【第十七届智能车】智能车图像处理（2）-赛道边界的简单提取和无元素循迹
本博客使用的图像是188*120的大津法二值化图像。摄像头安装高度为25cm（离地），前瞻长度约1m。
智能车图像处理的过程就是读取输入的图像，经过处理后向控制部分输出一个偏差值，控制部分根据再这个偏差值输出相应的控制量，对偏差进行修正，这就是最基本的循迹。
在得到二值化图像后，我们如何进行最基本的使用呢？
赛道边界的简单提取
二值化图像中，在没有反光、不均匀光照和场外杂物的影响时，赛道和蓝布应当具有清晰的边界。我使用的是二值化后的原始图像，没有进行图像滤波等平滑毛刺处理，因为我在进行误差计算的时候使用的是均值，这么做的好处是容许因边界存在毛刺或者锯齿造成的误差而不会很大地影响最终计算的偏差值。误差的具体计算方式后面再细讲，这里先说边界的寻找。一般情况下，循迹主要靠图像远端偏差进行误差计算，这样可以有提前量。赛道边界不需要跟踪到迂回弯道之后，跟踪到迂回弯道之后不仅代码编写难度高很多，而且计算的偏差值意义不大。摄像头的优点是前瞻长，但是成也萧何败萧何，前瞻过长也不是好事。赛道边界需要分别保存在左右两个数组中，这两个数组最好是全局变量，以便后续循迹偏差计算和元素识别使用。
赛道边界提取最简单有效的办法就是种子生长法。根据赛道近端一定是白色的特性（不是这样的话车基本已经出赛道了），首先找到图像图像最下方一行白色的中点，作为全图搜索的seed；接着从近到远（也就是图像中的从下到上）开始分别向左和向右搜索黑白交界点，找到黑白交界点就分别保存在左右边线数组中，并且根据（左边+右边）/2的方法计算该行中线横坐标，保存至中线数组中，并且作为下一行的seed，继续如上过程，直至全图搜索完毕。如果在该行某一侧没有搜索到边界，则给该侧边界数组的该行对应元素存入0或者187，标示为丢边。这样，整个过程就像是中线的种子从图像下方生长至图像上方，所以我给它起名种子生长法。这么做的好处就是，可以实现直道以及非迂回弯道的简单中线跟踪，且由于种子是根据最下方一行的白色赛道中点确定的，在小弯中的表现更加稳定，因为如果直接默认从最下方的一行中点作为seed向上搜线的话，在小弯中车的视野中赛道很有可能只在图像的一侧，一旦最下方的白色仅仅处于图像中心的一侧，就会出现边界扫描错误的情况，导致偏差计算出错，车会直接往弯的反方向打舵机冲出赛道。而种子生长法就不会出现这样的问题。
循迹偏差值的计算
关于循迹，其实有很多可以利用的参数，也衍生出了很多方案，我也没有接触过那些高级的制导方法，只能简单讲一讲自己接触过的几种方法了。
动态中线长度+每行平均偏差法
这里的“动态中线长度”指的是从下至上，中线的不截断长度。这里的“截断”，指的是手动设置一个截断阈值，在扫描中线的时候，如果下一行与上一行的中线点像素横坐标差值大于这个阈值，就认为中线发生了截断，发生截断后就停止向上搜索中线，并且记录下已经搜索到的中线长度，认为是“有效中线”。然后，就在这段“有效中线”内，每行与图像中心坐标相减，再求取平均值，就得到了一个偏差值。之所以想到了这样一个“动态中线长”的方法，是因为我考虑到近端图像相较于远端图像更为稳定，且在弯道处远端没有搜索到边线的一段不应该纳入计算。但是这种方法对于弯道和存在元素的地方适应性并不是很好，过弯轨迹并不是很理想，因为这种方法压制了前瞻，在远端出现变化需要做出响应时往往不能很及时地调整误差。
动态中线长度+各行权值偏差法
动态中线长+最小二乘斜率法
这里引入了最小二乘法进行中线偏差的计算，拟合出一条直线，使之尽可能多地经过中线上的点，接近曲线的形状。这里的中线偏差通过计算出直线的斜率k来体现。在这种机制下，理想的偏差值应当是∞。下面给出最小二乘法拟合直线的公式：
固定区域中线+每行平均偏差法
在追求了很久的“动态”和“自适应”之后，发现那么多花里胡哨的稳定性其实可能还不如固定的“呆”方法……
这个方法就是在图像上选定两条横线，以这两条横线之间的中线为基准进行偏差计算，相当于第二种方法的某些行权值置为1，其他行都置为0。通过调整偏差计算的行数，可以调整循迹前瞻和循迹轨迹，对于抖动的消除也有一定的辅助作用。采用这种方法可以较好地固定过弯轨迹。这种方法最极端的简化版本就是使用单行循迹，只使用一行的边界信息（龙邱的库就是这样的），也就是类似于CCD的原理，实测也是可行的，就是容易在弯道处因为前瞻超出了弯道外，存在一定程度的抖动，所以就不采用了（虽然但是，摄像头不就是一个有很多行的线性CCD么hhh）。
中线与偏差的修正
弯道误差修正
在以上的搜线逻辑中，在遇到边界丢线的情况时，默认该行边线在图像的最左侧或者最右侧，这样在过弯的时候就存在一个问题：无论弯的大小，偏差值的大小都是近似的，即使在急弯误差也非常小，使得过弯时舵机打角不足，从而导致过弯失败。这时候就需要进行左右判别和偏差修正了。因为直道的宽度基本是固定的，所以可以先记录下直道上图像上各行的赛道宽，在过弯时进行左右弯的判别，判定完毕后，在已有的一侧边线上向左或者向右补上这一段赛道宽度，就可以补出另一侧边线，再利用补完后的边线数组进行中线的计算，可以大大降低误差。不过，这种方法对于摄像头的安装高度和安装角度、前瞻距离以及摄像头是否居中都有较高的要求。
左右弯道的判别
在以上修正中，需要先行判定左右弯道，如果判定不好的话，很容易在其他地方出现误判，使得边线修正异常触发，中线发生严重抖动。通过观察弯道处的图像可以发现，弯道的特征是：指向的一侧丢线较多，另一侧丢线较少， 且图像上方应当是黑色的，而且丢线较少的一侧边线横坐标是呈现逐渐递增或者递减的，这个逐渐递增或者递减可以利用从下而上边线斜率绝对值的逐渐递减来进行判定，当然停止判定的边界条件一定要找好，不然极其容易发生误判，这个边界条件是需要具体情况具体分析的，还是得自己慢慢摸索确定。根据这几个特征编写程序，可以有效判别弯道的左右，从而进行相应的中线修正。其实只要PID调整得够好，这种修正也不是必要的，因为防止误判的边界条件最后加了很多依旧会在少数情况下发生误判，所以最后我也弃用了这种方法。
偏差滤波
曾经为了抑制车模运行过程中晃动使图像抖动从而使得偏差抖动过大的情况，我也尝试过对偏差进行滤波，使用的方法有均值滤波、加权平均递推滤波等，但是最终效果并不是很理想，使用滤波后，车子就像喝了假酒一样，过弯响应极其滞后（也有可能是因为图像处理速度跟不上，当时并没有调整过编译器优化），所以最终我还是放弃了偏差滤波，转而采用使得偏差本身更加稳定的方法计算误差。因为使用滤波就注定要使用前几帧的图像信息，图像处理至高50Hz，即使只采用前一帧的信息，延后量也达到了40ms，在2m/s的速度下这足够使车冲出去8cm，这对于元素识别或者循迹已经是很致命的影响了。当然也可能是我采用的滤波方法是我自己草草写的，很不完备，如果大家对于误差的平滑化有什么高见的话，欢迎在评论区一起交流！
总结
- 利用二值化图像的方法，首先就是将赛道边界提取出来存入边线数组内，使之成为可以直接参与运算的数据。
- 边界的搜索可以使用种子生长法，对于弯道效果较好。
- 图像的处理最终需要输出一个循迹偏差，这个偏差可以有多种形式，也可以不止是一个参数，甚至可以是一个数组甚至矩阵，但是最终反映到控制量上一定要稳定且可靠。
- 循迹偏差计算我采用的是最简单的固定区域平均偏差法，这种方法虽然看起来很笨，但是胜在稳定高效。
- 理论上，偏差在弯道处是需要修正的，偏差也需要进行滤波处理，但是实测效果并不是很理想，所以暂时放弃了这个方案。
【第十七届智能车】智能车图像处理（2）-赛道边界的简单提取和无元素循迹相关推荐
- 第十七届全国大学生智能车竞赛智能视觉组总结
文章目录 前言 一.本次比赛任务分工 二.OpenArt部分任务 1.地图识别 2.图像识别 1)模型训练 2)图像处理 3)通讯 总结 前言 我参加了第十七届全国大学生智能汽车竞赛智能视觉组的比赛. ...
- 第十七届全国大学智能车竞赛：第二波芯片申请向你袭来
§01 STC单片机 致第十七届全国大学生智能汽车竞赛参赛师生: 第十七届 全国智能车大赛,STC很荣幸再次成为大赛赞助商之一,为了更好的服务于每一位参赛师生,STC现开放多个大赛服务通道,我们会 ...
- 第十七届全国大学生智能车竞赛智能视觉组培训第一弹
简 介: 第十七届全国大学生智能车竞赛竞速比赛中,由NXP赞助的智能视觉组的比赛细则已经公布的.为了帮助同学们能够更好地制作比赛作品,在在此过程中得到更好地锻炼,NXP公司近期举行智能视觉组培训.欢迎 ...
- 第十七届全国大学智能车竞赛STC芯片申请方法
致第十七届全国大学生智能汽车竞赛参赛师生: 第十七届 全国智能车大赛 ,STC很荣幸再次成为大赛赞助商之一,为了更好的服务于每一位参赛师生,STC现开放多个大赛服务通道,我们会有专人负责信息登记. ...
- 第十七届全国大学生智能车竞赛开始啦
第十七 全国大学生智能车竞赛 经过两个多月的筹备,现在正式开始啦! 在这个过程中,竞赛组委会仔细总结了往届比赛中的经验与不足,特别是专门调研了刚刚过去的第十六届同学对于比赛的意见和建议.经过 ...
- 与太原工业学院商讨第十七届全国大学生智能车华北赛区承办事宜
简 介: 确定第十七届全国大学生智能车竞赛华北赛区承办学校. 关键词: 智能车竞赛,华北赛区 §01 提议与商讨 一.公众号提议 卓大大,那个我们学校可以承办华北区赛吗?我们学校是太原工业学院.卓大大 ...
- 第十七届全国大学生智能车竞赛 华南赛区竞赛（线上）事宜通知
第十七届全国大学生智能车竞赛 华南赛区竞赛(线上)事宜通知 为顺利完成第十七届全国大学生智能汽车竞赛华南赛区的组织和竞赛工作,按秘书处要求通知如下: 一.报名 参赛队伍在竞赛官方网站统一报名, ...
- 第十七届全国大学生智能车竞赛山东赛区比赛成绩
§01 本科组成绩 一.电磁四轮 序号 组别 赛题类别 学校 队伍名称 成绩 1 本科组 四轮电磁组 山东大学(威海) 山魂九队 15.523 2 本科组 电磁四轮组 青岛工学院 壬寅虎一队 17.1 ...
- 第十七届全国大学生智能车竞赛全国总决赛参赛队伍
根据 第十七届全国大学智能汽车竞赛全国总决赛名单 ,其中 268 支队伍参加 在8月20 - 22 日 在南京信息工程大学举办的线下总决赛,154 支队伍参加 线上总决赛 . 具体名单如下: §01 ...
最新文章
- 【Paper】2018_多机器人领航-跟随型编队控制
- 增大胸围！Mr Burning带你在家全方位虐胸！
- 获取SQL Server数据库表的列名
- Web自适应布局你需要知道的所有事儿
- 渭南java_渭南java语言入门教程视频
- windows手动启动mysql mysql.bat
- (转载)grep的使用
- Python列表、元组
- centos下php5.4.22连接mssql,IIS7.5配置php5.4.22链接sql2008（用PDO链接数据库）_PHP教程...
- WebBrowser部分用法
- php file get contents 空,file_get_contents()函数为空
- 我参与的一个项目的继续总结：经验篇
- 计算机排名考研,计算机考研学校排名
- Redis2.8的安装教程，linux下
- Android:Touch和Click的区别
- 从王者荣耀看设计模式（五.组合模式）
- mysql 存储过程的应用
- 用JS做关灯游戏（初级）
- 第二章 马原刷题（1）
- ImageNet中1000类目标的编号所对应的具体类别
热门文章
- ABP VNext学习日记24
- Linux系统中rpm命令安装软件，报错：This program may be freely redistributed under the terms of the GNU GPL
- Winform平台的HTML编辑控件——Zeta HTML
- P3214 [HNOI2011] 卡农 题解
- P2P原理 和技术演变（概念性质）
- 正则数据解析酷狗与天气案例
- Apache2.2（OS 64）指定的网络名不再可用的处理
- Mor.ai蓦然认知重磅推出智能家居IoT解决方案
- CreateProcess error=206, 文件名或扩展名太长。windows不支持长路径。
- php 讯飞语音评测_科大讯飞提供语音评测能力 再一次颠覆语音市场