况宗旭 李军红 何俊延 马锦模 张逸帆

摘要：由于智能车视野范围的要求，摄像头一般要向下倾斜一定角度安装，这种安装方式会造成图像畸变，得到的图像不能反映路面的真实情况。本文分析图像畸变的产生及对智能车控制的影响，提出采用“非均匀行采集”和“线性补偿”的方法矫正摄像头图像畸变，并基于Opencv进行仿真实验，且在智能小车上应用图像矫正算法进行实车调试。实验结果表明，根据矫正后的图像信息识别路径，能有效地避免智能车偏离导航线，提高智能车的控制精度和响应速度。

关键词：图像畸变；非均匀行采集；线性补偿；智能小车

1绪论

利用摄像头摄取道路图像信息，识别路面引导线实现自主导航是现阶段智能车较常用的导航方法。[1]摄像头在拍摄图像时，最理想的位置是垂直于拍摄平面，这样才能保证图像按几何比例重现。由于智能车视野范围的要求，摄像头的安装一般与拍摄平面成一定倾斜角度，这种角度的存在会造成图像畸变。在这种情况下，直接利用目标引导线在图像中的相对位置制定控制策略，会造成较大的误差，甚至使小车严重偏离导航线。针对上述问题，本文采用“非均匀行采集”和“线性补偿”的方法矫正摄像头图像畸变，根据矫正后的图像信息进行路径识别。仿真实验和实车调试的结果表明，图像畸变矫正为智能车控制策略的实现奠定了基础，能有效提高智能车的控制性能。

2图像畸变的产生及影响