在飞机着陆中,20世纪80年代末期至90年代初期,人们提出了视景系统(ＶＳ,ＶｉｓｉｏｎＳｙｓｔｅｍ)概念。

采用不同手段和不同综合方法构成的视景系统分为以下几个部分:1)传感器视景系统(ＳｅｎｓｏｒＶＳ)。

前视传感器实时检测到的驾驶舱外视见景象,可以由单传感器生成或多传感器综合,其视景接近真实世界的自然景象。

2)合成视景系统(ＳＶＳ)。

由地形数据库存储的地形模型构建的虚拟视景称为合成视景。

3)增强视景系统(ＥＶＳ,ＥｎｈａｎｃｅｄＶｉｓｉｏｎＳｙｓ- ｔｅｍ)。

传感器视景和合成视景的叠合称为增强视景(ＥｎｈａｎｃｅｄＶｉｓｉｏｎ)。

既有实时探测到的自然视景, 也有数据库生成的虚拟视景,两者匹配叠合,即利用虚拟视景的深刻轮廓线去增强模糊视景,包括了ＳｅｎｓｏｒＶＳ和ＳＶＳ两个系统,它们在恶劣的气象条件下可以增强窗外视景的可见性[1]。

随着智能交通运输系统的发展与应用,视觉增强技术在低能见度条件下的车辆安全辅助驾驶系统中得到应用。

如美国的Ｇａｌａｘｙ科技公司开发了由有红外传感器、显示系统、无线通信系统、ＧＰＳ等组成的驾驶员视觉增强装置用于烟雾条件下抢险车辆。

近年来由于成像雷达传感器相对于前视红外成像传感器具有更好的云雾及恶劣天气穿透能力,国外开始全力发展用于恶劣天气条件下视景增强雷达系统,并且已取得了新的重大进展。

美国波音公司与Ｎａｖ3Ｄ联合在2002年开发了一套视觉增强系统用于低能见度条件下军用直升飞机降落导航和军用车辆的导航,系统由图像传感器、毫米波雷达、ＧＰＳ等组成[2]。

在视觉增强系统中图像处理技术是常用的技术手段之一。

为探测雾天的能见度,开展了理论研究,提出了一些实用方法。

文献[3]研究了基于车载摄像机的能见度检测方法,用于驾驶安全预警。

针对雾天下拍摄图像的退化现象,文献[4]提出了一种景物影像清晰化的方法,用移动模板对不同深度的场景进行分割,以对模板中的区域进行块重叠直方图均化衡处理。

根据图像的灰度分布特性,求出天空区域灰度的最佳近似正态分布,再由这个近似正态分布估计来得到分割天空区域的灰度值分布范围,以增强景物细节信息。

文献[5]则根据图像本身估计出图像退化的物理过程来增强图像。

在雾天能见度较差条件下,单视觉传感器获取道路环境图像退化较为严重时,图像增强的效果不一定理想,因此,基于多源信息融合的图像增强得到广泛关注。

美国国防高级研究计划局负责实施的战略计算机计划中的几个主要示范系统(如自主式地面战车,自动目标识别系统)都将多种侦察仪器的图像信息融合技术作为重要的研究内容;美国德克萨斯仪器公司研究将红外热图像和微光图像融合,来提高夜战能力。

文献[6]分析了环境和气候等因素对毫米波雷达和红外传感器性能的影响,获得了两类传感器的环境及气候模型。

在该基础上,提出了一种基于各传感器性能模型的红外/毫米波复合自动生成算法。

文献[7]采用短波红外摄像机和长波红外摄像机以及彩色摄像机构成多谱图像采集系统,针对多源图像信息融合中图像信息匹配问题,提出了采用几何参数修正的方法。

文献[8]采用车载摄像机、ＧＰＳ等构建了视觉增强研究平台,研究雾天驾驶员视觉增强方法。

低照度视觉增强系统目前技术已非常成熟,其产品已实用化,如林肯领航者汽车安装有“夜眼”(ＮｉｇｈｔＥｙｅ)摄像机可在低照度条件下,在汽车处于倒档时工作,即使在近乎黑暗的情况下也能提供车后近距离内的细小影像。

视觉增强系统中第二种方法主要是除去挡风玻璃上的雨水和霜、提高汽车前照灯的智能化等,达到增强低能见度、低照度等不利条件下的驾驶员视觉目的[9]。

该方法目前很多技术处于实际运用与不断更新阶段,例如:智能雨刷系统,智能雨刷系统以发光二极管对前挡风玻璃发出光束,当雨滴打在感应区的玻璃上时,光束所反射的光线强度,会因玻璃上的雨量或湿气含量而有所变化,改变雨刷的刷动频率;或透过红外线电子雨量传感器感应雨量的多寡,并随车速的变化自动调整雨刷速度,增进驾驶人的驾驶方便性,让驾驶更有安全性。

准确判别前挡风玻璃面积雨量,是智能雨刷系统的关键。

针对现有雨量传感器检测前挡风玻璃面积区域有限,文献[10]采用车载摄像机获取雨天中前挡风玻璃面积序列图像,设定感兴趣区域,利用模板匹配的方法对连续多帧图像进行雨滴识别,从而获取精确雨量信息。

2.1.2视觉扩展(ＤｒｉｖｅｒＶｉｓｉｏｎＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ) 视觉扩展是对驾驶员视觉进行补偿,运用视觉等传感器扩展驾驶员视野范围,如福特公司的Ｃａｍ-·156·中国安全科学学报ＣｈｉｎａＳａｆｅｔｙＳｃｉｅｎｃｅＪｏｕｒｎａｌ第18卷2008年Ｃａｒ,采用多个微小的摄像机和3个可切换的视频显示屏为驾驶员提供了前、后视线,方便停车时的操作,提高在拥挤的交通中行驶的安全性。

ＣａｍＣａｒ的技术特点包括:1)前向摄像机系统。

装在汽车的两侧,提供绕过障碍物的视野。

覆盖角可达22°,在300ｍ的距离上相当于116ｍ宽的视场。

2)增强的侧面视野。

ＣａｍＣａｒ摄像机系统的第二个部分由两台后向摄像机组成,这两台摄像机不间断地提供相邻车道的后向视野。

其覆盖范围比传统的后视镜宽广得多。

这样,驾驶员在换道前就能对后面驶来的车辆加以监测。

这种后向视野事实上没有盲点。

后向摄像机装在汽车侧面,和侧视镜差不多。

其镜头可以提供一个较广阔的视野,每侧摄像机的覆盖角为49°。

3)车后全景视图。

ＣａｍＣａｒ的后向视野是通过精确设计安装在车后的4个微型摄像机得到加强。

4个摄像机呈扇形展开,以4个分开的图像,来捕获车后一个很宽的区域内的路面情况。

这些图像被送入一个复杂的计算机程序中进行比较和叠加,然后合成一个无缝的全景视图,总覆盖角可达160°[11-12]。

泊车辅助系统(ＰａｒｋｉｎｇＡｓｓｉｓｔａｎｃｅＳｙｓ-ｔｅｍ)也是一种常见的视野扩展系统。

在泊车辅助系统中传感器探测前方、侧方、后方的盲点环境信息,包括倒车时后方障碍信息,如相对位置、距离、大小等,以图像显示或声音提示的方式提供给驾驶员。

2.1.3显示技术道路环境图像显示和道路环境报警设备是驾驶员和车辆间交互的接口,其设计应具有良好的人因特性。

目前车载的信息显示设备主要有两种:低头显示器(ｈｅａｄ-ｄｏｗｎｄｉｓｐｌａｙ)和抬头显示器(ｈｅａｄ-ｕｐｄｉｓｐｌａｙ)。

低头显示器主要应用在车载导航系统和多媒体系统中,其设计与应用比较成熟。

如福特公司的ＣａｍＣａｒ的仪表板上设有3个视频显示屏,一个中心显示屏和两个侧面附加显示屏。

显示的图像可以根据具体情况加以改变,以便为驾驶员提供最重要的信息。

抬头显示器多用于汽车安全辅助驾驶显示系统中,可便于驾驶员在汽车高速行驶时,快速浏览屏幕上的道路环境与警示信息,其设计尚处于开发、完善阶段。

在国外,文献[13]在驾驶模拟器上模拟雾天高速公路驾驶环境,通过12名驾驶员的驾驶实验,探讨使用低头显示器和抬头显示器时的驾驶员的工作负荷。

文献[14]通过陌生城市道路环境的道路驾驶实验证明抬头显示器便捷性优于普通的车载显示器,同时研究了基于人体参数的抬头显示器位置设计方法。

在国内,文献[15]进行了汽车视野扩展显示系统设计;文献[16]介绍了汽车导航及汽车信息显示系统。

2.2驾驶环境的机器视觉识别驾驶环境的机器视觉识别是更高一级的汽车安全辅助驾驶技术,通过图像传感器识别道路环境参数并判别行车的安全性,主要包括:车道检测、车辆检测、行人检测、道路标志检测等。

2.2.1车道检测目前车道检测多通过道路标线、道路边缘的检测实现,在车道检测中典型的驾驶安全辅助系统有车道偏离报警系统(ＬａｎｅＤｅｐａｒｔｕｒｅＷａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ) 和转弯减速调节系统。

车道偏离报警系统由摄像机、速度传感器、信息处理系统、方向盘调节器、报警系统等组成。

车辆一旦有偏离车道的倾向,便会通过指示灯及蜂鸣器向驾驶员报警。

当根据驾驶员的转向灯操作断定为有意识地进行车道变更时,便会暂时停止报警。

可切断系统开关,但车辆再次起动时系统便会自动开始工作。

车道偏离报警系统多采用单目摄像机探测道路标线图像,为增加系统检测道路标线的可靠性,日本汽车研究所ＩＴＳ中心探索利用双目ＣＣＤ摄像机和实时差分ＧＰＳ系统检测运行车辆偏离道路标线情况。

在国内为提高不同光线下道路标线的识别精度,文献[17]运用神经网络方法识别道路标线;为提高道路标线识别的实时性,文献[18]研究了基于ＨＳＶ颜色模型的道路标线检测算法和ＤＳＰ的实现。

在没有道路标线或不清晰的道路中,确定车辆安全行车域往往是通过检测道路边缘实现的。

文献[19]提出了一种基于不确定性知识的实时道路理解算法,该算法通过不确定性知识推理来融合多种信息和知识,以满足在复杂道路环境下的鲁棒性要求。

转弯减速调节系统可检测转弯车辆经由路面的转弯半径及曲率,将信息通知给驾驶员或相应地自动调节车辆减速[20]。

转弯减速调节系统主要有两种:·157·第5期初秀民等:基于车载机器视觉的汽车安全技术①主动式系统是通过车载传感器,如摄像机、激光、车速等传感器,主动探测前方道路弯道信息;②导式系统是通过车载信息接收系统,如ＧＰＳ接收机,接收车辆当前位置信息通过查询道路电子地图获取前方道路弯道信息或通过无线信号接收器直接接收外部道路诱导系统发布的信号。

日本的几家汽车公司在该领域进入深入研究,并取得了一些实用化成果。

马自达公司的方案是采用主动式系统。

当车辆接近转弯时,系统计算出一个足够安全车速,以便处理转弯,并根据来自路标信息,估计到弯道开始点的距离。

如果车速传感器检测证明车速超过估计的安全速度,系统则发出警报信号,如驾驶员未减速,系统将自动操作制动。

本田公司与三菱公司使用引导式系统。

本田公司的转弯减速调节系统在地图数据警告驾驶员有弯道时,选择合适速度。

如需减速,则发出警告信号,道路曲线图形显示在风窗玻璃显示器上。

三菱公司的转弯减速调节系统利用车载信号接收器接收从路边发射的逼近拐弯和道路曲线信号,并警告驾驶员减速。

如果驾驶员忽视警告,系统将自动地降低车速。

文献[21]分析了汽车在道路曲线行驶时的一些动力学特性,为设计汽车道路曲线预警系统提供技术支持。

在国内,文献[22]利用图像识别技术研究高速公路道路曲线识别,提出了一种有效的基于区域生长和曲线拟合的道路曲线识别算法;文献[23]等在自动公路系统研究中,利用磁道钉编码传输道路曲线信息。

2.2.2车辆检测车辆检测是利用各种传感器探测前方、侧方、后方的车辆的信息,包括:前后方车辆速度、位置以及障碍物的大小位置等。

与其相关的汽车驾驶安全辅助支持系统有自适应巡航控制系统(ＡＣＣ,ＡｄａｐｔｉｖｅＣｒｕｉｓｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍ)、前向碰撞预警系统(ＦＣＷ,ＦｏｒｗａｒｄＣｏｌｌｉｓｉｏｎＷａｒｎｉｎｇ)、横向碰撞预警系统(ＬＤＷ,ＬａｔｅｒａｌＤｒｉｆｔＷａｒｎｉｎｇ),泊车辅助系统。