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原文传递 应用于自适应远光灯系统的车辆前方环境感知策略研究
论文题名: 应用于自适应远光灯系统的车辆前方环境感知策略研究
关键词: 汽车自适应远光灯系统;环境识别;控制功能;低亮度行车环境
摘要: 夜晚行车的光照环境比白天复杂,危险性不可忽略。为应对这一问题,相关研究者开发了自适应远光灯ADB,它可以防眩目也可以让驾驶员拥有良好的驾驶视野。但是现有ADB产品仍有功能拓展的空间,例如ADB与行车环境的协同和互动。
  本文致力于在已有ADB功能的基础上增加车、灯、路面标志协同功能和与行人互动的功能,新功能的重要部分就是识别功能和控制功能。相关的现有环境识别方法中:路面标志识别和车灯照明角度的相关研究已较为完备,但是2者在夜晚行车环境的结合不够;传统的行人轨迹和意图估计算法对于夜晚环境和ADB系统的适用性不足。基于上述问题,以低亮度行车环境为研究对象,本文的研究内容如下:
  (1)首先进行建模软件中车载摄像头的设置;再基于实际情况对摄像头采集的原始图像进行噪声和滤波分析;然后,以已有图像处理和增强理论为基础,改进已有MSR算法增强图像,改进后的方法既可以增强图像又可以增强人脸特征;最后,验证了滤波步骤的必要性。
  (2)规划路口处车辆的ADB功能并建立数学模型;使用分位数法提取出道路标志,然后针对分位数法提取结果的局限性,提出一种基于道路标志模板的多依据滤波方法,并对滤波后剩余的连通域进行粗略识别,再使用模板匹配的方法最终确定连通域的识别结果;最后用交通标志识别结果结合方向盘转角确定驾驶员意图,对之前的ADB功能规划做了补充和完善。
  (3)以增强后的图像为基础,提出一种YOLOv3和Openpose结果匹配的算法,使得鼻、眼部位能匹配到对应的行人;提出一种综合卡尔曼滤波结果和行人面部朝向估计的行人意图估计方法;最后,以行人朝向和各项意图为基础,规划对应的ADB功能。
  (4)对上述所有提出的方法进行实验,包含仿真场景实验和实际场景实验,实验指标包括运算时间、增强和识别效果。
  实验结果表明,在本文采用的交通场景下:经过本文提出的新增强算法处理后的图像可以达到增强效果和运算时间的平衡;提出的路面标志识别方法有良好的实时性和准确度;提出的行人轨迹和意图估计方法对于低亮度环境有较好的适用性。
作者: 汪威
专业: 车辆工程
导师: 罗石
授予学位: 硕士
授予学位单位: 江苏大学
学位年度: 2022
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