǎn)。車道偏離報(bào)警系統(tǒng)在車輛偏離車道線時(shí), 可以向駕駛員發(fā)出警示信號, 提示駕駛員修正車輛的方向, 提醒駕駛員集中注意力。有研究表明,車道偏離報(bào)警系統(tǒng)可以減少至少24%的車道偏離傷亡事故。世界上一些國家已經(jīng)成功研制出一些各具特色的車道偏離報(bào)警系統(tǒng), 如Auto Vue 系統(tǒng)、AWSTM系統(tǒng)、DSS 系統(tǒng)、SCARF 系統(tǒng)和ALVINN 系統(tǒng)等。在我國,車道偏離報(bào)警方面的研究起步較晚,還沒有相關(guān)的產(chǎn)品問世, 只有吉林大學(xué)的汽車動(dòng)態(tài)模擬國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院進(jìn)行了一些探索性的研究。經(jīng)過探索性的研究表明, 基于視覺的車道偏離報(bào)警系統(tǒng)是一種切實(shí)可行的方案。

MicroBlaze嵌入式軟核是一個(gè)被Xilinx公司優(yōu)化過的可以嵌入在FPGA中的RISC處理器軟核，具有運(yùn)行速度快、占用資源少、可配置性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于通信、軍事、高端消費(fèi)市場等領(lǐng)域。Xilinx公司的MicroBlaze 32位軟處理器核是支持CoreConnect總線的標(biāo)準(zhǔn)外設(shè)集合。MicroBlaze處理器運(yùn)行在150MHz時(shí)鐘下，可提供125 D-MIPS的性能，非常適合設(shè)計(jì)針對網(wǎng)絡(luò)、電信、數(shù)據(jù)通信和消費(fèi)市場的復(fù)雜嵌入式系統(tǒng)。

設(shè)計(jì)摘要：

本課題是以Xilinx公司FPGA開發(fā)板上的MicroBlaze微處理器IP核為核心，和其它外設(shè)一起，針對于行駛在高速公路或者城市道路上的司機(jī)，設(shè)計(jì)出了汽車離道報(bào)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)圖像采集子系統(tǒng)、FPGA開發(fā)板和其他設(shè)備組成。圖像采集子系統(tǒng)能實(shí)時(shí)地采集路面實(shí)況數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)后，它被實(shí)時(shí)地變換成可處理的格式，在處理器內(nèi)部，首先進(jìn)行預(yù)處理，過濾掉圖像捕獲期間混入的噪聲，然后探測車輛相對于車行道標(biāo)志線的位置。道路圖像的輸入信息流被變換為一系列畫出道路表面輪廓的線條。在數(shù)據(jù)字段內(nèi)尋找邊緣就能發(fā)現(xiàn)車道標(biāo)志線。這些邊緣事實(shí)上形成了車輛向前行駛應(yīng)保持的邊界。處理器則要時(shí)刻跟蹤這些標(biāo)志線，以確定行車路線是否正常。一旦發(fā)現(xiàn)車輛無意間偏離車行道，處理器作出判斷后輸出一個(gè)信號驅(qū)動(dòng)報(bào)警電路，讓駕駛員立即糾正行車路線。報(bào)警電路采用蜂鳴器放出警告聲音。

第二部分：設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)

1.系統(tǒng)框圖介紹

不管是哪一種車道偏離報(bào)警系統(tǒng)，都可以劃分成三個(gè)基本模塊：道路和車輛狀態(tài)感知模塊、車道偏離評價(jià)算法模塊和信號報(bào)警電路，如圖1所示系統(tǒng)運(yùn)行的基本過程是：狀態(tài)感知模塊感知道路幾何特征和車輛的動(dòng)態(tài)參數(shù)，然后由車道偏離評價(jià)算法對車道偏離的可能性進(jìn)行評價(jià)，一旦發(fā)現(xiàn)車輛無意間偏離車行道，處理器作出判斷后輸出一個(gè)信號驅(qū)動(dòng)報(bào)警電路，讓駕駛員立即糾正行車路線。報(bào)警形式可以是蜂鳴器或者喇叭，也可以用語言提示，還可以用振動(dòng)座椅來提醒駕駛員。

圖1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖

車道偏離報(bào)警系統(tǒng)具體在硬件上則是通過裝在車上的攝像頭進(jìn)行視頻圖像的采樣，然后對表現(xiàn)為模擬信號的視頻圖像進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)換，將數(shù)字的視頻信息傳輸給處理器單元，處理器單元根據(jù)算法要求進(jìn)行計(jì)算，得出車輛偏離車道的實(shí)時(shí)狀態(tài)，如果出現(xiàn)車道偏離或者將要出現(xiàn)車道偏離，系統(tǒng)將通過報(bào)警電路對駕駛員進(jìn)行提示報(bào)警，防止意外發(fā)生。

2.硬件框圖

圖2 硬件框圖

3.軟件流程圖

軟件流程圖如圖3所示

圖3 軟件流程圖

1.道路圖像采集

本文主要研究車道線檢測技術(shù)在車道偏離預(yù)警中的應(yīng)用，圖像在采集過程中，光照強(qiáng)度、障礙物遮擋、路邊樹木以及路面不平坦而導(dǎo)致的攝像頭抖動(dòng)都會對圖像中車道線信息造成影響。因而，要想準(zhǔn)確地提取出車道線參數(shù)，就必須對采集的道路圖像在車道線檢測之前進(jìn)行預(yù)處理。在圖像處理算法中，沒有哪一種算法可以適用于各類圖像，每一種算法都有自己的局限性。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要做大量的實(shí)驗(yàn)，并結(jié)合車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的需要，選取適合該系統(tǒng)的算法。適用于本文檢測算法的路面為攝像機(jī)視野上方可能會為天空或高山等背景的至少含有兩個(gè)同向以車道線隔開的高速公路和城市道路。

2.圖像預(yù)處理

根據(jù)投影理論，當(dāng)攝像機(jī)光軸與地平面平行時(shí)，而車輛一般在下方的地面部分，因此圖像下半部分有車輛的區(qū)域才是我們的感興趣區(qū)域，只需要分析這部分的情況即可，預(yù)處理中一般把圖像的下半部分劃分為感興趣的部分，而上半部分一律作黑色處理，從而使得預(yù)處理后的白色部分所表示的信息即為車道線。這樣既較好地符合實(shí)際情況，同時(shí)算法簡便，避免了處理大量信息的冗余，提高了計(jì)算速率。預(yù)處理分四步完成：

a.灰度化。這里之所以進(jìn)行灰度化，是因?yàn)槭訛r青路面為深黑色，而黃線為淺色，灰度化以后，二者在圖像上就表現(xiàn)為一黑一白，易于操作，也便于后面的處理。

b.采用空間濾波技術(shù)去除圖像中多余的噪聲?？捎玫乃惴ㄓ兄狈綀D均衡化、領(lǐng)域平均、中值濾波等。

c. 采用道路圖像的二值化分割對圖像進(jìn)行分割，以獲取明顯的車道線特征，大大簡化了后面分析并檢測車道標(biāo)識線的復(fù)雜度?？捎玫乃惴ㄓ兄狈綀D波形分析法、最大熵法、最大類方差法等。

d. 劃分感興趣的區(qū)域。通過縮減檢測區(qū)域的范圍來減少冗余的數(shù)據(jù)，提高運(yùn)算速度。常見的感興趣區(qū)域的劃分算法有:基于灰度圖投影法、動(dòng)態(tài)感興趣區(qū)域。

3. 車道線檢測算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

車道線的快速與準(zhǔn)確識別是實(shí)現(xiàn)車道偏離預(yù)警系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和魯棒性的前提和基礎(chǔ)，本章在敘述基于曲線擬合的車道線檢測的原理的基礎(chǔ)上提出了一種基于LMedsquare選取最佳子集。LMedsquare的核心思想是對隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)子集進(jìn)行重復(fù)操作，直到至少有一個(gè)子集的數(shù)據(jù)能夠達(dá)到一定的可信度(比如95%)，它是一種隨機(jī)采樣算法。車道線檢測算法包含以下幾個(gè)步驟：

a. 種子點(diǎn)的選取。要想準(zhǔn)確得到車道線坐標(biāo)方程，就需要先找出車道線的中心點(diǎn)，再對車道線中心點(diǎn)的集合進(jìn)行車道線擬合。因此，需要找出車道線中心點(diǎn)。在這里，可以根據(jù)車道線圖像二值化后車道線的特征來找出車道線中心點(diǎn)，為下一步車道線參數(shù)擬合做準(zhǔn)備工作。

b. 車道標(biāo)識線的檢測。在種子點(diǎn)歸類后，我們就要判斷待擬合的種子點(diǎn)數(shù)是否充足，在道路路況較好的情況下，近視野車道線比較清晰，自下至上掃描歸類，一般都會獲得數(shù)目比較充足車道線種子點(diǎn)數(shù)，則可以直接利用LMedsquare選取最佳子集的車道線檢測算法進(jìn)行參數(shù)的擬合。

c. 基于最佳子集的最小二乘直線擬合。運(yùn)用最小二乘法擬合曲線是智能導(dǎo)航技術(shù)中常用的擬合算法，但是其最大的缺點(diǎn)就是對噪聲比較敏感，顯而言之，解決噪聲的影響是準(zhǔn)確地?cái)M合出車道線參數(shù)的前提和基礎(chǔ)。因此，在車道線種子點(diǎn)歸類后種子點(diǎn)數(shù)目比較充足時(shí)，可以利用LMedsquare曲線擬合技術(shù)的思想選取最佳子集，以去除多余的噪聲后，再利用最小二乘法在最佳子集內(nèi)進(jìn)行直線擬合，會得到很好的效果。

第三部分：系統(tǒng)原理和技術(shù)特點(diǎn)

1.首先用EDK軟件XPS(Xilinx Platform Studio)構(gòu)建一個(gè)MicroBlaze軟核系統(tǒng)，F(xiàn)PGA內(nèi)部CPU外圍各種模塊用Vhdl語言編寫，然后再將FPGA外部模塊通過FPGA接口與FPGA相連。

2.道路圖像采集可以采用CCD攝像頭。CCD攝像頭安裝于擋風(fēng)玻璃內(nèi)側(cè)，駕駛臺中央位置，采用長焦鏡頭，采集路面狀況。路面信息碼流處理應(yīng)用Philips半導(dǎo)體公司的視頻解碼芯片SAA7115，它是一款多通道輸入的視頻解碼器，支持多種視頻信號格式，如PAL制、NTSC制、SECAM制等。SAA7115對于輸入的視頻信號自動(dòng)檢測并完成轉(zhuǎn)換。SAA7115能提供捕捉各種標(biāo)準(zhǔn)清晰度信號的高性能。芯片采用一個(gè)小的100 引腳QFP14X142100A封裝，并在其中集成抗鋸齒濾波器和ADLLT( adap tive digital line length tracking，自適應(yīng)數(shù)字列長度追蹤) ，且支持多種視頻信號格式，如PAL 制、NTSC制、SECAM制等，能對于輸入的視頻信號自動(dòng)檢測并完成轉(zhuǎn)換?；谝陨咸匦员驹O(shè)計(jì)選用其作為視頻編碼芯片，可以實(shí)現(xiàn)與FPGA的無縫連接。因外圍電路與FPGA的處理速度相差甚大,故信號流要先經(jīng)SN74CBT3245芯片緩沖,然后送處理器進(jìn)行車道特征值得提取。

3.圖像預(yù)處理技術(shù)

圖像中含有豐富的信息，在車道識別中，并不是所有信息都是需要的。因此要對采集到的連續(xù)圖像進(jìn)行處理，去除無用信息，增強(qiáng)有用信息，有利于后續(xù)處理。在進(jìn)行圖像預(yù)處理時(shí)，車道檢測部分對其進(jìn)行反饋，可以增快它的處理速度。具體步驟包括圖像灰度變換、圖像噪聲濾除、圖像邊緣檢測、圖像二值分割。

圖像在采集過程中，由于光照強(qiáng)度、障礙物遮擋等影響因素，對采集進(jìn)來的圖像中車道線信息造成影響。因此，要想準(zhǔn)確提取出車道線參數(shù)，就必須對采集的道路圖像在車道線檢測之前進(jìn)行預(yù)處理。在圖像處理算法中，沒有哪一種算法可以適用于各類圖像，每一種算法都有自己的局限性。因此，在實(shí)際運(yùn)用中，需要做大量的實(shí)驗(yàn)，并結(jié)合車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的需要，選取適合該系統(tǒng)的算法。

首先采用空間濾波技術(shù)去除圖像中多余噪聲。

然后進(jìn)行道路圖像的二值化分割將圖像分割，這將大量壓縮數(shù)據(jù)，而且將簡化其后的分析和處理。

再進(jìn)行車道線特征點(diǎn)搜索區(qū)域的劃分，及感興趣區(qū)域的劃分，通過縮減檢測區(qū)域范圍來減少冗余數(shù)據(jù)，提高運(yùn)算速度。

4.車道線識別算法

一是基于Hough變換的車道線識別技術(shù)。首先提取出車道線樣本點(diǎn)，然后對樣本點(diǎn)進(jìn)行Hough擬合。用此法進(jìn)行車道線檢測時(shí)優(yōu)點(diǎn)是不受車道線間斷影響，有很好的抗干擾性。但其也有不足之處，到實(shí)際運(yùn)用時(shí)需要通過做實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并進(jìn)行改進(jìn)。

二是基于LMedsquare選取最佳子集結(jié)合卡爾曼預(yù)測的車道線檢測算法。首先進(jìn)行種子點(diǎn)的選取，然后進(jìn)行車道標(biāo)識線的檢測，最后進(jìn)行基于最佳子集的最小二乘直線擬合。

5.車道偏離決策

我們是依靠機(jī)器視覺預(yù)警決策方法，可以用僅基于圖像的車道線夾角法偏離預(yù)警決策方式，有兩種報(bào)警方式：一是設(shè)定一個(gè)角度閾值為大偏航角分界，如果連續(xù)幾幀圖片檢測結(jié)果顯示車輛位置處于大偏航角狀態(tài)，則立即報(bào)警。二是設(shè)定一個(gè)角度域值為小偏航角的分界，車輛位置處于小偏航角狀態(tài)時(shí)，等待連續(xù)多幀圖片處理結(jié)果，如果連續(xù)多幀圖像顯示車輛偏航角處于持續(xù)增大過程，則立即報(bào)警。

6.擴(kuò)展功能:

在人為主動(dòng)換道時(shí)，在離道之前打開指示信號，報(bào)警系統(tǒng)在車偏離車道時(shí)不會報(bào)警。

技術(shù)特點(diǎn)：

1.用EDK軟件XPS構(gòu)建MicroBlaze軟核系統(tǒng)，簡便而且高效地實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計(jì)對CPU的要求。在FPGA內(nèi)的各種接口模塊，將采用vhdl語言編寫。

2.圖像處理細(xì)節(jié)較多，而且圖像處理每一步算法多樣，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)要結(jié)合所采用的硬件，經(jīng)過實(shí)際做實(shí)驗(yàn)，結(jié)合系統(tǒng)需要選取最合適的算法。

3.圖像預(yù)處理算法中選取感興趣部分。它不僅提高了計(jì)算速率，而且減小了不必要的信息干擾，為提高了檢測的準(zhǔn)確性和及時(shí)性打下了很好的基礎(chǔ)。

4.車道線檢測算法中采用了選取種子點(diǎn)以后的基于最佳子集的最小二乘直線擬合方法，它可以很好地除去最小二乘直線擬合法中常遇到的噪聲干擾問題。

5.攝像頭具有自動(dòng)校正功能。在車?yán)镒嗳藭r(shí)，車底盤會發(fā)生下沉而且會發(fā)生傾斜，這時(shí)候攝像頭會自動(dòng)校正，依然可以檢測出離道信息。