ビジョンシステムを用いた自動車の自動追尾走行の実現

利用视觉系统实现车辆自动跟踪

基本信息

批准号：
02J02960
负责人：
菅沼直樹
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Kanazawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,自動車交通の効率化,安全化の実現の手段として期待される自動車交通の知能化(Intelligent Transport System)のなかで,ビジョンシステムを用いた先行車両の相対位置計測手法の開発および自動車の自動追尾走行の実現に向けた基礎研究を行った.具体的に行った研究および結論を下記に示す.1.最適画像入力手法の検討カメラから得られる画像について画像処理しやすい最適な画像を得る手法として,本研究では露光時間,フレーム間積分,ゲイン調整,の3つの状態量を適切に調節するアルゴリズムを開発した.その結果,日差しに強い日中におけるトンネル進入,退出時にもステレオ処理できる画像を取得することが可能となった.2.カメラの自動校正手法の確立ステレオビジョンは高い校正精度が求められる手法である.従来この校正は初期化時に1回校正するのみであったが,本研究では必要に応じてシステム自体が自動校正するアルゴリズムを開発した.これによりステレオビジョンのメンテナンスフリー化を実現することが可能となった.3.ステレオビジョンにおける視差画像の高速生成法の開発ブロックマッチングに基づくステレオビジョンは,膨大な演算量のためリアルタイム処理が難しかった.そこで新たに計算簡略化アルゴリズムおよび並列演算アルゴリズムを開発した.4.側壁・障害物等の車両周囲環境認識アルゴリズムの開発自動追尾走行を行う上では先行車両の認識・追尾・位置計測のみでは不十分であり,実際にはその他の側壁・障害物等の環境認識を行う必要がある.そこで本研究ではステレオビジョンシステムを用いた環境認識アルゴリズムを開発した.本手法を用いた場合,側壁はもちろんのこと片側1車線の高速道路によく見られるポール等の小さな障害物も検出でき,雨天等の悪天候化にも比較的ロバスト性が高いことを確認した.

本研究将开发一种利用视觉系统测量前车相对位置的方法，并对自动跟踪驾驶的实现进行基础研究。具体研究内容及结论如下： 1．最佳图像输入方法作为一种获得易于对从相机获得的图像进行处理的最佳图像的方法，本研究开发了一种算法，可以适当调整三个状态量：曝光时间、帧间积分和增益调整。因此，太阳光现在可以即使在天气恶劣的白天进出隧道时也可以获得立体处理的图像2.建立自动相机校准方法。立体视觉是一种需要高校准精度的方法，这种校准仅在初始化时进行一次，但在本研究中，我们开发了一种根据需要自动校准系统本身的算法，使得实现免维护立体成为可能。 3. 立体视觉视差图像高速生成方法的开发。基于块匹配的立体视觉由于计算量巨大，难以实时处理。因此，我们开发了新的计算简化算法和并行计算算法。4.开发侧面等车辆周围环境识别算法墙壁和障碍物。为了进行自动跟踪，现实中仅仅识别、跟踪、测量前车的位置是不够的；还需要识别环境中的其他侧壁、障碍物等。研究中，我们开发了一种立体视觉系统，使用这种方法，不仅可以检测侧壁，还可以检测高速公路上常见的小障碍物，例如电线杆。两侧都有车道，并且对雨等恶劣天气的抵抗力相对较高。