硕士学位论文开题报告(基于单目视觉的鲁棒性车辆运动估计与路面识别算法研究与应用).doc

硕士学位论文开题报告 课题名称 基于单目视觉的鲁棒性车辆运动估计与路面识别算法研究与应用学 号 姓 名 专 业 计算数学 学 院 导 师 副导师 XXX大学研究生院 年 月 日5一、立论依据课题来源、选题依据和背景情况、课题研究目的、理论意义和实际应用价值本课题来源于NeuAAA Lab承担的科技部国际科技合作重点项目计划：汽车电子先行技术研发。随着信息技术的不断发展，计算机已经成为不可或缺的重要工具。在过去的几十年中，计算机领域迅猛发展，大大加速了工业的自动化，便利了人们的生活。汽车工业随着人们生活水平的提高也得到了迅速发展。汽车在给人们带来方便的同时，随之而来的问题也显而易见。安全性是汽车消费者最关心的问题。对于汽车安全性的关注不仅仅是为了司机和乘客，还有道路上的其他人。安全设备已经从物理领域转向电子领域，从轮胎和刹车技术的进步，到侧撞保护和安全气囊，直到今天的辅助驾驶系统。计算机辅助驾驶领域就是计算机技术与汽车技术相结合的新兴领域。辅助驾驶系统是智能运输系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）中当前需求较为迫切、应用比较广泛的一个重要的应用系统，其应用主要包括：碰撞警告、高级停车辅助、车道保持辅助、离开车道警告、换道辅助和驾驶员状态监视等。随着这一领域技术的不断发展，汽车将进入一个崭新的时代。目前，汽车辅助驾驶系统已经成为世界运输领域中高新技术开发和应用的最热门的方向。各大汽车厂商也将原属After-market的众多车载产品作为整车的标准车载设备提供给用户。可见，对于未来的汽车辅助驾驶方面的研发是具有非常广阔的前景的。通过对汽车辅助驾驶系统的研究，可以达到对世界领先的车内设备的产品发展的支持。最后，借助辅助驾驶设备技术的应用最终推动产品发展。计算机辅助驾驶首先要解决的问题是道路上对象检测，它是辅助驾驶系统的核心。本课题就基于视觉的对象检测算法进行研究及实现，能够在不同环境与光照下条件，实现快速和准确的检测目标。目前，这样的算法还在研究中，还没有可实际应用的产品，所以该方向是很有研究价值的。本课题结合了计算机视觉、图像处理与模式识别等相关理论和方法，在一定程度上实践和丰富了相应理论在实际中的应用。二、文献综述国内外研究现状、发展动态；所阅文献的查阅范围及手段为了实现自动驾驶的最终目标，许多国家的政府及研究机构都投入了大量的人力物力资源进行研究工作，同时，汽车辅助驾驶系统越来越为众多汽车厂商作为其产品卖点而大力推崇。自20世纪80年代末以来，西欧、北美和日本竞相发展智能交通系统，制定并实施了开发计划。发展中国家也开始ITS的全面开发与研究，目前已形成了美国、欧盟、日本三大研究开发基地，特别是近几年随着智能交通系统在全球的兴起，计算机辅助驾驶系统作为智能交通系统中基于先进车辆安全系统的重要研发内容，获得了更加广泛的关注。1991年美国国会通过了“综合地面运输效率方案”（ISTEA），旨在利用高新技术和合理的交通分配提高整个网络的效率，根据计算机仿真的结果，有可能提高整个路网的通行能力约20至30。ISTEA的主要内容就是实施智能交通系统，并确定由美国运输部门负责全国的ITS发展工作，并在以后的6年中由政府拨款6.6亿美元，用来进行ITS研究工作。可以说美国的ITS研究工作是采用了自上而下的方式，这与日本由民间起步，政府协调，拨款资助的方式是不同的，因此美国在组织ITS研究时，首先是从ITS的体系结构着手，通过体系结构的研究，引出各子系统服务功能，并希望在今年提供全面的服务。为了加强ITS研究，美国联邦政府公路局在全美建立了3个ITS研究中心，中心的经费由联邦政府和地方共同提供。为了调动企业和私人投资公路建设的积极性，美国大力展开了电子收费系统和不停车收费系统的实验研究，目前美国已有12个运输管理机构在进行这方面的工作。日本目前在ITS项目上已经形成了官民学的协调体制，这对日本ITS的发展起了很大的推动作用。日本特别重视ITS技术的商品化发展，以自动巡航系统为例，已开发出了以现有交通管理系统为基础，配以数字地图和红外Beacon又向短程通信的道路交通情报通信系统(VICS)。VICS是一个以通信、信息采集处理与信息提供和车载设备为核心的系统，汽车上附加装置约20万日元，据介绍已卖出150多万套，目前已经形成了3千亿日元的市场。另外日本十分重视自动电子收费系统(ETC)的开发，并制定了ETC的统一开发规范。在这一规范下根据各大公司的研究成果和特长，组织各大公司、研究所开发研究工作。1998年日本的ETC标准得到批准，日本极力将这个标准推荐为正在讨论中的短程通信国际标准基础。另外，日本还制定自动公路系统（AHS）开发计划，预计在今年开通一条自动公路。欧洲的ITS研究开发是由官方（主要是欧盟）与民间并行进行的，由于欧洲的国家大部分很小，因此欧洲的ITS主要是从洲际的角度进行的。在20世纪80年代中期，欧洲十多个国家就投资50亿美元，联合执行一项旨在完善道路设施提高服务水平的DRIVE计划。该计划含义是欧洲用于车辆安全的专用道路基础设施，主要研究内容有：需求管理、交通和旅行信息系统、城市综合交通管理、城市间综合交通管理、辅助驾驶等，该计划到1994年已完成。从研究结果看，其研究领域和系统功能与美、日大致相同。之后进行Telematic的全面应用开发工作，欧洲计划在全欧洲范围内建立专门的交通（以道路交通为主）无线数据通信网，ITS的主要功能如交通管理、巡航和电子收费等都围绕Telematic和全欧无线数据通信网来实现。由于欧盟国家有着不同的文化背景和法律，因此作为ITS的发展，有许多日、美不曾遇到的问题。例如，各国的法律制度和技术标准不同，为了实施统一的ITS，标准化就成为欧洲的首要任务。标准化可以保障大范围的兼容性，有助于拓展ITS相关产品的供应渠道，创造更大的市场空间。ITS在国内算得上是一个新兴的行业，它随交通运输事业的发展而飞速发展。1994年，我国部分学者参加了在法国巴黎召开的第一届ITS世界大会，为中国ITS的开展揭开了序幕。2003年，全国智能交通系统标准化技术委员会正式成立，ITS的标准化工作也随之开展开来，并受到了国内各有关部门领导和专家们的高度重视和大力支持，标准的研究制定工作发展较快。本课题所参考的相关文献主要通过IEEE、中国期刊全文数据库、中国优秀博硕士学位论文全文数据库以及Springer LINK全文期刊数据库中，共查阅辅助驾驶方面的论文近500多篇（2000年以后）。三、研究内容1研究构想与思路、主要研究内容及拟解决的关键技术自车的运动状态估计主要是通过单目视觉获取的序列图像做分析通过建立模型的方法来做自车运动的估计，恢复后自车运动的状态后，基于3d运动的方式基于路面模型的方式恢复可能存在区域的路面识别；理想情况下：基于自车运动状态和3d路面建立模型：1、路面模型；2、基于自车的运动模型(3d-2d)；然后建立模型之间的关联本课题就是利用基于知识的方法来建立运动模型。 2拟采取的研究方法、技术路线、实施方案及可行性分析拟采取的研究方法：1、 首先是预研，确定课题的主要研究内容以及拟解决的关键问题；2、 对预研结果进行评估，如果评估结果为成功则进入步骤3，否则返回步骤1；3、 对预研结果进行研究，给出研究结果；4、 对研究结果进行评估，评估结果若为成功则进入步骤5，否则返回步骤3；5、 根据研究结果进行原型试验，给出试验报告；6、在目标系统上设计并实现系统，给出性能评价结果。拟采用的技术路线和实施方案：本课题采用基于知识的方法进行车辆的定位和检测。基于知识的方法利用一些关于车辆的先验知识对车辆进行定位和检测，这些先验知识包括车底阴影、对称性、垂直和水平边缘、颜色特征、车辆拐角、纹理特征和车灯等1、 利用阴影和对称轴等车辆特征检测和定位侯选车辆。2、 根据先验知识验证车辆精确定位车辆。3、 利用多特征进行融合。4、输出检测结果，检测结果包括：与自车相对位置、相对速度、距离、ID标识。五、工作计划序号阶段及内容工作量估计（时数）起止日期阶段成果形式1234预研阶段：了解汽车辅助驾驶系统的产业背景；了解图像处理技术模式识别方法；了解视频传感器和雷达传感器的类型、工作原理和性能特点；了解利用视频传感器和雷达传感器对车辆进行识别时常用的算法并进行性能分析、比较。课题预研阶段：了解已有车辆检测算法提出步的设计思想。研究阶段：研究基于视觉的对象检测算法及实现算法。试验阶段：对算法进行测试评估毕业论文阶段：撰写毕业论文35265611203204802006.72006.82006.92006.122007.12007.72007.82007.92007.102007.12预研总结报告可行性报告、课题预研总结报告及初步设计报告算法设计报告、算法使用说明书算法评估报告合计2390部分参考文献：1 G. Stein, O. Mano, and A. Shashua. A robust method forcomputing vehicle ego-motion. In IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2000), 2000.2专利:System and method for estimation ego-motion of a moving vehicle using successive images recorded along the vehicles path of motion20003专利:Image based calculation for on-board navigation and danger avoidance19994 B.Horn and E.Weldon,Jr.direct methods for recovering motionIJCV,2(1):51-76,june 19885 Q. Ke and T. Kanade, “Transform