1.1 項(xiàng)目背景

隨著汽車(chē)的普及和高速公路的興建，汽車(chē)的主動(dòng)安全性能受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注，安全輔助駕駛已成為國(guó)際智能交通系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容。然而，研究表明，在駕駛員--汽車(chē)--道路3個(gè)環(huán)節(jié)中，駕駛員是可靠性最差的一個(gè)環(huán)節(jié)，80％以上的交通事故來(lái)自于駕駛員的錯(cuò)誤。據(jù)統(tǒng)計(jì)，其中約有44％的交通事故與車(chē)輛行駛偏離正常車(chē)道有關(guān)，其主要原因是駕駛員注意力不集中或者疲勞駕駛，造成車(chē)輛的無(wú)意識(shí)偏離。針對(duì)此情況，行車(chē)過(guò)程中的車(chē)道檢測(cè)及報(bào)警的研究，受到了世界各國(guó)的高度重視。

1.2 系統(tǒng)功能及項(xiàng)目目標(biāo)

系統(tǒng)的主要功能分為下面五個(gè)部分：

（1）通過(guò)攝像機(jī)獲取車(chē)道信息，即視頻幀圖像

（2）對(duì)得到的視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理

（3）對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行邊緣提取，獲得車(chē)道標(biāo)識(shí)

（4）根據(jù)車(chē)道標(biāo)識(shí)進(jìn)行離道評(píng)估

（5）根據(jù)評(píng)估結(jié)果做出相應(yīng)報(bào)警措施

系統(tǒng)的要求及目標(biāo)：

（1）系統(tǒng)的所有功能和算法都使用FPGA實(shí)現(xiàn)

（2）系統(tǒng)能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)處理要求，達(dá)到系統(tǒng)的實(shí)用性

2.項(xiàng)目方案

2.1 功能模塊

從功能上，車(chē)道偏離報(bào)警系統(tǒng)可分為4個(gè)功能模塊，分別是：車(chē)道識(shí)別預(yù)處理(Preprocessing)、車(chē)道模型判斷(Mode Selection)、車(chē)道識(shí)別(Lane Detection)和道路偏離判斷(Warning)，采用例圖表示系統(tǒng)功能，如圖一所示。

圖（一）車(chē)道偏離報(bào)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

1. 車(chē)道識(shí)別預(yù)處理模塊

車(chē)道識(shí)別預(yù)處理模塊是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，車(chē)道邊緣特征點(diǎn)提取模塊主要包括一些預(yù)處理的平滑算法，基于灰度閾值分割的車(chē)道外邊緣檢測(cè)和車(chē)道圖像的二值化處理。

2. 車(chē)道判斷模塊

車(chē)道判斷模塊，根據(jù)道路的先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)直線或者曲線模型來(lái)確定車(chē)道線，將車(chē)道檢測(cè)轉(zhuǎn)化為確定數(shù)學(xué)模型的參數(shù)。車(chē)道模型分為直線模型，曲線模型和組合模型三種。

3. 車(chē)道檢測(cè)模塊

車(chē)道檢測(cè)指在沒(méi)有道路先驗(yàn)信息條件下，確定車(chē)道標(biāo)志線的位置，用直線或者曲線擬合車(chē)道特征點(diǎn)，得到車(chē)道線的數(shù)學(xué)模型，用于車(chē)道偏離預(yù)警的判斷。

4. 道路偏離模塊

道路偏離模塊根據(jù)車(chē)道檢測(cè)模塊得到的數(shù)據(jù)，利用車(chē)道偏離警告標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行車(chē)道偏離判斷，根據(jù)判斷的結(jié)果和給定的閾值比較，做出相應(yīng)警告。

從用例圖中可以看出這四個(gè)模塊的相互關(guān)系，在圖像預(yù)處理模塊和車(chē)道模型選擇模塊的基礎(chǔ)上，啟動(dòng)車(chē)道檢測(cè)模塊。預(yù)警模塊則依賴(lài)于車(chē)道檢測(cè)模塊，根據(jù)車(chē)道檢測(cè)的參數(shù)，判斷是否預(yù)警。

2.2 處理流程

該系統(tǒng)的流程圖如圖二所示：

圖（二）車(chē)道偏離報(bào)警系統(tǒng)流程圖

1.視頻圖像采集

根據(jù)攝像頭的安裝位置，攝像頭可以分為側(cè)視攝像（攝像頭安裝在車(chē)輛側(cè)面）和前視攝像（攝像頭安裝在車(chē)輛前部，斜指向車(chē)輛的前方），本系統(tǒng)中采用前視攝像方式。

2.圖像預(yù)處理

圖像在采集過(guò)程中，由于路面存在坡度，障礙物，車(chē)道在遠(yuǎn)方還有天空等信息，這些信息具有很強(qiáng)的干擾性，因此捕獲得到的車(chē)道不能直接用于車(chē)道檢測(cè)。需要通過(guò)一些圖像初始化，選擇感興趣的區(qū)域，以減少干擾和提高計(jì)算性能。為了消除噪音的影響還要做低通濾波，最后還要采用利用閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化分割，以獲取更為清晰的車(chē)道線，簡(jiǎn)化了車(chē)道線檢測(cè)。

3.車(chē)道檢測(cè)

車(chē)道檢測(cè)指在沒(méi)有道路先驗(yàn)信息條件下，確定車(chē)道標(biāo)志線的位值，用直線或者曲線擬合車(chē)道特征點(diǎn)，得到車(chē)道線的數(shù)學(xué)模型，用于車(chē)道偏離預(yù)警的判斷。車(chē)道的視頻圖像具有連續(xù)性，車(chē)道線不會(huì)發(fā)生突變，因此，對(duì)于車(chē)道特征不明的單幀圖像，可以引入前一幀圖像的車(chē)道模型參數(shù)，提高檢測(cè)的精度。同時(shí)，在前一幀車(chē)道線周?chē)O(shè)置感興趣區(qū)域，縮小檢測(cè)范圍，提高檢測(cè)速度。

4.車(chē)道偏離判斷

車(chē)道偏離判斷的警告標(biāo)準(zhǔn)可以分為四種，基于車(chē)輛在車(chē)道中的當(dāng)前位置，基于將來(lái)偏移量的不同，基于車(chē)輛將橫越車(chē)道邊界的時(shí)間，基于知識(shí)的道路場(chǎng)景感知。

2.3 硬件架構(gòu)

本設(shè)計(jì)采用Xilinx公司的Nexys 3 Spartan-6 FPGA Board開(kāi)發(fā)板，利用其上的Xilinx Spartan®-6 FPGA (XC6LX16-CS324) 的大容量邏輯資源完成各個(gè)模塊。根據(jù)2.2節(jié)中的處理流程，系統(tǒng)應(yīng)該包括以下模塊：視頻數(shù)據(jù)提取模塊，預(yù)處理模塊，車(chē)道檢測(cè)模塊，車(chē)道偏離模塊，整體的硬件架構(gòu)如圖三所示：

圖（三）硬件架構(gòu)圖

視頻數(shù)據(jù)提取模塊復(fù)雜提取車(chē)道視頻圖像，并通過(guò)USB控制單元將視頻幀傳輸?shù)筋A(yù)處理模塊。在預(yù)處理模塊對(duì)視頻幀圖像進(jìn)行加強(qiáng)，得到車(chē)道與背景分割的二值化圖像。在車(chē)道檢測(cè)模塊中將二值化圖像的中的車(chē)道進(jìn)行擬合，得到清晰穩(wěn)定的車(chē)道信息。最后根據(jù)車(chē)道的信息參數(shù)，判斷汽車(chē)離道。