【车道线检测与寻迹】【1月8日】车辆、道路模型与道路跟踪
道路模型与道路跟踪
背景:L3-/L2 辅助驾驶项目中,节点将至,需要研究与总结,刚听完华为的技术分享,决定重新梳理本文章。
文章目录
- 道路模型与道路跟踪
- 参考:
- 车道模块的接口定义
- 知识点1:曲率
- 知识点2:道路设计基础知识
- 知识点3:缓和曲线是什么?
- 知识点3:数学上的螺旋曲线
- 知识点4:螺旋线的几种形式
- 知识点5:二维螺旋线
- 知识点6:道路曲率与弧长(路长)的关系:
- 知识点7:俯视图下,车道
- 1、俯视图下,在相机可视范围内,若车道的变化方向较小,则道路可用圆弧近似表示
- 2、俯视图下,在相机可视范围内,若车道有一定的变化方向,则道路可用缓和曲线近似表示:
- 知识点8:某角特别小时,为什么该角正弦值近似等于正切值呢
- 知识点9:道路参数计算
- 知识点10:跟踪与滤波
- 知识点11:KalmanFilter 滤波车道线思路
- 12. 旧内容
参考:
https://blog.csdn.net/viewcode/article/details/7969259
车道模块的接口定义
输入:汽车姿态,图像信息,图像参数
输出:用三次曲线表示道路空间信息
几何信息包括:
- 弧长,宽度、曲率——(形状信息);
- 横向偏移量,车辆与道路的夹角(偏航角)——(汽车与车道关系)
知识点1:曲率
曲率推导:https://blog.csdn.net/djfjkj52/article/details/105051431
知识点2:道路设计基础知识
在现代道路设计中,道路有比较固定的设计模型,因此,对于高速公路等道路类型,车道的几何模型可以以固定的形式表示。
道路组成:直线、圆弧和缓和曲线构成。
知识点3:缓和曲线是什么?
车道一般由直线、圆弧和缓和曲线构成,缓和曲线通常是不同曲率的圆弧或直线的连接过渡,其曲率均匀变化,螺旋曲线是缓和曲线常用形式。
知识点3:数学上的螺旋曲线
螺旋线属于空间曲线,它有圆柱螺旋线,圆锥螺旋线等多种形式。在建筑与机械工程中最常用的是圆柱螺旋线。
数学中有各式各样富含诗意的曲线,螺旋线就是其中比较特别的一类。螺旋线这个名词来源于希腊文,它的原意是“旋卷”或“缠卷”。例如,平面螺旋便是以一个固定点开始向外逐圈旋绕而形成的曲线 。
在2000多年以前,古希腊数学家阿基米德就对螺旋线进行了研究。
著名数学家笛卡尔于1638年首先描述了对数螺旋线,并且列出了螺旋线的解析式。
更有趣的是瑞士数学家雅谷·伯努利,在逝世前请人在他的墓碑上刻了一条蜗牛屋形——对数螺旋线,并幽默地写上“我将按着原来的样子变化后复活”的墓志铭 。
知识点4:螺旋线的几种形式
1、一般螺旋线
2、圆柱螺旋线
- http://drhuang.com/chinese/science/mathematics/handbook/G92/G92.htm
- https://baike.baidu.com/item/%E8%9E%BA%E6%97%8B%E6%9B%B2%E7%BA%BF/7678291
- https://baike.baidu.com/item/%E8%9E%BA%E6%97%8B%E7%BA%BF/10012826
定义:
- 螺旋曲线为一条沿半径为r的圆柱体表面以角速度kω(k为比例因子)匀速升降的曲线。
1.直角坐标系方程
直角坐标系方程
x=rcoskωt
y=rsinkωt
z=kωt
2.圆柱坐标系方程
圆柱坐标系方程
z=φ=kωt,ρ=r;
3.球坐标系方程
球坐标系方程
φ=kωt,r球=r/sinθ,θ=arctg(r/φ);
3、圆锥螺旋线
知识点5:二维螺旋线
1、阿基米德螺线
阿基米德螺线的极坐标方程式为:
r=a+bθr=a+ b\thetar=a+bθ
其中a和b均为实数。改变参数a相当于旋转螺线,而参数b则控制相邻两条曲线之间的距离
知识点6:道路曲率与弧长(路长)的关系:
C=C0+C1∗LC = C0 + C1*LC=C0+C1∗L
其中
C为曲率;
C0为起始点曲率;
C1为曲率变化率。
一、C0,C1都为0时,直线。
二、C1为0时,C0不为0,圆弧。
三、C1不为0时,缓和曲线。
知识点7:俯视图下,车道
1、俯视图下,在相机可视范围内,若车道的变化方向较小,则道路可用圆弧近似表示
**道路的坐标(x,y)(x,y)(x,y)**可以由弧长LLL和曲率CCC一般表示为:
y=Ly = Ly=L
x=0.5∗C∗L2x = 0.5*C*L^2x=0.5∗C∗L2
若相机与车道的横向偏移量为d,与车道的夹角为a,则车道模型为
y=Ly = Ly=L
x=d+a∗L+0.5∗C∗L2x = d + a*L + 0.5*C*L^2x=d+a∗L+0.5∗C∗L2
从公式来看,这是一个抛物线模型。这里没有考虑曲率变换率,即忽略了高次项(C1∗L3)/6(C1*L^3)/6(C1∗L3)/6。
2、俯视图下,在相机可视范围内,若车道有一定的变化方向,则道路可用缓和曲线近似表示:
y=Ly = Ly=L
x=0.5∗C∗L2+(C1∗L3)/6x = 0.5*C*L^2+(C1*L^3)/6x=0.5∗C∗L2+(C1∗L3)/6
若相机与车道的横向偏移量为d,与车道的夹角为a,则车道模型为
y=Ly = Ly=L
x=d+a∗L+0.5∗C∗L2+(C1∗L3)/6x = d + a*L + 0.5*C*L^2+(C1*L^3)/6x=d+a∗L+0.5∗C∗L2+(C1∗L3)/6
d :横向偏移量
a :路边沿航向角
C :路边沿的曲率平均值
C1 :路边沿曲率变化率平均值
知识点8:某角特别小时,为什么该角正弦值近似等于正切值呢
从微分在近似运算中的应用的角度来说:
f(x)≈f(x0)+f′(x0)⋅(x−x0)f(x)≈f(x0)+f'(x0)·(x-x0)f(x)≈f(x0)+f′(x0)⋅(x−x0)
当角x趋近于零(特别小)的时候,取x0=0x0=0x0=0,
则有:
f(x)≈f(0)+f′(0)xf(x)≈f(0)+f'(0)xf(x)≈f(0)+f′(0)x
由此可推出:
1.sinx≈x(x是弧度)
2.tanx≈x(x是弧度)
故当x趋近于零(很小)的时候sinx≈tanx≈x。
链接:
https://www.zhihu.com/question/341126674/answer/795041404
https://www.zhihu.com/question/323687244/answer/678358299
知识点9:道路参数计算
道路方向、曲率的计算。
- 霍夫变换是常用的检测直线的方法
- 其他方法筛选特征计算参数的方法,如最小二乘估计,RANSAC,这些方法基本上都设定了道路模型,由特征点来计算参数。
- 可以由计算出的模型,去除不符合条件的特征。
知识点10:跟踪与滤波
车道的状态要考虑车道的位置、速度、偏航角及车辆行驶转角之间的关系。
(该公式就是:
y=Ly = Ly=L
x=d+a∗L+0.5∗C∗L2+(C1∗L3)/6x = d + a*L + 0.5*C*L^2+(C1*L^3)/6x=d+a∗L+0.5∗C∗L2+(C1∗L3)/6)
知识点11:KalmanFilter 滤波车道线思路
状态变量为道路弧长LLL、车道夹角aaa、道路曲率CCC、车道宽度www
车辆的行驶转角θ\thetaθ作为控制输入变量。
测量变量为道路弧长和车辆与道路的夹角ααα。
则状态转移方程如下:
x=A∗x+B∗ux = A*x+B*ux=A∗x+B∗u
y=M∗xy = M*xy=M∗x
where
x=[L,tan(a),C,w]x=[L,tan(a),C,w]x=[L,tan(a),C,w]
B∗u=[0,B*u=[0,B∗u=[0,\theta,0,0],0,0],0,0]
链接:https://blog.csdn.net/viewcode/article/details/7969259
12. 旧内容
道路特征检测
链接:https://blog.csdn.net/viewcode/article/details/7969259
道路上车道标志的检测是道路特征检测的关键部分,并且已有很多算法,但道路场景太多,单一的算法还是无法适用所有的场景。算法分类:
基于边缘检测的常用算法有:
Sobel, DOG, LOG, Steerable Filter等。每种算法都有各自的优缺点。这里不再描述。
由基本算法处理后得到道路的特征图像,这里以边缘为例,需要进一步分析其特性,去除干扰,保留符合车道特征的边缘。如平行性、宽度等结构特征。如果这些结构特征分析做的好,也可以弥补基本算法的不足。
其他检测方法:
双阈值特征检测:原图像、梯度图像(边缘图像)分别有各自的阈值,分割出车道标志特征,当某点的灰度和梯度值分别大于各自的阈值时,才被选取为车道的特征点,这个方法会去掉一些阴影等干扰。
可调滤波器steerable filter:
对原图分别获取Gxx, Gyy, Gxy,高斯二阶分量。角度可变的滤波器的强度响应如下:
求上式的极值,则需求角度的导数,则能获取两个角度
对于滤波器窗口内圆形对称的物体,则两个角度的响应差不多;而对车道,两个角度响应的差值就比较大,响应大的方向就是车道方向,车道方向也可以探测出。
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