针对智能汽车横向偏差的检测方式

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横向偏差的测量原理根据摄像机的成像关系，本文提出了一种智能车辆在较为平坦路面行驶时的横向偏差视觉测量方法。图中粗黑实线表示在道路上涂画的用于引导车辆的道路中心标志线，即车辆引导线。将世界坐标系owxwywzw与车辆固连，即与车辆保持相对静止，且它的xwyw平面位于车辆底面，并与路面重合。q点是与车辆固连并位于车辆正前方l处路面上的一点，它就是测量车辆相对于车辆引导线横向偏差l的基准点。根据研究需要，l取值不大，在几米之内，即在近视野内进行测量。为适应近视野测量要求，调整摄像机的拍摄位置和角度，使摄像机主要拍摄近视野内的路面，即摄像机坐标系的zc轴与地面的交点g位于q点附近。

车载摄像机的参数标定需要在室外道路环境中进行。对此，车载摄像机的标定方法应具有快速灵活、简单易行、精度高且鲁棒性强等特点。在一些智能车辆视觉导航文献中对车载摄像机的标定方法进行了研究，如通过在路面上画规则的栅格来标定、利用已知的车道宽度等道路信息进行标定、线性最小二乘法标定等。前2种方法受到路面的约束在实际应用中局限性很大，精度也不高，而后一种方法收敛速度慢、稳定性差且精度有限。

摄像机的标定方法主要可分为线性法、直接非线性求解法和非线性分步法等。为适应室外道路环境，经对比，本文采用提出的标定方法。该方法属于非线性分步法，与传统的标定方法需要专门制作精度高、由2个或3个相互正交平面组成的靶标相比，它只需一张普通的平面靶标。该靶标图不需要专门设备来制作，而是利用普通打印机或绘图仪绘制一张由若干等距离分布的黑色正方形组成的方形图像，然后将其置于一平板表面便可制成。并且在标定过程中，只需用摄像机拍摄几幅不同取向的靶标图像，而摄像机或靶标可根据需要任意摆放，不需要知道其变动的位移或角度，非常方便实用。这也是其他标定方法无法比拟的。

靶标图像在标定前，首先需要确定64个角点的世界坐标和图像坐标。为简便起见，将世界坐标系直接建立在靶标上，原点位于靶标图最左下角的正方形顶点上，xw，yw轴分别平行于正方形的两条边，按右手规则确定zw轴。这样64个角点的zw轴坐标均为0，xw与yw轴坐标也可方便地确定。为确定靶标图像64个角点的图像坐标，本文采用具有较高稳定性和可靠性的harris角点提取算法。harris提取算子能够在图像旋转、灰度变化及噪声干扰等情况下准确提取出角点。利用已确定的所有角点的世界坐标与图像坐标，就可以进行摄像机的标定了。

横向偏差的测量试验试验表明，对于行驶在坡度不大的一般路面上的智能车辆，按照本文提出的横向偏差测量方法，可以在近视野内取得厘米级的测量精度，而测量频率取决于白色标志线的检测速度，试验中达到了25hz的测量速度。给出了在不同的偏差l下并且车辆达到稳定跟踪黑线后的测量结果，设置的偏差距离l分别为-30，0，30cm，测量统计结果见表1.当然，上述测量结果不可避免地带有驾驶员的主观误差。结语本文根据摄像机的成像关系，提出了一种针对近视野情况的智能车辆横向偏差的视觉测量方法，研究了一种简便易行、适合室外道路环境的车载摄像机标定方法。试验表明，本文提出的横向偏差测量方法在近视野情况下对于坡度不大的一般道路可以取得厘米级的实时测量精度。

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