研究表明，大約15％的道路交通事故是由車輛駛離公路造成的，車道偏離預(yù)警系統(tǒng)能夠有效減少道路交通事故的發(fā)生。目前車道偏離預(yù)警系統(tǒng)采用的方法大致分為3種：1）基于車輛將到達(dá)車道邊界時間（Time to Lane Crossing，TLC）的預(yù)警算法；2）基于預(yù)測軌跡曲線偏離量不同的預(yù)警算法；3）基于平面圖像道路標(biāo)線夾角的預(yù)警算法。這幾種算法能夠?qū)崿F(xiàn)車道預(yù)警，但車輛出現(xiàn)偏離一般是由于駕駛員注意力分散或處于疲憊狀態(tài)時對車輛的控制疏忽所致，上述所做的各種假設(shè)與實(shí)際行駛過程均有偏差，如沒有考慮車輛的橫向偏轉(zhuǎn)角及駕駛員轉(zhuǎn)動方向盤轉(zhuǎn)角在某個行駛過程中對車道偏離的影響。鑒于此，提出基于車輛橫向距離與橫向分速度進(jìn)行車輛偏離預(yù)警的方法。作為車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的處理平臺，PC機(jī)的體積、成本及功能的冗余性是其應(yīng)用在車載系統(tǒng)中難以克服的瓶頸，采用嵌入式方法對車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計，充分利用了嵌入式系統(tǒng)處理的實(shí)時性與體積小巧等特點(diǎn)。

1 道路圖像的處理

使用Sobel算子邊緣檢測和最大類間方差圖像分割法將道路灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，作為下一步處理的基礎(chǔ)。直線的矢量基元表示方法是按照某種準(zhǔn)則將矢量基元（ELS）合并連接來表示直線。如行基元、列基元和45°基元。行基元是道路圖像中同一行上的連續(xù)邊緣點(diǎn)的集合；列基元是道路圖像中同一列上的連續(xù)邊緣點(diǎn)的集合；45°基元是道路圖像中在傾角為45°。或135°的掃描線上連續(xù)邊緣點(diǎn)的集合。其優(yōu)點(diǎn)是計算耗費(fèi)的時間與變量存儲需要的空間較少。

Hough變換是利用投票機(jī)制參照圖像全局特性對目標(biāo)直線輪廓進(jìn)行直接檢測。其優(yōu)點(diǎn)是對直線斷裂、局部遮擋等缺陷不敏感，對隨機(jī)噪聲具有魯棒性，特別適用于直線道路的識別。利用直線的矢量基元減少Hough變換中參數(shù)的量化范圍，能夠節(jié)省Hough變換的時間和空間消耗，同時彌補(bǔ)矢量基元表示直線的局部性和噪聲敏感性等不足，較好識別道路標(biāo)識線。

2 行駛車輛位置的確定

2．1 道路關(guān)鍵信息的重建

圖像傳感器固定在車輛前端頂部，攝像頭距地面高度為h。建立空間坐標(biāo)系如下：世界坐標(biāo)系XYZ與攝像機(jī)坐標(biāo)系xyz。動態(tài)的世界坐標(biāo)系隨車輛一起運(yùn)動，以攝像機(jī)鏡頭中心在地面的垂直投影點(diǎn)為原點(diǎn)，地面的垂直線向上為Z軸正向，車身縱軸線方向?yàn)閄軸，正向?yàn)槠嚽斑M(jìn)的反方向；攝像機(jī)坐標(biāo)系統(tǒng)以光軸為z軸，鏡頭中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，攝像機(jī)坐標(biāo)xy平面與像平面平行；表征圖像內(nèi)部各點(diǎn)位置的像平面坐標(biāo)系統(tǒng)的u軸、v軸與x軸、y軸平行，原點(diǎn)位于圖像中心既攝像機(jī)光軸與圖像的交點(diǎn)。所有坐標(biāo)系滿足右手規(guī)則。

平面圖像上某點(diǎn)（u，v）經(jīng)過逆透視投影變換后獲取其在空間點(diǎn)（X，Y，Z）的位置信息，由此重建道路關(guān)鍵信息

式中，f為攝像機(jī)的有效焦距，γ表示攝像機(jī)x坐標(biāo)軸相對于X軸的夾角稱為掃視角，α表示攝像機(jī)光軸（z軸）相對于垂直方向（Z軸）的夾角稱為傾斜角。

2．2 車輛在當(dāng)前道路中橫向距離及橫向偏轉(zhuǎn)角的確定

利用改進(jìn)的Hough變換識別道路標(biāo)識線后，通過圖像平面的道路標(biāo)線直線方程和式（1），得到左、右道路標(biāo)識線在世界坐標(biāo)系內(nèi)的直線方程

式中，kL與kR為左、右道路標(biāo)識線在平面圖像上的斜率，bL和bR為左、右道路標(biāo)識線在v軸上的截距。結(jié)合圖像傳感器的安裝高度以及鏡頭焦距等參數(shù)，可以獲得車輛距道路標(biāo)識線的橫向距離及橫向偏轉(zhuǎn)角，如圖l所示。

圖l中，點(diǎn)0代表攝像機(jī)鏡頭中心在路面的垂直投影點(diǎn)，點(diǎn)D代表車輛的左前輪，點(diǎn)D與CCD攝像機(jī)鏡頭中心在汽車縱向平面及橫向平面的距離分別為m，d，汽車縱向平面與道路標(biāo)識線的夾角ψ稱為橫向偏轉(zhuǎn)角。

車輛在車道中的位置采用左前車輪距左標(biāo)線的橫向距離|DE|或左前車輪距右標(biāo)線的橫向距離|DF|表示。或者采用右前車輪距右標(biāo)線的橫向距離|DE|’或右前車輪距右標(biāo)線的橫向距離|DF|’表示，則根據(jù)三角幾何關(guān)系推導(dǎo)出的計算公式

式中，bw為車輛輪距，BL、BR為左、右道路標(biāo)線在Y軸上的截距，其值決定于道路標(biāo)識線的空間方程。橫向偏轉(zhuǎn)角ψ表示汽車行駛過程相對于道路標(biāo)識線的偏離方向，通過道路標(biāo)識線空間方程計算得出，滿足tanψ=-KL，KL為左道路標(biāo)線的斜率。

3 車道偏離預(yù)警

3．1 預(yù)警算法的建立

通過車輛距道路標(biāo)識線的橫向距離和橫向速度估算車輛到達(dá)道路標(biāo)線的時間，當(dāng)時間小于設(shè)定閾值時啟動車道偏離預(yù)警。車輛的橫向速度可以通過橫向距離的變化得到，由于計算車輛距道路標(biāo)線的橫向距離的采樣周期較短（O．1 s），在該段時間內(nèi)認(rèn)為車輛做橫向勻速運(yùn)動。車輛的橫向分速度也可以由車速傳感器獲得的速度信號和橫向偏轉(zhuǎn)角確定，為減少測量誤差的影響采用二者的平均值作為橫向速度的取值。

車輛在車道中的橫向位置用前車輪距道路標(biāo)線的距離表示，車輛向左偏轉(zhuǎn)時，用左前車輪距左道路標(biāo)線的距離|DE|表示；車輛向右偏轉(zhuǎn)時，用右前車輪距右道路標(biāo)線的距離|DE|’表示，如圖1所示。車輛在車道中的行駛方向用車輛縱向平面相對于道路標(biāo)識線的偏轉(zhuǎn)角ψ表示，車輛偏向左方時，ψ為正值；車輛偏向右方時，ψ為負(fù)值。

車道偏離預(yù)警主要作用于駕駛員由于注意力分散或疏忽造成的無意偏離，當(dāng)車輛的轉(zhuǎn)向燈信號開啟時，說明駕駛員有意圖轉(zhuǎn)向，此時屏蔽系統(tǒng)的偏離車道預(yù)警功能。當(dāng)本車距道路標(biāo)識線的橫向距離與橫向車速的比值小于規(guī)定的時間時，認(rèn)為車輛即將偏離車道行駛，需要報警。系統(tǒng)的預(yù)警算法如下：車輛位置參數(shù)滿足式（4）并且ψ＞0時，為車道偏離預(yù)警時刻，方向偏向左。

式中，v、vl2表示由速度傳感器獲得的瞬時速度及其橫向分量，vl為瞬時橫向速度，vl1為用橫向距離計算的橫向速度。|DE|i，|DE|‘in分別代表第i幀的車輛橫向位置，|DE|i-1，|DE|’i-1h分別代表第i-1幀的車輛橫向位置，bw代表車輛輪距，△t表示采樣時間間隔，Tc是車輛偏離車道預(yù)警的時間閾值，這里取0．9 s。

3．2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

車輛偏離預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)時性要求處理器有較快的運(yùn)行速度和超強(qiáng)的實(shí)時調(diào)度能力，研究中選用基于DSP和ARM9雙核的TMS320DM6446ZWT片上系統(tǒng)（SoC）的評估板作為系統(tǒng)的硬件平臺；選用Linux系統(tǒng)作為嵌入式操作系統(tǒng)。

系統(tǒng)首先接收圖像傳感器傳送過來的圖像，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為待處理的灰度圖像，利用中值濾波、Sobel算子邊緣檢測、自適應(yīng)閾值分割等圖象處理的方法，消除噪聲并平滑圖像，經(jīng)過邊緣檢測和圖像分割獲得二值化圖像。在二值化圖像和灰度圖像基礎(chǔ)上根據(jù)攝像機(jī)標(biāo)定參數(shù)，通過模式識別對道路及道路標(biāo)識線進(jìn)行辨認(rèn)，確定道路標(biāo)線在整幅圖像中的直線方程及本車在道路中的位置。依據(jù)車道偏離預(yù)警模型檢查車輛是否在車道中正常行駛，是否偏離車道，并根據(jù)判斷結(jié)果發(fā)出預(yù)警信息。軟件流程圖如圖2所示。

3．3 預(yù)警實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)車輛選用五菱之光6400C3加長版微型車，在高速公路及城市道路等結(jié)構(gòu)化道路上進(jìn)行道路標(biāo)識線識別及車輛偏離預(yù)警試驗(yàn)。系統(tǒng)能夠可靠地識別道路標(biāo)識線，滿足后續(xù)處理的需要，當(dāng)車輛偏離車道時，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確及時預(yù)警。例如系統(tǒng)某次報警發(fā)生時刻，車輛距道路標(biāo)線距離為406 mm，橫向偏轉(zhuǎn)角為14．0°±2°，車速為85 km／h。

4 結(jié)束語

該設(shè)計是以嵌入式系統(tǒng)為平臺，以圖像傳感器獲取的道路信息為基礎(chǔ)，提出基于車輛橫向位置與橫向分速度的車輛偏離車道預(yù)警模型，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠準(zhǔn)確分析車輛在車道中的位置信息，正確判斷車輛的行駛狀態(tài)，當(dāng)車輛偏離車道時及時給予報警。

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