车道偏离预警系统(Lane Departure Warning System, LDWS)是一种主动安全技术,旨在帮助驾驶员避免因无意中偏离车道而引发的事故。从原理到实战应用,其工作流程大致如下:
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传感器采集
:系统通常配备有一个或多个摄像头,安装在车辆的前挡风玻璃上方、侧边或后视镜内,用于持续捕捉前方道路的图像。某些系统可能还会结合雷达或超声波传感器以增强准确性。
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图像处理与分析:摄像头捕捉到的图像通过图像处理算法进行分析,这些算法能够识别出车道标记线(如白线、黄线)。算法会计算车辆相对于车道的位置,确定车辆是否保持在车道内。
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状态监测:系统同时监测车辆的行驶状态(如速度、方向角度)和驾驶员的操作行为(如是否开启了转向灯),以判断车道偏离是否为驾驶员的有意操作。
预警触发:当系统判断车辆无意识地偏离车道(即没有打转向灯且车辆靠近或越过车道线),控制器会在极短时间内(通常是0.5秒内)激活预警机制,向驾驶员发出警告。警告方式通常包括声音警报、方向盘震动或仪表盘上的视觉警告。
实战应用
日常驾驶:在高速公路或城市快速路上,当驾驶员因疲劳、分心等原因未注意到车辆正在偏离车道时,LDWS能及时发出警告,提醒驾驶员采取措施回到车道中心,从而预防碰撞事故的发生。
- 恶劣天气适应性:虽然一些系统在雨雪天气或车道线不清晰的情况下性能可能会下降,但现代LDWS通过算法优化和传感器融合技术努力提高在复杂环境下的可靠性
。
与ADAS集成:在更高级的自动驾驶辅助系统(ADAS)中,LDWS不仅提供警告,还可以与车道保持辅助系统(LKA)等其他功能协同工作,自动轻微调整转向,帮助车辆保持在车道内。
算法步骤
步骤:
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相机校准
- 收集一组使用相机拍摄的棋盘格图像。
- 利用这组图像计算相机的校准矩阵和畸变系数。
- 对原始图像应用畸变校正。
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车道检测/追踪
- 使用颜色转换、梯度等方法,创建一个二值化(阈值化)图像。
- 对二值化图像应用透视变换,以获得“鸟瞰图”效果。
- 检测/追踪车道像素,并拟合以找到车道边界。
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车道状态分析
- 确定车道的曲率。
- 计算车辆相对于车道中心的位置。
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车道增强
- 将检测到的车道边界重新映射回原始图像上。
- 在图像上打印道路状态信息。
应用畸变校正
在此步骤中,使用了之前校准的结果,通过cv2.undistort函数实现(参见lane.py第580行)。校正畸变后的测试图像示例如下:(此处应有图片说明,但文字描述无法展示图像内容)
使用颜色和梯度过滤获取二值图像
我结合使用了颜色和梯度(阈值)来生成一个二值图像(参见lane.py中的find_edges函数,第187行)。首先,将图像转换到HLS色彩空间,并利用S通道进行过滤,这样做在不同光照条件下定位黄色和白色车道线更加稳定。接着,应用了沿着x方向的Sobel滤波器和梯度方向滤波器,以滤除大部分水平线。最后,为了处理发现多于两条候选车道的情况,我给S通道的过滤结果分配了两倍于梯度过滤的权重,这样黄色车道就比路缘的边缘更加明显。此步骤输出的一个示例如下:(此处应有图片说明,但文字描述无法展示图像内容)
使用透视变换实现鸟瞰视角查看图像
我的透视变换代码包含了一个名为warper()的函数(位于lane.py第214行)。首先,选择一张直线行驶时的图像,并选取4个源点,这些点沿两条车道线形成一个梯形。然后定义另外4个目标点,以便使用
代码
为了提供帮助,我将概述上述步骤中涉及的一些关键Python代码片段,基于OpenCV库进行实现。请注意,这些代码段是示意性的,您可能需要根据您的具体需求和环境调整它们。
1. 应用畸变校正
import cv2
import numpy as np# 假设 mtx 和 dist 是之前相机标定得到的内参矩阵和畸变系数
mtx = np.array(...) # 内参矩阵
dist = np.array(...) # 畸变系数# 读取图片
img = cv2.imread('test_image.jpg')# 应用畸变校正
undistorted_img = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
2. 使用颜色和梯度过滤获取二值图像
def find_edges(img):# 转换到HLS色彩空间hls = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HLS)# 定义S通道的阈值lower_white = np.array([0, 190, 0], dtype=np.uint8)upper_white = np.array([255, 255, 255], dtype=np.uint8)lower_yellow = np.array([10, 0, 100], dtype=np.uint8)upper_yellow = np.array([30, 255, 255], dtype=np.uint8)# 阈值化S通道以突出显示车道线s_binary = cv2.inRange(hls, lower_white, upper_white) | cv2.inRange(hls, lower_yellow, upper_yellow)# 应用Sobel算子检测x方向的边缘sobelx = cv2.Sobel(img[:,:,0], cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)abs_sobelx = np.absolute(sobelx)scaled_sobel = np.uint8(255 * abs_sobelx / np.max(abs_sobelx))# 定义梯度阈值sx_thresh = (20, 100)sxbinary = np.zeros_like(scaled_sobel)sxbinary[(scaled_sobel >= sx_thresh[0]) & (scaled_sobel <= sx_thresh[1])] = 1# 结合S通道与梯度信息c