（计算机应用技术专业论文）移动机器人视觉导航中的道路检测.pdf

南京理工大学硕士学位论文移动帆器人观姑导航中的道路捡测 摘要 履带式地面机器人，是一种能够在道路和野外连续地、实时地自主运动的小型智能 移动系统。其硬突涉及多令学秘匏理论与鼓寒，抟褒了镑惠科学与人王智能技术懿簸毅 成果，具有重大的研究价值和应用价值，受到世界各国的重视。在移动机器人的各项关 键技本中，撬觉辩靛静主要功辘是瑟备释道路场景遗行黪知和疆解，鼠两确定移动机器 人的可行驶道路区域，本文研究的道路检测系统怒视觉导航中的关键技术之一。 本文主要研究视觉释航中的道路榆测问题，主幕流稷为：图像预处理、图像分割、 链码跟踪、路边特征点提取。褒图像预处理中，设计了程h s i 空闯中遮援模凝增强瓣方 法，试验结果表明该预处理能有效地抑制后续处理所带来的边缘模糊现象以及道路区域 戆爨声，撬离了系统豹漆臻性。对予黧豫分割，本文把彩色蛰镶覆瑾瘴瘸予道路圈像分 割。在对原圈进行彩色补偿的赫础上，取蓝色通道灰度图像，运用一维最大熵闽值分割 方法得蓟令久满意静二德图像，链有效保证系统的鲁棒瞧。对二值图像运用改进的链码 跟踪方法，再对链码跟踪结果运用先验知识进李亍处理，最后得到道路边缘点。 试验缩果表明，对予复杂多变的道路环境，本文给出了较好的解决方案，保证了导 辘系统的准确性、实时犍和鲁棒睦，霹以满足实黪需要。 关键溪：椒器久警航道路裣溺图像分裁彩色零 偿模獭增强彩色空间 a b s t r a c t a b s t r a c t t r a c k e dl a n dr o b o ti sa l li n t e l l i g e n tm o b i l es y s t e m ，w h i c hc a l lm o v ea u t o n o m o u s l ya r c o n t i n u o u s l yo nr o a do rc r o s s - c o u n t r y i t sr e s e a r c hi n v o l v e st h e o r i e sa n dt e c h n o l o g i e s l m u l t i p l ed i s c i p l i n e sa n dr e f l e c t st h el a t e s ta c h i e v e m e n t so fi n f o r m a t i o ns c i e n c ea n da r t i f i c i i n t e l l i g e n c e d u et oi t sg r e a ts i g n i f i c a n c ei nr e s e a r c ha n da p p l i c a t i o n ，i tr e c e i v e sh i g ha t t e n t i ( a l lo v e rt h ew o r l d o fa l lt h ek e yt e c h n o l o g i e s ，v i s i o n - b a s e dn a v i g a t i o ni st op e r c e i v ea l u n d e r s t a n dt h es u r r o u n d i n gs oa st of i n do u tas a f ep a t hf o rt h er o b o t + t h er o a dd e t e c t i p r e s e n t e dh e r ei so n eo ft h ek e yt e c t m o l o g i e si nv i s i o n - b a s e dn a v i g a t i o n t h i sp a p e rp r i m a r i l ys t u d i e st h er o a dd e t e c t i n g t h ep r o c e s si sa sf o l l o w s ：i m a p r e p r o c e s s i n g ，i m a g es e g m e n t a t i o n ，c h a i n - c o d et r a c i n g ，e x t r a c t i n gf e a t u r ep o i n t so fr o b o u n d a r ye t c + f o rt h ew o r ko fi m a g ep r e p r o c e s s i n g ，af u z z ye n h a n c e dm e t h o di sd e s i g n b a s e do nh s ic o l o rs p a c ef n s t t h ep r o p o s e dm e t h o dc a r lr e d u c et h eb l u ro f r o a db o u n d a r ya s u p p r e s sn o i s e o ft h er o a da r e a ，w h i c hi m p r o v e sp e r f o r m a n c e 。 an e wm e t h o di sp r o p o s e df o rc o l o ri m a g es e g m e n t a t i o n ，w h i c hb o r r o w st h et h e o r y c o l o rc o m p e n s a t i o n f i r s t c o l o rc o m p e n s a t i o ni sc a r r i e do u tt oo r i g i n a li m a g e , t h e n 牲 c h a n n e li sp i c k e do u ta n dm a x i m u me n t r o p ym e t h o di sa p p l i e dt ob l u ec h a n n e li m a g et oo b t b i n a r yi m a g e rc a nm a k es y s t e mm o r er o b u s t f o rb i n a r yi m a g e ，c h a i n - c o d et r a c i n gi su s a n ds o m es e q u e n tp r o c e s s i n gi sa p p l i e at oa b o v et r a c i n gb a s e do ns o m ep r i o rk n o w l e d g es c t og e tt h ep o i n t so f r o a db o u n d a r y t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sm a n i f e s tt h a tf o rt h ec o m p l e xa n dv a r i e dr o a di m a g e s ，ab e s o l u t i o ni sp r o v i d e di nt h i sp a p e r , w h i c hg u a r a n t e e st h en e e do fc o r r e c t ，r e a l - t i m ea n dr o t f o rn a v i g a t i o na n ds a t i s f i e st h ep r a c t i c a lr e q u i r e m e n t k e y w o r d s ：r o b o tn a v i g a t i o n ，r o a dd e t e c t i o n ，i m a g es e g m e n t a t i o n ，c o l o rc o m p e n s a t f u z z ye n h a n c e m e n t ，c o l o rs p a c e 娃 声魄 本学位论文是我在导师的撂嚣一f 驭褥鲍磺究成累，尽我所知，在 本学位论文中，除了加以标注和致谢鲍部分外，不包含其他人已经发 袭或公布过的研究成果，也不键含我为获褥任何教育机构的学位或学 历而使用过瀚材髓。与我一同工馋魄嘲事对本学位论文傲燃的贡献均 已在论文中作了明确鹪说骥。 研究生签名：b 年胃暖 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权绦存本学位论文静电予和纸质文档，可以借阂 馘上嘲公布本学鬣论文的全部或部分内容，可以向有关部门或机毒鼋送 交并授权其保存、借阗域上网公布本学位论文的全部躐部分内容。对 予僳密论文，按保密韵有关飙定翻程序处理。 骈究生签名： ， 细巧年6 月嚣 午 鸯囊蘧王大学褒圭论文移动辊嚣人视蹙导靛孛翡道路检测 1 绪论 1 1 。磷究塞义饔蓬豁 避瓣莰器久主要跫指智麓或遥控懿轮式稻簌带式事鹱。又哥分为塞主事辍黎拳自 主车辆。自主车辆依靠自身的智能系统自主导航，躲避障碍物，独立完成各种任务； 半自主车辆可在入静箍视下自主行使，农遥蓟溺难辩操作入爨可戳进行邋控干预。 本课题从属项目属于半国主履带式地面移动机器人。履带式地颟移动机器人将机 械本体、传感系统、驱动控制系统、遥控系统、电源系统融为一体，是个远程控制 极器入，其足寸耀当于一令小型手提簸，依靠碰攀移动，拥蠢可 事碰手臂，具寿越障、 爬楼等运动能力。其主要作用是在对人类的生命安全构成威胁的环境中进行侦察和蛉 褫活动。 半自主体现在操作人员远程遥控，譬如爬楼梯等；自主部分就是依靠自身的智能 系统自主导航，实现在道路躐鹭外达到一定速度的准确移动，这一部分功能等弼于遣 藤自主牢( a u t o n o m o u s l a n d v e h i c l e ，简称a l v ) 。它邋过多种传感器获取渴前的路况 信息，利用智能技术对道路信息进行感知和理解，最终做出规划与决策，控制机械装 鬟实现爨主运旗，达剿预定蟊括。它是一秘集环凌感糍、羡感融合、动态决策与援划、 行为控制与执行等多项功能于一体的智能化机器系统 2 】。 a l v 鹣臻巍涉及黧橡实辩楚毽、诗舅辊褪凳、天王智箍、诗舞梳控髑、杭辕簿多 学科技术理论，体现了相关领域的科学成果，并在民用、科学研究镰许多方匦得到了 广泛的斑用。在民用方面，商自动戚辅韵驾驶系统来减少交遴事敌，有清黼驮韵侦察 潲防枫器人等；在科学研究方瑟，a l v 可以在钋星从攀勘探和采矿簿作业。随着人类 对生活质量要求的不断提高，生产过程的舒适化、安仝化与耩确化将自然成为入柴社 会发曩瓣必然臻求。 图1 1 1 整个越矿系统，根据不同学科与模块 舭矿控制周期 大体上可分为：视觉导航子系统、环境建 l 嬉论 硬士论文 模予系绞、垒岗决策子系统、行动控鹰i 予系缝、遥控监制予系统。a l v 的操 乍建立予 各个予系统并行栾 【f 行躺连续控制阈期，每个控制周期出醋1 1 1 所示的道程组成，子 系统间的阔步由总控调度系统协调秘拼。图1 1 1 中，给控制系统提供数据所需要的原 始数攥来自予图中左边魄五项内容，其中道路检测、霉达测跨以及立体视滗均属于视 觉导簸予系统，霹怒褫觉导靛予系统在整体缮构孛占绝对关镶豹位鬟，楚橇器入实虢 自主豹前提，为全局决策予系统的路径规划掇供必需的路况信息。 本文主要介绍作满所研究的道路检测系统的整体算法与试验结果。即视觉导航 枣，戮露摄像戡实对獭摄的道鼹露驶菹溪以及环壤信患，结套耪关照缘她理技术，慰 梳器久运舒祷方瀚遴路嵇怠避行簸建，麸舔褥蒯遴路黯边特鬣点，俸为黻岔数据输入， 罐供信息给鼯径蕊翊，为视觉导航韵正常运彳亍提供必要韵数据信息。 视觉导航是一个复杂、综含昀系统工程问题，任何一个视觉模块或视觉方法都不 熊与燕髂饪务及其她模块割裂嚣袋磷究。毽熬令塞绕毂壤功又在一定稳痰上取决于各 个糨黠虢蹇静鲶璎模块静熊力。掰瑗，奉文掰磷究静摄像梳聚集豹鬻像信意攥供道路 路边数据模块楚机器入税觉辱兢予系统实磷的关键技术之。从褫觉导航予系统在整 个祝灏人自主部分酌重要性可是，本文所磷究的模块对整体项目丽富怒榴当笑键懿； 从熬个擞器人瑷毯怼社会螅影响寒番，本文腰磅究的缓块昃毒耨毒魏实爆徐燕移慧 史。 1 2 溪淹癸蓼溪搬鼙入磺究凝状 1 2 。1 鬻羚研究状撼 美国是撬器入鹃诞生遮，攀程1 9 6 2 年簸辑剿盘氆舞上第一台2 1 2 波撬嚣久，经过 4 0 多年昀发展，荚国观醴成为世界上的视器人强国之一，基础雄厚，技术先进。2 0 0 2 年7 周2 9 曰，“赫尔姆斯”蓠次出现在阿富汗战场上，它鼹美军史上首次参加实战的 机器人战士。 逡年来，美国将大量兹衾钱、嚣孛瓣鞘耱力都麓奁藏争溺麓助梳器人鹣研究上。这 些机器人已经设计用于稔验化学戴器、清扫战场上的危险物质，让它们比士兵更能适 应航海航空地形和跨越各种障碍物。 葚妻器顶尖斡叁动机器人公霹，f 搬器入( i r o b 哟公司，矮邋公布了骜关郯装子伊挝 克黎l 阿富汗鼢梳辩入豹细节，这是一稗在军事中被霜采馈察帮执行战术任务静梳瓣 入。该登号的机器入被称为p a c k b o t ，看敖来有点像微鍪的缀克，它燕一种霆4 0 磅 的战地机器人，主要执彳亍侦察任务，救护伤兵，劫探化学晶溅漏葳者邋遴装备，它能 够克服崎沤不平熬薹羹形舅| ：境。鏊兹奁秘拉嵬帮疆富浮都罂懿煮越过5 0 套，它最裙主 要疑设计甭采孺雷瀚。尉蕊在为正，该蘩号豁机器人叠经搬措派完成了数十顼静篌察 南京理工大学碗士论文移动机器人视觉导航中的道路检测 获取情掇懿强务，只有一絮枧器人在执纷任务过程中损失。该型号机器人搜索熊险的， 入类抵达不了静蟪区，佟为士兵的鞭精和耳朵，为饿们提供实事豹情摄信惠蕊筏谴们 远离伤害。i r o b o t 的首席执行官c o u na n g l e 说：“p a c k b o t 机器人最近在阿富汗一次 任务中从2 l 藻尺高的地方跌落了下来，最后自己调熬了起来。很难相信，这是一种 馒瘸了8 m 颡z 移动芯嚣，l i n u x 搡终系统静疆器入。” 由美国黢夕法尼亚州甄兹堡的卡内基梅隆机器入研究所豹研究者哈根，联含美国 弗吉尼亚海军实验室设计发明的机器人被称作龙行糟【7 1 p 朋即，lr u n n e o 。该机器人可 欺在比较恁除或者是人类露法接近的+ 陵况下向兵能发送援集到靛智驻信患。突善后 的麓行者机器入操作系统镪括运动装嚣、操作控翻繁统帮一个遥控器装嚣。士凝们只 鬃用不到3 耪钟就可以把它从背包里顾拿出来投入使用，它的最赫运行速度达到每小 时2 0 英里。它有一个随车携带的录像机，可以在国天或夜间提供战略髫标的即时画 瑟，鞋及圭炙辩撬线鞋努鹣灌在莛验嚣域豹图像。窕瞧可数霆来皴浅甓，瘸豢簇传惑 器来监昕某个特定区域的不同方位的渤向，还能有效地克服各种障碍物、翻越栏杆、 上下楼梯。 美国蓬耱态级硬究计划禺准备在寒来3 年中投入1 0 0 0 万美元，研制昆虫大小豹 移动及露定的微型无入撼灏传惑器( m u g s ) ，这类枫器入的体积强有2 。联立方攫米， 可以携带音响、电磁、地髓、化学、生物成像及环境等各种传感器，可利用炮弹、火 箭、导弹、飞枧、无人机将它们投掷到淑人的防线聪藤，也可附穰敌人的车辆上，混 入敖a 豹簿缝送行辏察。京髓霉擎独傻翔，邀琴我瓣。霹接索及鞭踪羧臻主熬糗动嚣 标，并对它们分类；也w 对建筑物进彳予侦察，识别冀中的人和机器的活动。 美国机器人事业的发展，也带动了世界其它国家对机器人的研究。 旱在1 9 6 6 年，美匡u n i m a t i o n 公麓瓣茏尼曼姆糗嚣久积a m f 公司躬沃莎特兰极 嚣人就率先避入英国市场。1 9 6 7 年荚阑的两家丈枫械公司还特娥为美匡这两家机器 人公司在荚网推销机器人。接着，英阑h a l la u t o m a t i o n 公司研制出自己的机器人 洲p 。 2 0 0 4 年3 月，荚莺辩学家发黉了一耱蛇形馥察瓤器天，这蘩辍器人运弱了遮零文 的进化论，即当它被敌人的炮火损坏詹还能继续移幼。这种蛇形机器人目前还只是一 个实验室原溅，科学家们将它设计成既可以被直升机空投还能够襁战场上爬行，同时 列雳是学、声频，戳及冀能簧感器来锬察教久斡淫旗。电予紧靠蟪露蒡像蛇榉蠹蔻 爬行，因此这种蛇形机器入将会眈莜臻轮子或履带移动缓慢、缺麓防御能力的一般侦 察机器人更鼹隐蔽性，功髓也更齐全博】。 此外，纵溉各国的机器入研究发媵，法国不仪程枫器人拥有爨上属子世界前列， 丽量在辍器入瘦弱窳平秘癍矮蓬溺上戆予世赛先送农平。德藿王妲褫器入赘爨数占壁 界第三位，仅次于日本署n 莛国。 3 绪论 硕士论文 1 2 2 国内研究状况 我国对履带式地面移动机器人的研究尚为空白，但在类似的相关机器人领域已取 得很大进展。“八五”期间由包括南京理工大学、浙江大学在内的国内六所重点大学联 合研制成功的我国第一辆a y 样车( 简称为a l v l a b ，) 。总体性能达到了当时国际 先进水平“1 。演示结果表明，该车能在非结构化及结构化的野外道路上自主行驶、 跟踪道路、避障、越野及岔路转弯，在直路上自主行驶和弯路及避障速度都达到一定 先进水平。 “九五”期间，我国继续组织研究了第二代地面自主车a l v l a b l l ，由南京理工大 学、国防科大、浙江大学、清华大学和北京理工大学联合研制。全部实验在北京某装 甲兵实验场完成，道路环境下自主行驶最高速度、正常行驶速度、越野环境白天行驶 最高速度以及夜间行驶最高速度都较第一代有很大提高，同时支持临场感遥控驾驶及 侦察等功能。 目前，我国正在组织研究第三代的陆地自主车a l v _ a b l l 2 0 0 1 年1 1 月2 6 日国防科大张代兵等5 名研究生研制的我国第一台蛇形机器人进行 公开演示。这条长1 2 米，直径0 0 6 米，重1 8 公斤的机器蛇，可在地上半自主地蜿蜒 爬行，其最大运动速度可达每分钟2 0 米。有关专家认为，这条机器蛇的问世，标志着 我国机器人技术又有了新突破，是我国机器人研究领域取得的一个科技创新成果。它 具有结构合理、控制灵活、性能可靠、可扩展性强等优点，在许多领域有着广泛的应 用前景，如在有辐射、有粉尘、有毒及战场环境下，执行侦察任务；在地震、塌方及 火灾后的废墟中寻伤员；在狭小和危险条件下探测和疏通管道；它还可以为人们在实 验室里研究数学、力学、控制理论和人工智能等提供实验平台“。 2 0 0 3 年7 f 1 1 3 日，由国防科技大学和中国第一汽车集团公司联合研制的我国第一 辆自主驾驶红旗轿车在长春闯世，安装了自主驾驶系统的红旗轿车，在高速公路上行 驶的最高稳定时速达1 3 0 公里，最高峰值时速为1 7 0 公里，并具备安全超车功能。超过 美国的1 0 0 公里d 时和德国的1 2 0 公里小时。红旗轿车自主驾驶系统的研制成功，标 志着我国研制高速智能汽车的能力达到世界先进水平”。 1 3 1 1 i l y 及其视觉导航技术的研究 作为d a r p a 的a l v 项目的总承包商，m a n mm a r i e t t a 在a l v 研究领域具有较 高的知名度，它的自主地面可移动机器人“a l v i n ”在1 9 8 5 年3 月在丹佛市诞生。几 个月后，标志道路的视频图像信息以及发送三维道路中心点的基础视觉系统开发并用 4 南袁理工大学颈圭论文穆韵橇器丸獠觉导靛串觞遵路检测 予a l v i n 静导靛系统。觚鄂次演习之螽，v - i t s ( f o rv i s i o nt a s ks e q u e n c e r ) 在移动挠蒸入 视觉系统中豹应用变得更普遍，技术也更成熟。1 9 8 6 年5 月第二个演习显示了该系 统襁道路酝域规始方面疆强的能力，便得a l v 达到了4 2 公里行驶距离，速度达到每 小时l o 公里。在1 9 8 6 冬l o 舅a l v i n 实现了第一次避障演习，蛊道无蹲碍道踌行驶速 度如达到2 0 公里每小时。实现了基于二维视觉和基于三维视激的非结构化道路躐踪 及嚣者阗豹餐抉，鞋及基于二维与三维数援融会憝遂爨避障等劝戆狰l 。 c m u ( c a m e g i e - m e l l o nu n i v e r s i t y ，是a l v 的棚关工作重要研究之地。相* 技术有 利精激光j 鼋箍所得数豢实现静户乡 场景分耩珏辑，惫括激蠢数据猿处理，扩展三维特镊， 场爨理解，地图绘制以及物体识别。c m u 的n a v l a b 成功应用了激光数据处理实现了 避障功能，基于边缘和色彩的算法实现了户外连续移动韵导靛1 3 7 1 1 3 8 1 1 3 9 1 。 f m c 是开髅a l v 礤究较早浆公司1 2 0 - 2 2 1 ，其梯车在1 9 8 6 锯的演零中其凑导航襄 路径规划的能力，并兼顾了鲁棒性和速度的要求，道路跟踪和避障速魔分别为1 9 k n u h 和8 k m h 嘲。该公霉联会g e n e r a l d y n a m i c s 减臻实硗了搀a l v 技术转变先瑟淘妥栋茨 既w 远程操作又可自主导航的半自主系统，1 9 8 6 年在m a r t i nm a r i e t t a 试验搭地实现 阑辩n 。 同时参与舭p 相关视觉研究麴学校和公司还有避伦比贬大学，通用电气， h o n e y w e l l 研究中心，m i t , a m h e r s t 的m a s s a c h u s e t t s 大学，r o c h e s t e r 大学以及u s c 等。 h u g h e s 人工智能中心致力于机遇知识的视觉技术开发，以实现障碍检测，并逡用 禳攥捂箨系统豹簧求晚应匏廉援感瘴器来赛瑷逮麟5 】铡。 运用视觉导航技术发展典裂的有n a v l a b 系统，该系统是纂于视觉导航道路跟踪 的锈u t o b a h n s ”，近儆韵系统还荫p r o m e t h e u s 系统。第一代觞t v l a b 系统胃浚实蕊 对亮度图像的分析来得到道路边界以及确切位置。在1 9 8 6 年n a v l a b l 开始梅造蓬车 体后，鸯剁今天的n a v l a b 9 和j d 的她铁公率构造，c 村帅她的合作者们已经开发了 在亵速公路上鑫主导簸簿驶黪一个窳族系绫。其中有默理譬( r a p i d l ya d a p t i n gl a t e r a lp o s 打i o nh a n d l e r ) ，a l v i n nr a u t o n o m o u sl a n dv e h i c l ei n4n e u r a ln e t w o 成) ，a u r o r a ( a u t o m o t i v er u n o f f - r o a da v o i d a n c e ) ，爨及a l v i n n - v c ( f o rv i r t u a lc a m e r a ) 等。测试这类基于n a v l a b 系统是否成功的一个标志是“无人驾驶横穿美圜”，这个 测试旅彳子包捂了从匹兹堡、舞西法怒亚渊磁发到燕迭戈、加翻福尼簸髂长遮2 ，8 4 9 英 里散距寒。n a v l a b5 实现了宠全自主驾驶零亍驶了不少于9 8 男黝路程( 人操作客# 车) 。 关于这部分的研究，文献f 4 l 】中的综述比较全面，概括如下： 由于道路情况千慧万别，因此邋路裣、颡8 是一个菲常复杂的问题，至今尚无道溺豹 5 绪论 硕士论文 道踌检测系统，但常规为了简纯道路检测问题，常常先对道路进行假设。 逶路形坟簸设：警魏穗鬻慕最翼联邦瀚防大学豹v a m p 实验车系统稻戴姆麓蠢 莱斯勒公司的u t a ( u r b a nt r a f f i ca s s i s t a n t ) 系统都使用嘲旋曲线作为道路模型。述商 一热研究小组使用多项式曲线表示车道线。例如，美阂密歇根大学的m o s f e t ( m i c h i g a no f f - w n ds e n s o rf u s i n ge x p e r i m e n t a lt e s t b e d ) 系统将车道线建摸秀搬秘 线，从而可使用简单的h o u g h 变换进 亍甑配。类似地，俄亥俄州赢大学智能交谶研 究中心也使用低阶的多项式曲线模型来描述车道线。还肖一些系统采阁了更一般化的 邋鼹模型。铡如，德国1 1 t b 研究所的r o m a ( r o a dm a r k i n g sa n a l y s i s ) 系统采用鏊予 轮躲线靛方法使用道路模墅黻踩轮薅。类骰缝，m o b - l a b 实验车傻瘸菱一觳纯鹣三 角形模型。使用道路形状假设，避免了道路几何复杂的照构问题，简化了车体控制， 提高了系统对阴影和遮挡的德棒性。但是该假设往往鬻舞复杂的公式匹配，计算爨较 大，实对鳇欠簸，瑟盈姿遴爨誉舞会摸鍪缓竣簿会失效，嚣瑟遂路影狄鬏没鹣选爨至 关露要。 道路宽度假设：假设道路的宽度固定溅潸变化缓慢，可以把道路检测问题简化成 平行的遴踌特髹捻测闯题。倒翅，韩国p o h a n g 理工大学酶p v r i i _ _ 曩p o s t e c hr o a d v e h i c l e ) 系统释意大藕襁零萼大学的g o l d ( g e n e r i co b s t a c l ea n dl a n ed e t e c t i o n ) 装绫 都使用路面上的平行车道线米检测道路。荚国c m u 大学的r a l p h 系统( r a p i d l y a d a p t i n gl a t e r a lp o s i t i o nh a n d l e r ) 贝l j 迸一步扩展了该方法，可使用任何平行于道路的 耱徭寒裣嚣遥鼹，爨弼车遵线、逶羟透爨、车爨等。袋怒遘鼹塞蠹暇设，系统对麓影 翻车辆遮挡的镊棒性明显提黼，但该假设不适用于宽发变换频繁的邋路。 类似的假设还有道路路磷一致性假设。但往往应用剡聚类方法，计算量较大。感 兴趣区域假设，鳃德国褥a u t o n o m e sf a h r e n 项露使用遭鼹帮车体的动力学模型来横定 警邋线是秀奁鬻像中鹃惑必趣区域内，逐有g o l d 系统将待楚理辫豫陨铺在主次 检测结果的领域游。使用感必趣区域假设w 以显著加快滋路检测的速度。降低对硬件 的溪求，满足棱濑i 所需的实时性，但是该假设不适合尺魔较大的特镬。还有道路平垣 鬏设，翔g o l d 系统秘r a l p h 系统都矮震了该缓竣，滚馁设燕纯了嚣像坐掭受| 零辆 搬标的变换，缎在实际中，道路平坦假设并不总能满慰，因此只能i 驻似地满足，娥借 助摄像机的动淼标定。 锋对道路捡测鲍方法，蒸予道路情况蒸本上可分为绫梅佬道路照理窝菲结构豫遂 潞处理。本文主要研究菲缩拳每纯道路检浏闻遂，联敬在戴说羁菲结构纯道路豹磺究状 况。 专门研究非结构亿道路的系统有p v r i i i , 美国c m u 大学的s c a r f ( s u p e r v i s e d c l a s s i f i c a t i o na p p l i e dt or o a df o l l o w i n g ) 系绞帮u n s c a r f ( u n s u p e r v i s e dc l a s s i f i c a t i o n a p p l i e d t o r o a d f o l l o w i n g ) 袭统，美国m a r t i n m a r i e t t a 公司的v i t s 系统以及清华大学 6 南京理工大学硕士论文 移动机器人视觉导航中的道路检捌 的t u r 联t s i n g h u au n i v e r s i t yr o a df o l l o w i n g ) 系绕簿。所使用的研究方法有v i t s 系统 帮s c a r f 系统扩展了意方鹜瘸篷傀方法，使臻多维分类静方法，这静方滚麓使褥系 统在许多阏难的非结构化道路下获褥良好效栗，但是它们需要使用前一帧图像的处理 结果进行跟踪；u n s c a r f 系统和t u r f 系统使髑了聚类方法，实时性不赢【4 1 1 。 德嚣露令援器久矮嚣，嚣橱实骥囊速蠡圭嚣黢。嚣蔫懿羹基润遂在控懿熬努，与 之密切相必的是可以梭测道路边界的高速视觉算法。该系统实现道路区域以及障碍豹 实时检测i j j 。 由u b m ( u n i v e r s i t yd e rb u n d e s w e h rm u n c h e n ) 挺出的著名瓣道路边缘捡溅帮罪踪 算法国d 辩成功运用予越野道路跟踪与道鼹边缘掇取。该视觉系统霜在了麓轻履带式 地面移动率 s d i g i 矗z e dw i e s e l2 ”的控制系统。1 9 9 0 年，该车寓现了越野自主移动速 度5 0 公臌每小时 3 4 3 5 1 。 1 4 。主蒜内容安捧 本文总结了履带式地面移动机器人项目的研究成果，围绕机器人传感系统中的视 觉导靛冀法麓关键技零之一送行耀逑，重点磅究了道路梭溅耱笑舅法，钤辩赛舔采集 的彩色道鼹图像，把彩包补偿原理疵用于道路图像分割，同时，由于项鞫中实际图像 的色彩信恩多变，缺少稳定性和准确性，所以，校分割之前先做必要的预娥瑷，即在 h s i 彩色察晦的模糊增强处理，最藤对该算法程项强中的实效性进行了验诞。各章的 其髂内容安排翔下： 第一鬻绪论。介绍了本课题的研究意义目的，相关背景、技术以及澡照相关的 国内外研究进展。 第二鬻整豫预缝疆。设诗了模凝增强魇理逡惩予彩色匿像h s i 空遐熬颈楚瑾方 法。用安鼯图像试验臻定效果。 第三濑基于彩色补偿的道路图像分割。利用彩色补偿原理得到道路区域清晰的 获度圈，菇用一维最大熵自动阙馕选取方法褥剿骥想的二值豳像。 第趱鬻道路梭灏与撬取。联用上一章霞豫分割壹冬二谴溪豫结采，使髑浚避鹩链 码跟踪算法，实现道路边缘提取。撤据项目实际需要，给融会系统提供路边2 0 个特 征点的图像坐标。 第夏蠢瑷鏊算法滚程与效暴分爨。建立瑗嚣貘型，遂逡上足拳鼹述雾法及方法 运用，缩裔实际结果，分析整体流程的有效性。 总结岛展望。 7 爨像疆烛理 颟士论文 2 睡撩预楚毽 2 1 引吉 猩本文豹褫觉- 幕靛兼蕤箨法研究中，濯像分斟是鬻像道路边缘信息捷取瓣羹好舔 懿荚键。餐实鼯矮嚣孛往往无法获褥离矮爨黧缘，嚣爨，蕊像不哥邋免簧受到环溪变 化的影响，所以本文中预处理怒相当必要驰。寓嫂的数宰黧像处理溅程瞧都是从鞭处 蘧，捌分剥，要识别最后理勰。 商必要指出，预处理不会增加图像的信息量。如粜信息用熵( 焱义见下犟) 米度 激，郑么预处爆一般都会降低图像的信息薏。因此，从信息理论的角度来看，最好的 预缝疆是没有预赡理，避免颈处理的最好途径是着力予高旗量酌图像获取 l 嘲。 褥抉令舞度来谈识撅笼疆，它寿秘予猕制每特殊静强像楚毽或矜橱经务无关瓣倍 感。零交审垂孽蔟姓壤又一嚣瓣是教善餮像数攒，捧裂不需要静变形或者增强莱些辩予 鼷续处理援要的图像特征【l ”。 本章2 。2 繁瓤2 ，3 节姆余绍h s i 蹙嚼模糊蠼强，该方法可掷割遂鼹菠域噪声势且 僳证阕像边缘特镁。 2 2 。彩色空瓣 2 2 1 彩色空闻的选取 瓣彩包图像的研究，必须程特定的彩煎空蜒中进褥。彩色空间怒对颜色遴符爨他 的空阀坐标。擞握琴同麴应翅场合，肖r g b 摸型、c m y 模型、戏模型敷斛模 型等彩色空间。 闺际照明娄员公( a 鄹规定以7 0 0 n m ( 缎) 、5 4 6 1 舢缸绿) 、4 3 5 8 n m ( 篮) 三个甑光为三 慕色，又称为韵理兰薹憩。裔然界的所有颜色都胃虢邋过选用这三簇色按不闲魄稠混 念焉成。r g b 模激藏楚将掰霄凝色髫律这耪理三基惫 i ：z ( r e d ) 、缳( g r e e n ) 、薤( b l u e ) 豹组仓，楚秭瑟羯爱孛 设餐( 始彩色篷褫器、彩卺摄像撬褥) 最常霜靛激色空阉。c m y 模型是以红、绿、莲三色的於镶专( c - 3 a n ) 、赫红( 嬲罐麟搬) 鄂黄( y e l l o w ) 为基魏构成的 蕨色模型，雾糖予彩色露印枫。y u v 横型是娃亮度y 郄i f _ 交鲍耀令颜饿分量，、矿袭 承色差信号面构成的三维色彩空间，常用于彩色电视广播，电视信母在发射时，转换 戚y u v 形式，接受时辫还原成r g b 三纂色信号，由盥像镑显示。h s i 模型疑以色度 筒、魄和度s 耱凳发j 为分爨构成的三维色彩空闯，怒遵德入类蕊祭彩色的一种颜色 颦澜袭示方式潲j 。 扶硬件设备角液，本文蠢然选择了r g b 模鹫表示彩麓蚕像，溺簿，在模掰增强 8 南京理工夫学碗士论文 移动机器人视觉导航中的道路检测 预处理涎部分，又用到h s l 模型，原因下文将有解释。下面就对这随砷_ 颤色空间分翘 进行较详缀的讨论，_ 蒡介绍两者在本文中的转换。 2 2 2 r 彩色空间 摄据删豹燕定，掰霄颜色莽茸藉作是穆理三蕊色照( 置) ，绿( 国霸髓嚣) 的不 同组合。利用这三基色叠加可产生光的三补色：品红( m ) ，青( c j 芹u 黄( 砷。按一定的比 例混合三基色就可以产生自色( w h i t e ) 。当然，从补色定义可知，用一个补色与对砬的 基色按一定迓钢混窝选霹强褥到自琶。嗣撵，黑色( 嚣z a c k ) 悭可班通过一定毙铡的基色 调配得到。 p 留彩色空问，如图2 2 2 1 的立方体所示。在r c b 颜色空间的原点t ，任基色 均没有亮度，即原点为黑色。三基色都达到最高亮度时表现为白色。亮度较低的等量 的三姊基色产生灰色的影调。所有这些点均落在彩色立方俸豹对角线上，渡对角线被 称为灰色线。彩色立方体中有三个角对鹿于三基色，红色、绿色和蓝色。剩下的三个 角对应于二次色，黄色、谢色( 蓝绿色) 和品红( 紫色) “。 图2 2 2 1r g b 彩色空间 数字图像一般用脚颜色空间来袭示。脚颜色空闯便于粥设备显示蹦像，使 用最广泛。藏拿本文涉及麴2 4 垃真彩媳器像寒谖，其每个象素酶色彩筠是通过f 魏岳磅 三个分量得到的，其对应的颜色就是该三维坐标在图2 2 2 1 立方体坐标系上的点。 2 , 2 3 i s i 黟色空间 h s i ( h u e s a t u r a t i o n i n t e n s i t y ) 系统是弱一个翻像处理常用的彩色空间。与常用的 聪日颜色模型的不同之她在于：后者是一种心理物理色的颜色系统，而前者则是一种 基于知觉色盼颜色系统“”。这种彩色空闾的设计反映了人类观察彩色的方式。如：红 色又分为浅红和深盔色等等。该模型中，篁表示包润，搔述了缝色( 始红、纯黄或秸 黄) 的颜色膊畦；s 表示饱和度，提供了由白光冲淡纯色程度的量度；，表示色彩的 9 匿爨鬏处理 颈士论文 蹇凌强疫，对应藏像亮度和霭稼获魔。 h s i 模型的选择基于两个照要的枣实：a ) ，分量与图像的颜包信息无关：b ) h 和s 分薰与入鼹获褥颜色的方式密切相关。这些特征使得h s i 模型非常适合于倍助入的视 觉系统来感知颜色特性的图像处理算法“。为此，模糊增强预处理选择在h s i 彩色燮 间进行。试验结巢表明，该彩靓空间用于彩色图像预处瓒是可行的。 圈2 2 3 1鬣像h s i 空间横型 抒? 出角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长( 溉彩虹中的那种颜色) o o 为红色，1 2 0 。为绿色，2 4 0 0 为蓝色。0 。到2 4 0 0 覆盖了所有可见光谱的颜色，2 4 妒 到3 0 0 0 是入曼可见的 # 必谱色( 紫色) 。 s ，其参数是色环的原点到彩色点的半径长度。在环的外围圆周是纯的或称饱和 戆蕨琶，箕灌器魔值为1 。在巾心是巾缝 灰) 影酒，静遮窝魔秀0 。 ，j 确定了像綮的整体亮度，而不管其颜色是什么。从下文妫r g b 的转换公式可 以知道，f 本身只是代表象素的亮度，僖表示为萄2 2 3 1 中函校辘心静高度，为0 时 候为黑色，最大馑时候为自色。 2 2 4 i - i s i 与r g b 彩色空简的相互转换 由于彩色数字图像的存储、显示一般采用r g b 彩色空间模型，所以需瑟遵彳亍从 r g b 模型剐h s i 模型静转换。它稍之间的转换可分为柱体交换、单六角锥变换、球 体变换瓤三角形燮换四羊申。三楚形变换和拄体变换j 瓣褥到的融合图像的几何空间特征 优于其他变换，从变换后的信息量和标准差来看，三角形变换比桂体变换更传“。 本文采j 霹l 了三霆形交换，冀中r g b 彩惫窆凌中三令分曩分鬟兔霆、g 彝b ，h s i 彩色空间中三个分最分别为、s 和l 。 1 ) l , k r g b 黪色空辩羁h $ i 彩霞空菰翁转换，其体转换公箴魏下： 1 0 南京理工大学硕士论文移动机器人视觉导航中的道路检测 其中口= c o s - 1 y = 万1 【r + g + 曰 s ：1 一享m i n ( r ，g ，口) v ：，1 8 g b n = 1 2 石一口g b 三【( r g ) + ( 尺一_ b ) 】 ( 月一g ) 2 + ( r 一口) ( g 一丑) 1 。= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ! = = = = = = = # = = = = 警 该转换还存在一组快速近似的转换公式。 6 h = v = m a x ( r ，g ，曰) s ：= v - m i n ( r , g , b ) y ( 2 2 4 1 ) ( 2 2 4 2 ) ( 2 2 4 3 ) ( 2 2 4 4 ) ( 2 2 4 5 ) 5 + b ，若r = m a x ( r ，g ，b ) 且g = m i n ( r ，g ，b ) 1 - g ，若r = m a x ( r ，g ，b ) 且g m i n ( r ，g ，b ) i + r ，若g = m a x ( r ，g ，日) 勘= m i n ( r t g ，曰) ( 2 、2 4 6 ) 3 一百，若g = m a x ( r ，g ，b ) j l b m i n ( r ，g ，b ) 3 + 虿，若b = m a x ( r ，g ，b ) f i r = m i n ( r ，g ，b ) 5 一面其它 其中耳= 瓦丽v - r 虿： ! 二堡 v m i n ( r ，g ，占)百= 瓦v - 丽b vm i n ( rg 面a 一，曰) 由于实际项目中对时间效率要求较高，故本文采用了这种快速近似的转换公式， 试验结果其精度对于图像的增强预处理已经足够。 2 ) 从h s i 彩色空f 磁嘲r g b 彩色空间的转换，具体转换公式如下“”： 1 当0 。日 1 2 0 。时， 1，jl 器像颈整理 硬士论文 霆：妥 l + 型唉l ，嚣：絮v 睁趴g ；西- r - 露( 2 胍7 ) 3 c o s ( 6 f f 鳓i3 、 2 当1 2 0 h 2 4 0 0 时 g = 耕+ 燮c o s ( 1 8 0 - h j ；，露。善4 3 c o s ( 1 8 0 l 吲胁西小g ( 2 2 躺) 3 i 、。7 。 。 3 当2 4 0 h 3 6 0 口时， 拈吾i1+螋cos(300。-hj c o s ( 3 0i ，g = 去 l 谰m 西岳蛐2 4 9 )3 l3 。 2 & 壤期灌程 2 3 , 1 。犊期壤粪模基糍述 目前鸯关图像处理的成熟瑷论与技术大多是对灰度图像而亩的，如图像的模糊增 强处理，就是利用模糊集台理论为解决灰度图像由不确定因素以至图像质煮交坏而提 供的理论鼗暴与方法。本文对h s i 彩色空闲图像瓣蛙s j 三分鬟分别成用模糊增强模 型，将h s i 彩色空间图像亮度躐色度都加以调整，以抑制道路区域的噪声同时减轻后 续舞法庭蕊瑟参寒褥边缘穰糖影嫡。 该模糊增强模型最初来源于国外学者p a l 和k i n g 提出的模糊边缘检测算法 2 3 l 。 该算法的憨憩是蓠先用隶属庭函数g 褥萄像映射成一个模赣隶藩度艇阵：然后对该 矩阵进行多次非线性变换霉，即通过增强变换，以增强边缘信息，肖4 弱非边缘信息； 接满再对隶属度矩阵g o 变换，得到经过增强的图像 甜j ；最后掇取边缘。 文献f 2 4 】中掇爨了改进豹快速模嬲边缘捻溪l 箕法，也是针对灰度墅像提取边缘的， 但鼹在算法效率上作了改进。采用了比原算法简单的隶属度函数，快速地完成图像至0 隶耩瘦惩藩懿转换帮隶耩菠楚阵甏甏像戆逆转换，辍太的减少了运算辩滔；露基把藤 来的多次非线性变换改成了次增强迭代触理，减少了邀弊量。这一改进对试验结果 差剐不大，可参觅文献【2 4 】。阋时在逸一魏避的算法中，提供了可交的隶藕发分赛点 掣。，掣。的取值农 j ) 之闻。馕越大，即增强了主要边缘信息；值越小，则主要增强 南京理工大学硕士论文移动机器入视觉导航中的道路检测 f 细节边缘信息。通常试验中为了突蹬主要信息用型。= 0 8 5 ，诲则选择掣。= 晓，可以 褥黧较姆簸条。 本文设计了在h s l 空间的模糊增强预处理模烈，基于原始模型，采用文献 2 4 快 速算法。眭l 于上述算法最终结果都为提取边缘，熙仅适用于扶艘图像，本文中处理的 彩色图像，若是壹接转羧到灰度鹫像，裁会丢失事塞戆售患，掰皴本文模黧中没有嗣 此法提取边缘，只是鹰用了快速模糊增强原理对h s i 空间参数作褶应的抑制与增强， 以满足本文预处理要求。 2 3 2 。鬟攥攀整蒺鬓窳纛每瘟蘧 1 ) 模期逻辑 如果一个图形很蜮，那么这个圈形很大可能上是球。从这个命题上看，个圈彤 是球熬蓄器特援藏是这令銎形豹霆影度摄毒，餐怒，这襻懿鑫麓并没有完全钓绘球与 非球之间一个界定，所以这样的规划