汽車(chē)主動(dòng)安全技術(shù)是指為預(yù)防汽車(chē)發(fā)生事故，避免人員受到傷害而采取的安全技術(shù)(如LDWS、ABS、EBD等)。車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)LDWS(Lane Departure Warning System)是一種通過(guò)報(bào)警的方式輔助駕駛員減少汽車(chē)因車(chē)道偏離而發(fā)生交通事故的系統(tǒng)，其研制獲得很多國(guó)家的高度重視[1-3]。其中,美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院于1997年成功開(kāi)發(fā)AURORA系統(tǒng)；日本三菱汽車(chē)公司提出的DSS系統(tǒng)于1999年應(yīng)用于模型車(chē)上。2006年吉林大學(xué)汽車(chē)動(dòng)態(tài)模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)了基于單目視覺(jué)的JLUVA-1系統(tǒng);2012年南京航空航天大學(xué)和東南大學(xué)共同開(kāi)發(fā)的車(chē)道偏離檢測(cè)[4]，可計(jì)算出車(chē)道偏離的程度。

1 車(chē)道圖像預(yù)處理與車(chē)道線檢測(cè)
　    通常攝像頭采集的道路圖像會(huì)包含與車(chē)道無(wú)關(guān)的信息。為了簡(jiǎn)化算法難度，影像區(qū)域的中下部分分辨率為400×100的圖像作為圖像處理區(qū)域。



1.2 車(chē)道線識(shí)別
    在車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)中，車(chē)道偏離決策算法要依賴(lài)車(chē)道線識(shí)別結(jié)果。本文主要研究對(duì)近景區(qū)域中的車(chē)道線，選用直線模型[7]擬合車(chē)道線。由于在連通域標(biāo)記的開(kāi)始階段，在連通域標(biāo)記的圖像中，當(dāng)前工作像素點(diǎn)之后的值都為零。因此，本文的連通域標(biāo)記算法中，只調(diào)整在連通域標(biāo)記圖像中對(duì)應(yīng)于當(dāng)前工作點(diǎn)之前的像素點(diǎn)的標(biāo)號(hào)，從而減少了每次遍歷的時(shí)間。在連通域選擇階段，首先對(duì)連通域圖像分成左右對(duì)稱(chēng)的兩個(gè)區(qū)域，然后分別對(duì)兩個(gè)區(qū)域中的連通域進(jìn)行搜索，掃描連通域標(biāo)記圖像。若該點(diǎn)的像素值為零，則繼續(xù)掃描下一點(diǎn)；否則將兩個(gè)數(shù)組中與當(dāng)前像素點(diǎn)的值對(duì)應(yīng)的元素加1。這樣只需對(duì)圖像進(jìn)行一次遍歷就能夠完成各個(gè)連通域像素個(gè)數(shù)的統(tǒng)計(jì)操作，分別求得兩個(gè)部分的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)最多的連通域。然后采用最小二乘法將上述得到連通域中的像素點(diǎn)進(jìn)行擬合，進(jìn)而得到車(chē)道線的斜率和截距。該方法可以提高車(chē)道線擬合的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
1.3 車(chē)道偏離決策
    根據(jù)是否對(duì)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定可將基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)道偏離決策算法分為兩類(lèi)：一類(lèi)是需要對(duì)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定的算法[8]；另一類(lèi)是非攝像頭標(biāo)定算法[9-11]。與參考文獻(xiàn)[12]中方法不同，本文采用的預(yù)警判別中的車(chē)道線夾角定義為道路圖像中左右車(chē)道線與水平軸夾角之和。在判斷偏離的基礎(chǔ)上區(qū)分出是左偏還是右偏，本文采用非攝像頭標(biāo)定算法進(jìn)行車(chē)道偏離決策。車(chē)道線夾角法的原理示意圖如圖3所示，θL、θR為左、右車(chē)道線與水平軸的夾角，θS為兩個(gè)夾角之和。若θS超過(guò)設(shè)定的閾值，則認(rèn)為車(chē)道偏離正常行駛車(chē)道。    

車(chē)道線的斜率求出車(chē)道線夾角θS=θL+θR，從而計(jì)算出車(chē)道偏離決策閾值θ1和θ2。若θS值大于θ1，則判定車(chē)輛左偏，系統(tǒng)將預(yù)警；若θS值小于θ2，則判定車(chē)輛右偏，系統(tǒng)也將預(yù)警。
2 測(cè)試與結(jié)果分析
2.1系統(tǒng)算法的Matlab仿真測(cè)試結(jié)果
    車(chē)道安全預(yù)警算法的實(shí)現(xiàn)是建立在各個(gè)模塊算法的基礎(chǔ)上，本文利用Matlab中時(shí)間函數(shù)tic、toc統(tǒng)計(jì)算法準(zhǔn)確的運(yùn)行時(shí)間。正常行駛、左偏行駛和右偏行駛時(shí)的待測(cè)試圖像如圖5所示。

    由表2可知，DSP系統(tǒng)能夠作為一個(gè)獨(dú)立的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)車(chē)道偏離和障礙檢測(cè)預(yù)警功能。
2.3 結(jié)果分析
　 本文算法測(cè)試結(jié)果與實(shí)際情況相符，驗(yàn)證了算法的可行性。測(cè)試系統(tǒng)通過(guò)讀取測(cè)試圖像，選取感興趣區(qū)域、執(zhí)行偏離分析算法及進(jìn)行預(yù)警顯示，每幅圖像在Matlab仿真環(huán)境下的平均處理時(shí)間約為0.6 s，此值為整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)程序運(yùn)行的時(shí)間。在未來(lái)開(kāi)發(fā)車(chē)載系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，圖像采集等部分可由專(zhuān)用硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)(如聲音提示)，車(chē)道偏離分析預(yù)警程序運(yùn)行的時(shí)間將遠(yuǎn)小于仿真系統(tǒng)需要的時(shí)間。
    本文系統(tǒng)闡述了基于視頻實(shí)時(shí)車(chē)道偏離預(yù)警算法的研究，算法主要采用圖像預(yù)處理算法、車(chē)道線識(shí)別算法、車(chē)道偏離決策算法、改進(jìn)的中值濾波等預(yù)處理算法、優(yōu)化的循環(huán)體Ostu自適應(yīng)算法、最小二乘法和車(chē)道線夾角法。利用車(chē)道線擬合后得到的車(chē)道線斜率,求得左右車(chē)道線與水平軸夾角之和來(lái)判斷車(chē)輛是否偏離車(chē)道,并通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的可行性和魯棒性。
參考文獻(xiàn)
[1] 仝光, 李虎, 鄭文成. 車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)研究概述[J]. 汽車(chē)與配件,2009,18(5):26-27.
[2] BERTOZZI M, BROGGI A. Artificial vision in road vehicles[C]. Proceedings of the IEEE, 2002,90(7):1258-1271.
[3] BOUMEDIENE M, OUAMRI A,DAHNOUN N. Lane boundary detection and tracking using NNF and HMM approaches[C]. Proceedings of the 2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Istanbul, 2007.
[4] 余厚云，張為公，趙轉(zhuǎn)萍.基于車(chē)道線斜率的車(chē)道偏離檢測(cè)[J].光電工程,2012,39(07):43-48.
[5] 田炳香,鄭榜貴，吳晴.高速公路車(chē)道線檢測(cè)與跟蹤算法研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù), 2008(9):180-183.
[6] 胡穎.Otsu算法的研究與改進(jìn)[J].棗莊學(xué)院學(xué)報(bào)，2009,26(5)：68-69.
[7] Xu Houjie, Li Huifang. Study on a robust approach of lane departure warning algrithm[C]. 2010 2nd International  Conference on Signal Processing Systems (ICSPS), 2010.
[8] 畢雁冰. 高速汽車(chē)車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)可行區(qū)域感知算法研究[D]. 吉林:吉林大學(xué),2006.
[9] 于兵, 張為公, 龔宗洋.基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)道偏離報(bào)警系統(tǒng)[J]. 東南大學(xué)學(xué)報(bào),2009,39(5):930-931.
[10] 劉燕兵.基于方向可調(diào)濾波器的車(chē)道線識(shí)別方法研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2009.
[11] An Xiangjing, Wu Mo, He Hangen. A novel approach to provide lane departure warning using only one for-wardlooking camera[C]. International Symposium on Collaborative Technologies and Systems, 2006.
[12] 吳沫.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車(chē)道跑偏告警系統(tǒng)方法研究[D]. 長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2005.