高速公路多车道分道线快速检测与重建技术

。ｄ １ ＣＯＳ２够＋Ｈｓｉｎａｓｉｎｇｃｏｓ９
经过一定的简化处理，可以得到左、右分道线在
投影图像上的理论直线方程
ｙｔ气Ｈ啷ｃｏｓ９ａｘｔ＋厂地驾感竽亟１
ｙ，一岽詈计，地鼍尝警堂『
如果可以在投影图中得到分道线实际投影方 程，并找到最小视距处分道线在投影图像中的对应 点位置，那么与式（２）、（３）、（５）联立，就可以推算出 路面坡度、车辆行驶方向以及车道的宽度等信息。笔 者假定在一段高速公路上车道的宽度固定不变，如果
视距为２０ ｍ，可以标定ＡＢ、ＣＤ与ｚ轴的交点之间
的大致像素距离。
其中ＡＢ、ＣＤ的直线方程为
ｙｌ—ｋｌＸ＋ｂｌ，Ｙ。一是。ｚ＋ｂ，
（６）
得到了拟合直线，可以确定最小视距处的分道
Ｆｉｇ．４ Ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ＨＯＵＧＨ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
线在投影图像中的对应点位置。将式（２）、（３）、（５）、
芸…熬…主…篓一霎…鬟…嚣… 譬黼蝴删及 有了这２条直线以后，可以在此基础上搜索提 取完整分道线并确定道路的类型（直道或弯道）。中 国高速公路线形由直线、圆曲线和回旋曲线组成，其 半径产生规则变化，在时速可达１２０ ｋｍ／ｈ的高速 公路，最小半径不得小于６７０ Ｉｌｌ，而车道宽度应为 ３．７５ ｍ。分道线分为连续和间断两种，如果分道线 为连续形，用区域生长算法可以很准确地提取出完 整的特征点。对于间断分道线，白线长度与间隔距 离有固定值。这里设间断分道线两段白线中心距离 为ｄ。假设每一段分道线为世界坐标系中的一个点， 其坐标为（Ｘｉ、Ｙｉ、Ｚｉ），计算式为（以左分道线为例）
部分的路面区域，并且与本车道发生直接关系的主
要是其左右的两个车道，所以笔者重点讨论三车道
的重建问题。系统的摄像机探测的道路区域为Байду номын сангаас车 前方２０～１５０ ｉｎ范围，最小视距记为ｄ。ｉ。。摄像机
的焦距，可以在一段宽度已知的水平路面标定。
摄像机光心离地面高度Ｈ，这是一个在系统中的不 变量。摄像机光轴保持与道路边缘平行，测量其与
根据式（４）可知：道路的消失点，也就是左右分
要的。这样可以结构化地拓展对路面区域的标定，
道线的消失点在投影图像上的坐标为（ｆｔａｎａ／ｃｏｓ９，
可以对车辆换道行驶提供参数，可以检测与当前车 道关系最密切的两个车道上的车辆情况，从而对安
ｆｔａｎＴ）。所以可以得到左分道线在投影图像上的理 论直线方程为
全驾驶提供更多的路况和车辆信息。由于透视投影 的关系，三车道模型的图像重建已经可以表示绝大
当前分道线左右边缘的距离，记为ｄ－、ｄ，。ｄ－为摄 像机与道路左边缘距离；ｄ，为摄像机与道路右边缘
距离。根据基本透视投影式（１）得约束式（２）
ｘ＝ｆＸ／Ｚ，ｙ＝ｆＹ／Ｚ
（１）
ｚ一厂杀，ｙ一／岽
（２）
，，一
旦！旦塑
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川ｄ１ ｃｏｓｇ＋Ｈｓｉｎａｓｉｎ矿…
ｄ ｆ
ｓｉｎ§ｏｃｏｓ９－Ｈｓｉｎａｃｏｓ２
Ｘ汁ｌ＝｛～ｄｌ＋Ｒ［－１一ｃｏｓ（ｉｄ／ｒ）］）ＣＯＳａ－－ ［ｄ。抽＋Ｒｓｉｎ（ｉｄ／Ｒ）］ｓｉｖａ
ｙ汁ｌ＝一ＨｃｏｓＰ一｛［－ｄｌ＋Ｒ—Ｒｃｏｓ（谢／Ｒ）］·
（７）
ＣＯＳａ＋［ｄ…＋Ｒｓｉｎ（ｉｄ／Ｒ）］ｓｉｎａ）ｓｉｎ９ Ｚ：＋ｌ＝一Ｈｃｏｓ９０＋｛［－ｄｌ＋Ｒ一尺ｃｏｓ（ｉｄ／Ｒ）］·
ＣＯＳｄ＋［ｄ。。。＋Ｒｓｉｎ（ｉｄ／Ｒ）］ｓｉｎａ）ｓｉｎ９ 式中：Ｒ为曲线半径，需要在计算中调整，其取值范 围为［６７０，＋ｏｏ）（当车道为直道时，Ｒ为无穷大）。 与基本透视投影式联立，可以计算每段分道线在图 像上最可能的投影位置（ｚ：，ｙ。）。一般设定Ｒ的初 始值为＋。。，通过点（ｚ：，ｙ。）搜索到准确的点（ｚ川， ｙ汁，）后，即可以计算出两点连线与ＡＢ在图像上的 实际夹角；同时，根据式（７）可计算出其图像上的理 论夹角，两者应相等，通过此等式可解得Ｒ，并以其 作为下一步搜索的半径。由于上面的假设和Ｒ的 不精确性，搜索时应在点（ｚ。，ｙ：）附近寻找最大程度 满足各项条件的特征点，判断其连通性和形状，得到 最终分道线。当在计算出来的位置上无特征点或有 多个特征点而不能通过间断点斜率的变化辨其真伪 时，搜索算法终止。
以及与标志线之间的夹角。这种导航方法具有简单 实用、能适应现有高速公路结构化环境的特点，与基 于整体法的道路识别技术相比，这种有线式的道路 导航方式具有更快的图像处理速度和更好的控制实 时性，也具有更好的研究和应用前景。对于高速公 路这种结构化较好的公路，采用有线式的导航技术 相对于整体法来讲，不仅速度快，而且精确性高，是 目前的首选技术。在前人工作的基础上［２“￣７］，通过 大量的研究试验，采用单目视觉技术来解决多车道 分道线的检测与重建。所有视频图像均是ＣＣＤ摄
１ 摄像机定标与公路模型
由式（４）可知：假设道路直线延伸，当Ｚ一＋。ｏ
时，（ｚ，ｙ）为道路的消失点，与０／、ｐ有关。假设左分 道线上有两点，在图像平面的投影坐标分别为
１，：，
二堡！！旦墼±垄！！！些
为了保持正确的车道，驾驶员应知道汽车在车
。Ｈｓｉｎｇ＋ｄｌｓｉｎａｃｏｓｇ＋Ｚ：ｃｏｓａｃｏｓｑ０
道的位置和车道的延伸方向。在投影图像上重建当 前车道，可以指导车辆进行道路导航，而且为本车道 前方或后方的车辆检测提供准确的车道位置信息， 可以简化障碍物检测的难度。实际的高速公路是多 车道的结构化公路，对当前车道分道线的重建只是 完成了第一步的工作。目前，研究重点除了当前分 道线就是道路的边缘（整个路面），对多车道关注比 较少。笔者认为多车道的重建对于视觉导航是很重
万方数据
第２期
周 欣，等：高速公路多车道分道线快速检测与重建技术
１０９
分割算法提取白色分道线。ｔ为图像的最优阈值， 同时计算每一行的平均灰度值∞作为第二阈值，根 据阈值￡、ａｊ构造分割算法如下：
。．图·…姗
Ｆｉ２．
Ｓｔｒａｉｇｈｔ ｆｒｅｅｗａｙ
Ｆ图２…公路
Ｆ—ｉｍ ２ Ｃｕｒｖｅ ｆｒｅｅｗａｙ
Ｏ引
Ｆｊ
目前，各种基于视觉的道路识别技术基本上采 用两种途径［１￣３］：一种是整体路面法，通过区域检测 方法来实现，主要是针对整个道路路面的构造算法； 另一种是道路边缘或分道线检测法，通过对边缘或 分道线的识别来实现道路的检测。后一种方法又叫 有线式视觉导航，它根据路面的明显路径标志线，通 过摄像机动态摄取路面图像，经计算机处理识别路 径标志线，并判断车辆纵向轴线偏离标志线的距离
右。通过透视投影，宽度会在图像上产生规则变化。
（２）直线ＡＢ斜率为正；直线ＣＤ斜率为负。
（３）由于检测的为当前车道分道线，因此，ＡＢ
和ＣＤ的夹角Ｓ在几条分道线的夹角中为最小（斜
率为正与斜率为负的分道线夹角）。
（４）根据高速公路每个行车道的固定宽度为
３．７５ ｍ，ＣＣＤ的离地高度为０．８５ ｍ和ＣＤＤ的最近
点（ｚ，ｙ）为最小视距处分道线在投影图像上的 位置。一般情况，高速公路有均匀坡度卢；摄像机的
发生变化，也可以求出来。上面的投影坐标变换式与 分道线投影方程是下面分道线定位与重建的基础。
光轴与道路边缘有夹角，即车辆行驶方向与道路延
伸方向有偏差，记为口。那么对道路上的点，有
ｙ一厂蔫等嵩裟螺｝∞’ ＸＣＯＳＯｔ＋Ｚｓｉｎａ ｒ
收稿日期：２００４—０５—２４ 基金项目：国家自然科学基金项目（６９６７４０１２） 作者简介：周欣（１９７４一），男，重庆市人，四川大学讲师，工学博士．Ｅｍａｉｌ：ｚｈｏｕｘｉｎ３２＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｒｎ．ｃｎ
万方数据
＾，＝＝ｆ～ １０８
中 国 公路 学报
２００５年
像头捕获的灰度图像，大小为３２０×２４０像素。摄像 头安放在方向盘的旁边，光轴与汽车底盘平行。
摘 要：介绍了基于单目视觉技术的高速公路多车道快速检测与重建技术，实现了高速公路的车道
自动保持。采用双阈值法快速分割高速公路的白色分道线，用特征跟踪法提取分道线，根据道路视
觉模型用圆锥曲线结合分道线特征点重建４条分道线。分析了根据道路视觉模型和分道线重建来
实现车道保持的基本方法。该算法已经通过ＶＣ语言实现，系统在四川省和重庆市的高速公路上
的对应点位置。由于投影的光学效果，一般近处的
ｆｔａｎａ／ｃｏｓ９
（４）
对比强烈，而远处的对比度会下降，用一个阈值提取
ｙ一恕，百甄Ｆ而赢面羁赢丽万３ １． ｒ—Ｈｃｏｓ９－ＸｓｉｒⅥｓｉｎ妒＋Ｚｃｏｓａｓｉｎ９
分道线效果不好，特别是远处分道线容易与路面形
ｆｔａｎｆ
成粘连，因此，笔者采用基于最优阈值的双阈值二维
２１
ｉｆ ｉｍ口ｇｅＥｉ］Ｅｊ］＞ｍａｘ（ｔ，ｏｔｊ）＋Ａ＆
１留霉 丢∑∑ｉｍａｇｅ［ｉ＋ｕ］Ｅｊ＋训］＞ｍａｘ（ｔ，∞）＋Ａ
ｉｍａｇｅ［ｉ］［门一诚ｉ￡ｅ
ｅｌｓｅ
ｉｍａｇｅ［ｉ］［力一ｂｌ以ｆ足 ｉｍａｇｅ［ｉ］［力为图像在点（ｉ，歹）处的灰度值，ｉ为
ｏ～３１９，．ｊ为ｏ～１１０；Ａ为阈值，在通常情况下取１０。 其结果如图３所示。
第１８卷第２期 ２００５年４月
中 国 公路 学 报
Ｃｈｉｎａ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｉｇｈｗａｙ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ
Ｖ０１．１８ Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２００５
文章编号：１００１—７３７２（２００５）０２—０１０７—０５
高速公路多车道分道线快速检测与重建技术
周 欣１，黄席樾
（１．四川大学计算机学院，四川成都６１００６４；２．重庆大学自动化学院，重庆４０００４４）
图３双阈值二维分割
Ｆｉｇ．３ ２Ｄ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｄｏｕｂｌｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖａｌｕｅ
运用ＨＯＵＧＨ变换可以得到２条关于近处分
道线的切线ＡＢ、ＣＤ（图４）。为了得到准确的拟合
结果，有４条约束条件用于ＨＯＵＧＨ变换的筛选策
略之中，以排除噪声的干扰。 （１）高速公路分道线的固定宽度在２２ ｃｍ左
，一Ｈｃｏｓｇ＋ｄｌ ｓｉｎａｓｉｎｇ＋Ｚｉ ｃｏｓａｓｉｎ９ 以 。Ｈ ｓｉｎｑｏ＋ｄｌ ｓｉｎａｃｏｓｃｐ＋Ｚｆ ｃｏｓａｃｏｓ９ 式中：ｉ＝１，２。 通过这两个点在图像上的投影坐标，可计算出 投影直线的斜率Ｋ
Ｋ一（ｙ２－－ｙ１）Ｉ（ｘ２一ｚ１）一 Ｈｃｏｓａ／（ｄｌ ｃｏｓＰ＋Ｈｓｉｎａｓｉｎ５０）
以最高１２０ ｋｍ／ｈ的速度进行了试验，圆满地完成了多车道检测任务，实现了车道保持。
关键词：汽车运用工程；视觉导航；单目视觉技术；分道线检测；圆锥曲线模型；多车道重建
中图分类号：Ｕ４７１．１５
文献标志码：Ａ
Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ—ｌａｎｅ ｌｉｎｅ ｏｎ ｆｒｅｅｗａｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｕｔｈｏｒｓ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ—ｌａｎｅ １ｉｎｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｉｎｇｌｅ ｖｉｅｗ．Ａｔ ｆｉｒｓｔ，ａｕｔｈｏｒｓ ｕｓｅ ｄｏｕｂｌｅ～ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖａｌｕｅ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔ ｔｈｅ ｌａｎｅ ｌｉｎｅ，ｔｈｅｎ，ｕｓｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔ ｔｏ ｔｒａｃｋ ｔｈｅ ｌａｎｅ ｌｉｎｅ，ａｔ ｌａｓｔ，ｕｓｅ ｔｈｅ ｃｏｎｅｄ ｍｏｄｅＩ ｔｏ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ ｆｏｕｒ １ａｎｅ Ｉｉｎｅｓ．Ａｕｔｈｏｒｓ ａｌｓｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｗａｙ ｔｏ ｋｅｅｐ ｔｈｅ ｒｏａｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ｌａｎｅ ｌｉｎｅ ｍｏｄｅｌ．Ａｕｔｈｏｒｓ ｈａｖｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｅｄ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｏｎ ｆｒｅｅｗａｙ ａｔ １ ６０ ｋｍ／ｈ ｉｎ Ｓｉｃｈｕａｎ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ａｎｄ Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ｃｉｔｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｃａｎ ｗｏｒｋ ｐｅｒｆｅｃｔｌｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｖｉｓｉｏｎ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ；ｓｉｎｇｌｅ ｖｉｅｗ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｌａｎｅ ｌｉｎｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｃｏｎｅｄ ｍｏｄｅｌ；ｍｕｌｔｉ—ｌａｎｅ １ｉｎｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
、
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ｚ２恕，Ｈ—ｓｉｎｌ９０－ Ｘｓｉｎａｃｏ—ｓｇ＋Ｚｃｏｓａｃｏｓ９ ２
２分道线提取与驾驶参数计算
图１、２是典型的直道型和弯道型高速公路的代 表，笔者以此为例来介绍多车道重建技术。不论是 直道还是弯道，近距离的车道都可以近似地看成直 道。所以，首先提取分道线，并对近处分道线进行拟 合，用以确定在直道的假设下，当前分道线的实际投 影方程，并找到最小视距处的分道线在投影图像中
ＺＨＯＵ Ｘｉｎｌ，ＨＵＡＮＧ Ｘｉ—ｙｕｅ２ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，Ｓｉｃｈｕａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ ６１００６４，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）