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基于嵌入式Linux车道线检测及障碍物识别系统的研究
| 论文题名： | 基于嵌入式Linux车道线检测及障碍物识别系统的研究 |
| 关键词： | 嵌入式技术;Linux系统;车道线检测;障碍物识别 |
| 摘要： | 近年来,我国道路交通安全面临巨大的挑战,车辆辅助驾驶系统可以分析车辆行驶的路况,提前给驾驶员发出预警信息,从而避免事故的发生。图像传感器采集道路信息,对车道线检测及障碍物识别从而判断是否预警,这可作为车辆辅助驾驶系统的一种设计方案。基于嵌入式Linux平台设计开发能更好的满足车辆辅助驾驶系统体积小,功耗低的要求。本文根据功能的需求从硬件到软件搭建嵌入式系统平台,并设计车道线检测及障碍物识别的算法,使其在嵌入式系统平台上具有良好的实时性和精确性。文章的主要内容如下: (1)根据车道线检测及障碍物识别的功能需求,搭建嵌入式系统硬件平台,并重点设计了电源电路、SDRAM存储器电路、FLASH存储器电路、串口电路、USB接口电路和LCD显示设备的电路。构建嵌入式系统的开发环境,首先建立交叉编译环境,然后进行Bootloader及Linux内核的编译、移植,使用Busybox工具制作根文件系统。最终搭建起嵌入式系统平台,为车道线检测与障碍物识别的应用开发建立所需的环境。 (2)使用V4L2设计图像的采集程序,研究Qt的核心机制,移植Qt/Embedded到嵌入式系统平台,使用 Qt设计图像显示程序及界面。 (3)设计车道线识别算法。在车道线检测之前对采集的图像进行预处理,包括灰度化、二值化、图像滤波、边缘增强、分区去噪和假性车道线去伪。图像预处理有效去除了采集图像中的噪声,对干扰车道线检测的路面标识等信息进行了削弱,对车道线进行了边缘增强。车道线识别算法设计分为直道和弯道两种情况,直道采用Hough变换,弯道的近区仍采用Hough变换,远区采用贝塞尔曲线拟合。算法设计充分考虑了车道线在图像上的位置特点,这使算法更加高效。 (4)设计障碍物识别算法。在设定的感兴趣区域内,首先使用阴影检测法检测障碍物车辆在图像中的大致位置。但由于道路两旁的树木、指示牌等在路面的投影会对阴影检测法造成干扰,且阴影检测法并不能非常精确的检测到障碍物的位置,在此基础上又使用角点检测法检测出障碍物的轮廓信息。最后使用最小外接矩形法精确框定出了障碍物车辆。 实验证明本文设计的系统对车道线检测和障碍物识别的精确性高,实时性好,为车辆辅助驾驶系统的提供了一种有效的设计方案。 |
| 作者： | 刘晓阳 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 邹自明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 桂林理工大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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