CN108932472A - 一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法 - Google Patents

一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于车道线检测的自动驾驶预行驶区域判别方法，在预处理阶段灰度变换中对黄色和白色区域进行重点突出，建立道路感兴趣区域标注模型来提高车道线检测的准确率与处理速率，引入相关滤波算法对车道线进行检测与提取，通过霍夫变换进行车道线的提取，最后通过最小二乘法拟合得到检测的车道线并提取预行驶区域。本发明的方法取得了较好的实验结果，可以应用于不同光照条件和不同道路条件下预行驶区域的判别，提高了车道线识别的准确性，加快了车道线识别的速度，能在实际道路上实时提取预行驶区域。在不同的光照和路况条件下，算法整体准确率达到93.75％。进一步保证了无人车行驶安全。

Description

一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法
技术领域
本发明属于车道检测技术领域，尤其是涉及一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法。
背景技术
自动驾驶是当今的热门话题，同时也产生了很多需要解决的技术问题。无人车在道路行驶时需通过感知算法实现对前方障碍物的检测和识别。预行驶区域是车辆即将驶过的道路区域，预行驶区域的检测可以划定障碍物检测的空间范围，减轻感知算法的运算量，甚至可以帮助提升感知算法的识别精度，对保证无人车的行驶安全具有重要意义。在结构化道路上，通过车道线的检测来实现预行驶区域的判别是一种可行的方式，而实现车道线的检测手段主要是通过机器视觉。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，通过判别与划分无人车预行驶区域，从而提取障碍物检测区域(即感兴趣区域)，帮助减少感知算法的运算量以及提高障碍物检测精度；当汽车驶进封闭区域，GPS传感器失效时，能起到暂时辅助无人车安全行驶的作用。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，具体包括如下步骤：
(1)采集车道线图像，对采集的图像进行预处理；
(2)对预处理后的图像进行边缘化检测提取；
(3)对边缘化处理的图像进行霍夫变换处理，并进行预行驶区域检测；
(4)通过最小二乘法拟合得到检测的车道线，并提取预行驶区域。
进一步的，所述步骤(1)中预处理分为两步，首先对图像进行滤波去噪，采用高斯滤波算法：
其中，W表示高斯滤波核的权重；wx wy表示像素在滤波核窗口内的坐标；σ为标准差；
再对滤波处理后的图像进行基于ROI区域的局部二值转化，灰度化方法为：Gary＝α*R+β*G，
其中，α、β表示权重系数，其中α+β＝1，R表示red红色，G表示green绿色。
进一步的，所述步骤(2)中，图像边缘化检测提取分为两个步骤：
首先对待提取边缘的图像进行滤波处理，滤波算法模型为：g(i,j)＝∑k,lf(i+k,j+l)h(k,l)，
其中，f表示输入的灰度图像，g表示输出图像，h表示输出滤波器的滤波核，i、j表示像素坐标，k、l表示滤波核窗口的坐标，滤波核h为[-15 0 15]；
再对滤波处理后的图像进行基于ROI区域的局部二值转化，利用基于类间方差最大化的分割算法计算的局部阈值作为整幅图像的全局阈值，对整幅图像进行二值化分割。
进一步的，所述步骤(3)具体包括两个步骤：
首先进行车道线划分，
车道划分方程为
其中，m表示斜率；xintial表示直线的初始点的横坐标；xfinal表示直线的终点的横坐标；xcenter表示图像的中心像素点的横坐标；
然后将检测得到的左边车道与右边车道上的所有点分别进行曲线拟合，得到最终的车道线，形成预行驶区域。
进一步的，所述步骤(4)具体包括：
计算步骤(3)中检测到的两条车道线在图像上最远处交汇于一点形成的车道线消失点，
消失点计算方程为：
其中，ml、mr分别表示左、右侧车道线直线的斜率；bl、br分别表示左右直线的截距；xv、yv分别表示消失点的横纵坐标；
通过车道线消失点和图像区域中心像素点的偏差判断车道线左右转向，判断转向方程为：
其中，xv表示消失点的横坐标，xcenter表示图像的中心像素点的横坐标，Th表示先验阈值。
相对于现有技术，本发明所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法具有以下优势：
本发明的检测方法提高了车道线识别的准确性，加快了车道线识别的速度，能在实际道路上实时提取预行驶区域。在不同的光照和路况条件下，算法整体准确率达到93.75％。进一步保证了无人车行驶安全。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法示意图；
图2为本发明实施例的提取预提取区域的2/5区域为预行驶区域的示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示，本发明首先对输入的图像进行图像预处理。图像预处理分为两个步骤：对图像进行滤波去噪，滤波模型选用高斯滤波算法：其中W表示高斯滤波核的权重；wx wy表示像素在滤波核窗口内的坐标；σ为标准差；再对滤波后的图像进行灰度转换，灰度化方法为：Gary＝α*R+β*G，其中，α、β表示权重系数，其中α+β＝1，R表示red红色，G表示green绿色。
然后对预处理后的图像进行边缘化检测提取。图像边缘化检测提取分为两个步骤：先对待提取边缘的图像进行滤波处理，目的在于减轻车道线边缘信息提取的计算量和提高检测效果，相关滤波算法模型为：g(i,j)＝∑k,lf(i+k,j+l)h(k,l)，其中，f表示输入的灰度图像，g表示输出图像，h表示输出滤波器的滤波核，i、j表示像素坐标，k、l表示滤波核窗口的坐标，本发明选用的滤波核h为[-15 0 15]；再对滤波处理后的图像进行基于ROI区域的局部二值转化。本发明所用数据采集车为江淮S7型SUV，采集数据时我们选用的感兴趣区域宽度比车道线稍宽，高度约为整个图像高度的一半；在提取的感兴趣区域的基础上，我们进而利用基于类间方差最大化的分割算法(Otsu)计算的局部阈值作为整幅图像的全局阈值，对整幅图像进行二值化分割。
接下来对边缘化处理的图像进行霍夫变换处理。参数空间中的直线方程表示为：ρ＝xcosθ+ysinθ(ρ表示极坐标系中原点到直线的距离；θ表示极坐标系中直线的夹角)。
然后，对霍夫变换处理后的图像进行预行驶区域的检测。检测分为两个步骤：先进行车道线划分，车道划分方程为：其中，m表示斜率；xintial表示直线的初始点的横坐标；xfinal表示直线的终点的横坐标；xcenter表示图像的中心像素点的横坐标，然后将检测得到的左边车道与右边车道上的所有点分别进行曲线拟合，得到最终的车道线。
该步骤具体原理为：对上一步用霍夫变换检测到的直线段(包含有起始点和终点的坐标信息)进行左右车道线的划分，划分的依据为：斜率+该线段起始点、终点的横坐标与图像中心像素点的横坐标的比较——即车道线划分方程。车道线划分后得到左、右车道线的线段的起始点与终点(可能含有多条线段)，再分别对得到的左边车道与右边车道上的所有点分别进行曲线拟合，得到最终的车道线。
最后进行预行驶区域判别。上一步检测到的两条车道线在图像上最远处交汇于一点，这一点称为车道线消失点，考虑到消失点距离较远和弯道行驶的情况，本发明选取预提取区域的2/5区域为预行驶区域，如图2。消失点计算方程为：其中，ml，mr分别表示左、右侧车道线直线的斜率；bl、br分别表示左右直线的截距；xv、yv分别表示消失点的横纵坐标，然后根据两边的车道线对出无人车左右转向的预行驶区域进行预测，方法为通过车道线消失点和图像区域中心像素点的偏差判断车道线左右转向。判断转向方程为：其中，xv表示消失点的横坐标，xcenter表示图像的中心像素点的横坐标，Th表示先验阈值。
至此，根据以上实施步骤判别出自动驾驶预行驶区域。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
(1)采集车道线图像，对采集的图像进行预处理；
(2)对预处理后的图像进行边缘化检测提取；
(3)对边缘化处理的图像进行霍夫变换处理，并进行预行驶区域检测；
(4)通过最小二乘法拟合得到检测的车道线，并提取预行驶区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(1)中预处理分为两步，
首先对图像进行滤波去噪，采用高斯滤波算法：
其中，W表示高斯滤波核的权重；wx、wy表示像素在滤波核窗口内的坐标；σ为标准差；
再对滤波处理后的图像进行基于ROI区域的局部二值转化，灰度化方法为：Gary＝α*R+β*G，
其中，α、β表示权重系数，α+β＝1，R表示red红色，G表示green绿色。
3.根据权利要求1所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(2)中，图像边缘化检测提取分为两个步骤：
首先对待提取边缘的图像进行滤波处理，
滤波算法模型为：g(i,j)＝∑k,lf(i+k,j+l)h(k,l)，
其中，f表示输入的灰度图像，g表示输出图像，h表示输出滤波器的滤波核，i、j表示像素坐标，k、l表示滤波核窗口的坐标，滤波核h为[-15 0 15]；
再对滤波处理后的图像进行基于ROI区域的局部二值转化，利用基于类间方差最大化的分割算法计算的局部阈值作为整幅图像的全局阈值，对整幅图像进行二值化分割。
4.根据权利要求1所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括两个步骤：
首先进行车道线划分，
车道划分方程为
其中，m表示斜率；xintial表示直线的初始点的横坐标；xfinal表示直线的终点的横坐标；xcenter表示图像的中心像素点的横坐标；
然后将检测得到的左边车道与右边车道上的所有点分别进行曲线拟合，得到最终的车道线，形成预行驶区域。
5.根据权利要求4所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括：
计算步骤(3)中检测到的两条车道线在图像上最远处交汇于一点形成的车道线消失点，
消失点计算方程为：
其中ml、mr分别表示左、右侧车道线直线的斜率；bl、br分别表示左右直线的截距；xv、yv分别表示消失点的横纵坐标；
通过车道线消失点和图像区域中心像素点的偏差判断车道线左右转向，判断转向方程为：
其中xv表示消失点的横坐标，xcenter表示图像的中心像素点的横坐标，Th表示先验阈值。
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