система обнаружения объекта в зоне движения

Секция 3 «ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ НА АВТОТРАНСПОРТНЫХ
СРЕДСТВАХ»
СИСТЕМА ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТА В ЗОНЕ ДВИЖЕНИЯ АВТОМОБИЛЯ, С
ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ
к.т.н. Девочкин О.В., Сегеда С.В.
МГТУ «МАМИ»
Для снижения числа аварий на дорогах очень важно, что бы водитель мог своевременно
среагировать на возникшее на пути автомобиля препятствие. Для этого будет полезно, иметь
систему, которая сможет контролировать пространство перед автомобилем, и предупреждать
водителя в случае опасности.
Для получения информации целесообразно использовать камеру, т. к. радарные датчики не
могут учесть геометрию дороги (они могут определять только расстояние по прямой). А с
помощью камер можно будет контролировать все видимое пространство перед автомобилем, что
позволит просматривать и повороты дороги (при условии что они просматриваются).
Недостатком использования камеры является невысокая точность определения расстояния
и сложность обработки информации. Следует заметить, что большая точность в данном
применении не важна, необходимо просто знать есть препятствие на дороге или нет и
примерное расстояние до него в динамике. Для упрощения обработки информации следует
использовать новые подходы. Данная статья описывает простой метод который можно
использовать для анализа изображения с камеры, расположенной на автомобиле. Целью работы
было получение метода который может выполнять следующие задачи:
z Определить направление полосы, в которой едет автомобиль.
z Определить наличие в полосе автомобиля препятствия и расстояние до него.
z Использовать одну камеру (для сокращения стоимости и простоты обработки
информации).
z Затрачивать на обработку одного кадра небольшое количество вычислительных ресурсов,
что бы алгоритм мог работать в режиме реального времени при использовании одного
процессора.
В результате мы получаем устройство которое может сканировать одну полосу используя
одну камеру и процессор. В дальней эту информацию можно использовать просто для вывода
водителю и предупреждения о приближающемся препятствие, так и для других систем
безопасности. Например информация о наличии препятствия может быть использована для
автоматического торможения автомобиля. А информация о геометрии дороги может
использоваться для системы стабилизации.
Предлагаемый подход основан на перспективном преобразовании изображения (переводе
изображения в горизонтальную плоскость, совмещённую с плоскостью дороги — плоскость
дороги). При переводе предполагается, что дорога пред автомобилем пустая. Полученное
изображение будет представлять собой как бы вид сверху на дорогу (рисунок 1). В плоскость
дороги переводится не само изображение, а контуры. Для получения контуров используется
метод Канни. Это метод нахождения тонких границ в изображении, который основан на
нахождения локального максимума градиента в направлении вектора градиента. Контурное
изображение наиболее подходит для обработки т. к. содержит только важную информацию, а
именно границу (есть или нет, без уровня). Для получения контуров используется монохромное
изображение.
МАТЕРИАЛЫ 77-Й МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ААИ 11
«АВТОМОБИЛЕ- И ТРАКТОРОСТРОЕНИЕ В РОССИИ: ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ И ПОДГОТОВКА
КАДРОВ»
Секция 3 «ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ НА АВТОТРАНСПОРТНЫХ
СРЕДСТВАХ»
Рисунок 1 - Перевод изображения в плоскость дороги.
Для перевода изображения в горизонтальную плоскость необходимо знать расположение
камеры (высоту и смещение относительно центра автомобиля), наклон камеры к дороге и
геометрические параметры камеры (углы обзора и расширение). Зная эти параметры можно
перевести каждую точку изображения с камеры в изображения плоскости дороги. В процессе
работы для перевода точек изображения в плоскость дороги необходимо использовать таблицу
(которые рассчитываются в начале работы алгоритма), в которой для каждой точки изображения
хранятся координаты точки в плоскости дороги, это значительно ускоряет работу алгоритма.
Поскольку автомобиль может изменять свой наклон в процессе движения (при ускорении и
замедлении) таблица должна храниться для каждого угла наклона. Координаты точки в
плоскости дороги можно определить по следующим формулам:
где:
y,x - координаты точки на оригинальном изображении
yпд,xпд - координаты точки в плоскости дороги
МАТЕРИАЛЫ 77-Й МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ААИ 12
«АВТОМОБИЛЕ- И ТРАКТОРОСТРОЕНИЕ В РОССИИ: ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ И ПОДГОТОВКА
КАДРОВ»
Секция 3 «ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ НА АВТОТРАНСПОРТНЫХ
СРЕДСТВАХ»
a1 - вертикальный угол наклона к точке
l - расстояние до точки на плоскости дороги по прямой
a2 - горизонтальный угол наклона к точке
Ag - горизонтальный угол обзора камеры
Av - вертикальный угол обзора камеры
Gamma - угол вертикального отклонение камеры
Tetta - угол горизонтальное отклонение камеры
h - высота расположения камреы
dX - смещение камеры по центру
height - расширение камеры по вертикали (количество пикселов по оси Y)
width - расширение камеры по горизонтали (количество пикселов по оси X)
При использовании формул нужно учесть, что если угол a1 меньше или равен 0, то объект
находиться выше линии горизонта, как следствие точка изображения не имеет отображения в
плоскости дороги. Для использования указанных формул необходимо, чтобы изображение имело
начало координат в левом верхнем углу полученного с камеры изображения. А полученное
изображение имеет систему координат с началом в средние верхней линии, которое
соответствует средине автомобиля, а линия y направлена по движению автомобиля . Системы
координат показаны на рисунке 2.
Рисунок 2 - Системы координат камеры и плоскости дороги
При увеличении удалённости объекта от автомобиля до объекта в плоскости дороги будут
появляться пробелы, появляются пробелы обусловленные расширяющей способностью камеры.
Для их устранения помимо основной точки заполняются и соседние точки на изображении
плоскости дороги, для которых нет аналогов на изображении с камеры.
МАТЕРИАЛЫ 77-Й МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ААИ 13
«АВТОМОБИЛЕ- И ТРАКТОРОСТРОЕНИЕ В РОССИИ: ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ И ПОДГОТОВКА
КАДРОВ»
Секция 3 «ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ НА АВТОТРАНСПОРТНЫХ
СРЕДСТВАХ»
В процессе работы устройство должно получать изображение с камеры, выделить границы
с помощью метода Канни, перевести полученное контурное изображение в плоскость дороги и
обработать (метод обработки описан ниже). В результате этой работы будет получено расстояние
до ближайшего объекта и граница полосы движения автомобиля. Общая блок-схема алгоритма
представлена на рисунке 3.
Рисунок 3 - Общая блок схема работы устройства
После получения изображения, происходит выделение границ. Все точки которые
являются границами переводятся в плоскость дороги Для этого используется таблица
соответствия, для текущего угла наклона автомобиля. Угол наклона может определяться с
помощью изображения или с помощью дополнительных датчиков. В результате этого этапа
обработки формируется изображения границ в плоскости дороги, оно используется в основном
алгоритме обработки.
Основной алгоритм обработки объектов служит для получения:
z Расстояния до ближайшего объекта в полосе движения.
z Определения границы полосы, в которой двигается автомобиль. Если автомобиль
МАТЕРИАЛЫ 77-Й МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ААИ 14
«АВТОМОБИЛЕ- И ТРАКТОРОСТРОЕНИЕ В РОССИИ: ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ И ПОДГОТОВКА
КАДРОВ»
Секция 3 «ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ НА АВТОТРАНСПОРТНЫХ
СРЕДСТВАХ»
двигается по двум полосам, то контролироваться будут они обе.
Блок схема обработка изображения представлена на рисунке 4. После получения
результатов обработки изображения с камеры, они фильтруются по времени и передаются для
дальнейшего использования. Для фильтрации необходимо хранить результаты последних
измерений расстояния. Фильтрацию можно производить с помощью обычного линейного
фильтра, т.е. рассчитать среднее значение за заданный промежуток времени.
Рисунок 4 - Блок-схема алгоритма обработки изображения.
МАТЕРИАЛЫ 77-Й МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ААИ 15
«АВТОМОБИЛЕ- И ТРАКТОРОСТРОЕНИЕ В РОССИИ: ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ И ПОДГОТОВКА
КАДРОВ»
Секция 3 «ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ НА АВТОТРАНСПОРТНЫХ
СРЕДСТВАХ»
Весь анализ изображения производиться от линии начала анализа, это линия начиная с
которой камера видит дорогу (зависит от угла наклона камеры, углов обзора и также может быть
сокращено из-за перекрытия камеры капотом).
В начале работы алгоритм определяет место начала разделительных полос. Для этого
определяется количество точек для каждой возможной линии в области 5 метров от линии
начала анализа. После этого ищется линия слева и справа от автомобиля (начиная от края
автомобиля). Если линия не найдена она определяется от центра автомобиля на расстояние
половины ширины полосы, или, если это возможно, от второй найденной полосы. При этом
выдается предупреждение водителю.
После этого алгоритм проходит циклом по всем расстояниям от линии начала анализа. В
каждом новом положении происходит поиск продолжения линий разметки (если не нашли, то
считаем дорогу прямой) и определение наличия объекта внутри линии движения автомобиля.
Для работы описанного выше прибора необходимо иметь камеру (для получения
изображения) и процессор (для обработки изображения). Блок схема устройства приведена на
рисунке 5.
Рисунок 5 - Блок-схема блока камеры
Этот модуль является по сути датчиком, данные с которого могут быть использованы для
дальнейшей обработки.
Например в самом простом варианте данные с камеры могут выводиться водителю (на
панель приборов) в виде расстояния до впереди идущего автомобиля. При быстром сближении
можно выдавать предупреждающий сигнал.
Полученные в результате обработки данные могут быть использованы для комплексной
системы безопасности. Которая сможет не только предупредить водителя но и самостоятельно
остановить автомобиль в случае необходимости.
Описанные в данной статье методы обработки данных с камер позволяет получить
дешёвый датчик с широким спектром применения, для автомобильных систем безопасности.
МАТЕРИАЛЫ 77-Й МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ААИ 16
«АВТОМОБИЛЕ- И ТРАКТОРОСТРОЕНИЕ В РОССИИ: ПРИОРИТЕТЫ РАЗВИТИЯ И ПОДГОТОВКА
КАДРОВ»