汽车离道报警系统技术报告

第三届OPENHW开源硬件与嵌入式大赛汽车离道报警系统参赛题目汽车离道报警系统参赛单位中国科学院计算技术研究所指导老师谭建龙参赛成员胡海青姜磊唐球联系邮箱HAIQINGHUYEAHNET1项目概述11项目背景随着汽车的普及和高速公路的兴建，汽车的主动安全性能受到人们越来越多的关注，安全辅助驾驶已成为国际智能交通系统研究的重要内容。然而，研究表明，在驾驶员汽车道路3个环节中，驾驶员是可靠性最差的一个环节，80以上的交通事故来自于驾驶员的错误。据统计，其中约有44的交通事故与车辆行驶偏离正常车道有关，其主要原因是驾驶员注意力不集中或者疲劳驾驶，造成车辆的无意识偏离。针对此情况，行车过程中的车道检测及报警的研究，受到了世界各国的高度重视。12系统功能及项目目标系统的主要功能分为下面五个部分（1）通过摄像机获取车道信息，即视频帧图像（2）对得到的视频帧图像进行预处理（3）对预处理后的图像进行边缘提取，获得车道标识（4）根据车道标识进行离道评估（5）根据评估结果做出相应报警措施系统的要求及目标（1）系统的所有功能和算法都使用FPGA实现（2）系统能满足实时处理要求，达到系统的实用性2项目方案21功能模块从功能上，车道偏离报警系统可分为4个功能模块，分别是车道识别预处理PREPROCESSING、车道模型判断MODESELECTION、车道识别LANEDETECTION和道路偏离判断WARNING，采用例图表示系统功能，如图一所示。图（一）车道偏离报警系统结构图1车道识别预处理模块车道识别预处理模块是整个系统的基础，车道边缘特征点提取模块主要包括一些预处理的平滑算法，基于灰度阈值分割的车道外边缘检测和车道图像的二值化处理。2车道判断模块车道判断模块，根据道路的先验知识，通过直线或者曲线模型来确定车道线，将车道检测转化为确定数学模型的参数。车道模型分为直线模型，曲线模型和组合模型三种。3车道检测模块车道检测指在没有道路先验信息条件下，确定车道标志线的位置，用直线或者曲线拟合车道特征点，得到车道线的数学模型，用于车道偏离预警的判断。4道路偏离模块道路偏离模块根据车道检测模块得到的数据，利用车道偏离警告标准进行车道偏离判断，根据判断的结果和给定的阈值比较，做出相应警告。从用例图中可以看出这四个模块的相互关系，在图像预处理模块和车道模型选择模块的基础上，启动车道检测模块。预警模块则依赖于车道检测模块，根据车道检测的参数，判断是否预警。22处理流程该系统的流程图如图二所示图（二）车道偏离报警系统流程图1视频图像采集根据摄像头的安装位置，摄像头可以分为侧视摄像（摄像头安装在车辆侧面）和前视摄像（摄像头安装在车辆前部，斜指向车辆的前方），本系统中采用前视摄像方式。2图像预处理图像在采集过程中，由于路面存在坡度，障碍物，车道在远方还有天空等信息，这些信息具有很强的干扰性，因此捕获得到的车道不能直接用于车道检测。需要通过一些图像初始化，选择感兴趣的区域，以减少干扰和提高计算性能。为了消除噪音的影响还要做低通滤波，最后还要采用利用阈值对图像进行二值化分割，以获取更为清晰的车道线，简化了车道线检测。3车道检测车道检测指在没有道路先验信息条件下，确定车道标志线的位值，用直线或者曲线拟合车道特征点，得到车道线的数学模型，用于车道偏离预警的判断。车道的视频图像具有连续性，车道线不会发生突变，因此，对于车道特征不明的单帧图像，可以引入前一帧图像的车道模型参数，提高检测的精度。同时，在前一帧车道线周围设置感兴趣区域，缩小检测范围，提高检测速度。4车道偏离判断车道偏离判断的警告标准可以分为四种，基于车辆在车道中的当前位置，基于将来偏移量的不同，基于车辆将横越车道边界的时间，基于知识的道路场景感知。23硬件架构本设计采用XILINX公司的NEXYS3SPARTAN6FPGABOARD开发板，利用其上的XILINXSPARTAN6FPGAXC6LX16CS324的大容量逻辑资源完成各个模块。根据22节中的处理流程，系统应该包括以下模块视频数据提取模块，预处理模块，车道检测模块，车道偏离模块，整体的硬件架构如图三所示视频输入USB控制单元SDRAMDATA灰度化除噪二值化分割车道检测预处理模块视频数据提取车道跟踪离道报警DATAOUTFPGA图（三）硬件架构图视频数据提取模块复杂提取车道视频图像，并通过USB控制单元将视频帧传输到预处理模块。在预处理模块对视频帧图像进行加强，得到车道与背景分割的二值化图像。在车道检测模块中将二值化图像的中的车道进行拟合，得到清晰稳定的车道信息。最后根据车道的信息参数，判断汽车离道。特点描述（1）系统的实时性，该系统中要处理的数据是大量的视频帧图像，因此必须针对数据量大、数据更新快的特点来设计整个系统，以达到系统的实时性，只有实现了系统的实时性，所输出的报警信号才能反映当前的车道环境，才能为驾驶员提供有用的报警信息。（2）系统的仿真和验证，验证可部署目标硬件与软件算法模型之间的算法性能一致性，对整个系统来说是个难题。（3）路面情况的复杂多变性，驾驶员在实际行车中可能遇到的各种路况和环境条件，如遇到阴霾或下雨天气，采集的图像信息灰度值低，路面标示线不清晰，如何在这种情况下有效的分割出车道标示线成为研究的难点，因此，设计一种充分满足所有情况需求的处理算法极具挑战性。系统设计（1）图像采集模块是整个系统的数据基础，该模块控制摄像头的初始化，图像的伸缩，图像数据的传输与存储。（2）车道识别预处理模块是整个系统性能优劣的关键模块，该模块主要包括一些预处理的平滑算法，用来消除噪音干扰；为了提高系统的处理速度，可将图像化为处理有效区，并进一步把有效区划分为左右两区，利用FPGA的并行特性同时处理来提高处理速度。（3）车道线提取模块，该模块主要利用图像处理的算法将车道线和道路背景分割开来。对预处理后的图像进行边缘提取，然后选择合适的阈值进行二值化，得到车道线的边缘图像，在此基础上使用直线拟合算法提取车道线直线方程。（4）道路偏离模块根据车道线的直线方程，利用车道