自動(dòng)駕駛汽車需要感知不同顏色以及在不同的照明條件下的車道線，以便準(zhǔn)確地檢測(cè)車道。除了速度和汽車動(dòng)力學(xué)特性外，還應(yīng)該知道車道曲率，以確定停留在車道上所需的轉(zhuǎn)向角。

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三種技術(shù)：

1.色彩空間

2.索貝爾算子

3.曲率半徑

色彩空間

RGB色彩空間非常適合帶有白色通道的圖像。它在其他彩色車道上有局限性。因此我們可以探索其他顏色空間，例如HSV(色相，飽和度，值)和HLS(色相，亮度，飽和度)等。

色相表示與亮度變化無(wú)關(guān)的顏色。亮度和值是測(cè)量顏色的明暗度的不同方法。飽和度是色彩度的量度。帶有黃色車道線的圖像被分為RGB和HLS，如下所示。

僅R，G和S通道顯示與黃色車道線相對(duì)應(yīng)的高像素強(qiáng)度。藍(lán)色通道的黃色像素強(qiáng)度為零。通過(guò)選擇最佳通道和該通道的正確顏色閾值，我們現(xiàn)在可以更準(zhǔn)確地識(shí)別黃色車道線，如下所示。

索貝爾算子

由于車道線是垂直的，因此我們可以以更智能的方式使用漸變來(lái)檢測(cè)車道的陡峭邊緣。將Sobel運(yùn)算符應(yīng)用于圖像是一種在x或y方向上獲取圖像導(dǎo)數(shù)的方法。

通過(guò)選擇x方向上的坡度(Sobel x運(yùn)算符)并調(diào)整該坡度的強(qiáng)度，我們現(xiàn)在可以找到車道的那些部分，這是S通道無(wú)法檢測(cè)到的(在前面的部分中)，如下所示。

現(xiàn)在，我們可以結(jié)合以上每種技術(shù)(Sobel x和S通道)識(shí)別的像素，以在變化的照明條件下更準(zhǔn)確地找到黃色車道線，如下所示。

即使我們的算法現(xiàn)在可以檢測(cè)到不同顏色，在不同光照條件下的車道，但遇到突然的彎道時(shí)，它仍然可能會(huì)失敗。

曲率半徑

車道曲率的知識(shí)對(duì)于汽車停留在車道上是必不可少的。透視變換改變了我們的視角，可以從不同的視角和角度觀看同一場(chǎng)景。鳥瞰，讓我們將多項(xiàng)式擬合到車道線。然后，我們從多項(xiàng)式中提取車道曲率。

繪制直方圖并在上圖的左右兩邊找到峰值，可以得出左右車道的起始位置，如下所示。

滑動(dòng)窗

使用起始位置，并在圖像上應(yīng)用滑動(dòng)窗口技術(shù)，我們能夠?qū)⒍囗?xiàng)式擬合到車道線，如下所示。

車道中心的曲率半徑和偏移

像素被轉(zhuǎn)換為米，并重新計(jì)算多項(xiàng)式擬合以確定以米為單位的曲率半徑，如下所示。

結(jié)論

連續(xù)框架的車道線位置相似。因此，要在下一幀中查找車道像素，我們可以在一定距離內(nèi)搜索先前檢測(cè)到的車道線位置。

上述技術(shù)的應(yīng)用使汽車能夠在變化的照明條件(明亮的光線和陰影區(qū)域)和陡峭的彎道上準(zhǔn)確識(shí)別不同顏色(黃色和白色)的車道，如下所示。