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计算机视觉在无人驾驶领域的应用

2020-11-26范志远崔田田王青松河南理工大学

数码世界 2020年5期
关键词:无人驾驶计算机特征

范志远 崔田田 王青松 河南理工大学

中国制造2025 明确提出需要将智能制造作为两化融合的关键方向,推动智能交通工具产业化。无人驾驶技术对于智能交通工具产业化发展有着非常重要的意义。无人驾驶是指汽车在装载激光、GPS、摄像头和传感器等多种感知设备,对收集的信息进行处理,确保汽车在形式过程中能够对行驶环境感知和预判,确保选择适合汽车行驶的路线,最终使得汽车得以达到目的地的技术。

1 无人驾驶技术分析

汽车无人驾驶技术分为感知、 决策和控制,周围环境的感知对于无人驾驶技术的发展非常重要,这也是当前无人驾驶技术难以快速发展的关键。无人驾驶技术主要是对周围环境的信息进行感知,这主要是通过激光雷达、GPS、车载传感器等进行获取。无人驾驶技术的决策模块是指无人驾驶汽车在接受到来自传感器的信息,并对这些信息数据进行处理,可以分为行为预测、路线规划以及障碍物碰撞躲避。汽车的行为预测主要是对当前汽车的位置以及形式速度进行分析,计算出物体的移动规律,达到对汽车驾驶行为的预测。对汽车的路径规划主要是采用数学模型进行分析。对障碍物碰撞躲避分为远离障碍物和汽车紧急制动两种。汽车在选择最佳方案的时候还需要使用到学习算法,通过无人驾驶系统的交互功能实现与外界互动,不断的对计算机算法进行优化,确保系统在实际的驾驶中减少出错的可能性。但存在着实际驾驶的环境较为复杂,实验室所模拟的驾驶环境无法模拟所有的可能,所以汽车需要结合自身的数据积累进行预判。

2 计算机视觉中的技术运用到无人驾驶领域的分析

2.1 数字图像处理技术在无人驾驶领域的运用

图像识别处理主要是将汽车上的各类传感器以及摄像头获取到的图像信号转变为数字信号,再通过计算机对数字信号进行处理。当前计算机技术的飞速发展、电子元器件的发展,这使得成像设备以及成像系统得以快速的进步,从而使得数字图像处理技术得以实现。无人驾驶的数字图像处理主要在空间和频域图像上不断的增强,这使得通过该技术处理以后的图像能够比原始图像更满足驾驶的需求,空间域主要是对图像的像素处理,频域方法是通过数据工具对图像进行改变。图像复原技术主要是基于图像的实际情况对图像的品质进行改变,通过先进的技术来解决图像的模糊问题。由于当前所获取到的图像信息较多,对图像压缩的过程是减少图像中的信息,这需要对这涉及到对图像压缩的模型分析、无偏差压缩以及不同的图像的压缩标准等等。图像的匹配与识别,可以从获取到的图像中分析出有意义的信息,从而输出汽车驾驶过程中所需要的各类数据,将图像中的关键信息及时的传递出来。图像处理技术在无人驾驶领域有着非常重要的意义。

2.2 视觉跟踪技术在无人驾驶领域的运用

视觉跟踪技术可以分为对目标的信息进行持续跟踪或者是依照已经建立的数学模型,在图像序列上进行自动匹配。视觉跟踪算法分为运动矢量和模板匹配。由于汽车在运动的获取的图像信息往往具备运动特征,将某一个时间段的运动特征进行总结,能够对这段时间的图像变化数据进行分析。基于模板匹配的方式是描述汽车在运动过程中所获取的运动图像特征,并对图像模板进行分析。灰度图像一般会出现在图像的边缘部分,彩色图像会在不同的区域内留下颜色特征,还存在着部分图像有着纹理特征,所以加强对图像的纹理特征分析和颜色分析是处理图像信息的主要思想。汽车在运动过程中的动态问题往往是非常复杂的,非线性因素和高维因素都会对最终的效果产生影响,所以需要建立完善的数学模型,确保对非线性特征完整的适配。

2.3 计算机视觉自动导航技术在无人驾驶领域的运用

导航作为汽车驾驶提供服务的技术,是为了引导汽车沿着规划的路径到达目的地,为汽车提供实时的地理位置信息。自动导航技术经过多年的发展已经越来越成熟,依照导航系统的信息获取分类可以将导航系统分为惯性导航系统、天文导航系统以及计算机视觉导航系统。基于计算机视觉导航技术主要是通过电荷耦合组建以及摄像头获取道路图像,再对图像信息进行处理,从而获取汽车的位置信息数据。计算机视觉导航技术涉及到图像处理、机器视觉以及导航等多学科交叉,随着自动驾驶的快速发展,被动视觉导航系统得到了快速的发展。

根据导航对地图的依赖程度可以分为基于地图的导航方法、无地图导航方法以及地图生成型导航方式。基于地图的导航方式是将环境中的标志标记在地图中,无地图导航方法是对目标的特征进行不断地分析,然后基于特征跟踪的视觉导航方式来进行地图信息的获取。地图生成型导航方式是结合视觉传感装置来不断的获取对周围环境的特征描述,从而实现汽车的定位。随着地图生成型导航方式的发展,同时定位以及地图建立方法能够快速的解决汽车在未知环境中的实时定位,并完成对地图的建立。通过无人驾驶汽车中的摄像机与环境特征位置的数据分析,能够获取关键特点的定位信息,从而进行实时跟踪,自动规划出最优路径,在线建立实时地图与传回障碍躲避技术,实现无人汽车在未知环境中的平面地图搭建。

3 结语

汽车无人驾驶不单单是一项技术,而是多学科知识的交叉,计算机视觉技术在无人驾驶中有着非常重要的意义,本文分析了汽车无人驾驶技术的三大模块和计算机视觉技术。汽车无人驾驶能够有效的提高车辆驾驶的安全性,减少道路拥堵的可能性,但无人驾驶技术相对不完善,这需要不断加大对无人驾驶技术的投入。

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