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基于视觉的缩微车十字路口交通信号识别方法研究
| 论文题名： | 基于视觉的缩微车十字路口交通信号识别方法研究 |
| 关键词： | 缩微车;环境感知;机器视觉;十字路口;交通信号 |
| 摘要： | 作为目前科技界的技术发展热点，自动驾驶技术主要研究内容包括环境的感知、决策与规划、控制与执行。对红绿灯、路面指示标志和停车线三个交通信号的感知是自动驾驶技术的关键。本文按照1∶10的缩微比例搭建了缩微交通平台和缩微车，针对以往研究只是考虑单一的交通信号来控制缩微车的不足，采用了基于视觉的图像处理与分析的方法，实现了红绿灯、路面指示标志和停车线的准确识别，完成了缩微车通过十字路口的自动行驶实验。主要研究内容如下: (1)基于1∶10的缩微比例，设计并搭建完成缩微交通平台和缩微车。缩微交通平台包含多种交通环境元素，还原了真实交通场景;缩微车采用模块化设计，可以根据命令自主实现行驶、减速停车、转向等功能; (2)针对红绿灯检测识别问题，提出了一种红绿灯检测、识别和跟踪的系统框架，该框架具有易于实现、检测精度高的特点。检测阶段，对待识别图像在HSI颜色空间中进行色彩分割并将分割结果进行滤波处理，得到包含红绿灯的候选区域;识别阶段，对候选区域进行圆形度检测，准确定位红绿灯发光区域，并对该区域进行色调直方图统计，根据色调信息实现红绿灯颜色识别;跟踪阶段，采用基于CamShift目标跟踪的方法，对红绿灯区域进行实时跟踪; (3)针对路面指示标志识别问题，通过逆透视变换对包含指示标志信息的区域进行预处理，采用基于平均灰度获取最优阈值的方法进行图像分割，最后采用改进K近邻算法进行路面指示标志的识别; (4)针对停车线检测问题，对十字路口斑马线等无关信息区域进行过滤，然后采用LSD(LineSegmentDetection)直线检测算法对停车线进行检测; (5)本文将红绿灯、路面指示标志和停车线三个交通信号进行综合研究，采用模糊控制算法和增量式PID(PelvicInflammatoryDisease)控制算法分别对缩微车转向和速度进行调节，完成了缩微车在十字路口的交通信号识别实验。实验结果显示，缩微车能够在缩微交通环境中对红绿灯、路面指示标志和停车线进行准确识别，并完成对速度和转向的控制。 |
| 作者： | 张东磊 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 闫冬梅 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2018 |
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