Регистрация / Вход
Прислать материал

14.582.21.0002

Аннотация скачать
Постер скачать
Презентация скачать
Общие сведения
Номер
14.582.21.0002
Тематическое направление
Транспортные и космические системы
Исполнитель проекта
Акционерное общество "Когнитив"
Название доклада
Разработка программного комплекса активной безопасности грузового автомобильного транспорта, предназначенного для повышения безопасности дорожного движения на дорогах междугороднего сообщения на базе технологий стереоскопического компьютерного зрения и анализа дорожной сцены
Докладчик
Шоломов Дмитрий Львович
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
Разработка и изготовление экспериментального образца программного комплекса активной безопасности грузового автомобиля для создания нового вида продукции - программно-аппаратного комплекса «Бортовая интеллектуальная система» (ПАК БИС) на базе технологий стереоскопического компьютерного зрения и анализа дорожной cцены, предназначенного для серийного выпуска автомобилей КАМАЗ нового поколения в интересах повышения безопасности дорожного движения на дорогах междугороднего сообщения.
Актуальность и новизна исследования
ПАК БИС предназначен для облегчения работы водителя транспортного средства (ТС), обучения экономному вождению, разрешения спорных ситуаций возникающих вследствие ДТП, помощи водителю при возникновении неисправностей, снижения аварийности на дорогах РФ, контроля ТС со стороны владельца и ПАО «КАМАЗ» от момента производства ТС и до его утилизации.
Проведенные в рамках проекта исследовательские испытания показали, что научно-технический уровень разработанных алгоритмов соответствует мировым достижениям в данной области.
Описание исследования

При выполнении ПНИЭР разработаны:

- алгоритм предобработки видеоряда в режиме реального времени с поддержкой стабилизации изображения с использованием модифицированного алгоритма выделения границ Кэнни (для преимущества поиска вертикальных или горизонтальных границ объектов);

- алгоритм стереоскопического зрения для быстрой синхронизации кадров в режиме реального времени. При этом корреспонденция особых точек производится не вдоль горизонтальных, а вдоль эпиполярных линий, вычисляемых из параметров стереопары;

- алгоритм распознавания дорожного полотна и определения общего направления дороги, основанный на выделении самоподобных регионов в изображении дорожного полотна;

- алгоритм распознавания знаков, в котором используется древовидная структура составного классификатора;

- алгоритм распознавания автомобилей, обнаружения пешеходов, новизна которых заключается в использовании двухэтапной процедуры распознавания;

- алгоритм обнаружения и распознавания сигналов светофора, за счет применения методов анализа области изображения для определения соответствия находящегося объекта определенной геометрической форме и обработки синхронизированного стерео видеопотока двумя экземплярами программной компоненты с последующим восстановлением положения светофорных сигналов и оценкой области их действия;

- алгоритм обнаружения и распознавания сигналов от участников дорожного движения, который базируется на построении статистических моделей задних и передних световых сигналов, а также выборе пространства признаков для классификации пяти типов сигналов;

- алгоритм детектирования дефектов дорожного полотна, в основе которого лежит применение каскада детекторов с  гибкой схемой их взаимодействия. Его новизна заключается в использовании широкого набора признаков для повышения точности и устойчивости к погодным условиям алгоритма обнаружения повреждений (геометрические признаки, специфика формы, текстурные признаки, характеристики рельефа полотна, цветовые признаки);

- алгоритм ускорения обработки изображений и видео на графических процессорах, для уменьшения время работы ряда базовых алгоритмов;

- алгоритмы интеграции с системой глобального позиционирования, G-сенсором и вспомогательными сенсорами для асинхронного взаимодействия с получателем данных благодаря вынесению взаимодействия с устройствами в отдельные программные потоки и обмену информации через процедуры обратного вызова;

- алгоритм интеграции с картографическими системами за счет конвертации растровых и векторных данных во внутренние форматы, для быстрого доступа к сохраненным объектам;

- алгоритм обнаружения препятствий на полосе движения для быстрого и надежного поиска препятствий различных типов (с линейными размерами не менее 0,5 м по 2 измерениям) за счет быстрых процедур кластеризации облака точек, с целью нахождения объектов имеющих характеристики, превышающие установленные значения;

- алгоритм определения положения активных по отношению к ТС участников дорожного движения, который основывается на комбинировании результатов определения координат объектов в метрической системе координат относительно ТС, полученных на основе стереопары изображения, одного изображения и показаний активных сенсоров.

- алгоритм прогноза положения активных по отношению к ТС участников дорожного движения, в котором предсказание положения участника дорожного движения до 0.5 сек вперед производится на основе модели движения, параметры которой определены по наблюдениям участника движения в предшествующие моменты времени.

- алгоритм анализа дорожной сцены для анализа совокупности объектов дорожной сцены, включающий прогноз пересечения движущихся объектов с траекторией собственного ТС, за счет интерпретации данных полученных от системы глобального позиционирования и G-сенсора, вспомогательных сенсоров (датчиков для определения расстояния, скорости и геометрических параметров создания трёхмерной картины окружения, фиксирования колебаний);

- алгоритм определения и прогноза опасных ситуаций, оригинальность которого заключается в применении моделей прогнозирования опасностей в различных погодных условиях за счет комплексной оценки собственных параметров движения ТС, найденных на изображении знаков дорожного движения, пешеходов, автомобилей, и линий разметки.

- алгоритм информирования водителя об опасной ситуации, особенность которого заключается в одновременном использовании графических и звуковых сигналов уведомления водителя о потенциально опасной дорожной ситуации.

Разработаны программные компоненты, реализующие алгоритмы.

Результаты исследования

Разработанные алгоритмы и программные компоненты способны работать как на асфальтовых дорогах с разметкой, так и на грунтовых. Отдельно стоит отметить устойчивость их работы на зимних дорогах в отсутствии не только дорожной разметки, но и собственно границ дороги в условиях плохих погодных условий (освещенности) и неполной видимости транспортных средств.

Для алгоритма обнаружения и распознавания сигналов светофора так же справедливо замечание о том, что алгоритм функционирует в реальной дорожной обстановке, когда не выполняются или выполняются частично следующие условия: отсутствие осадков, четко определенная высота установки и расположения светофора относительно дорожного полотна.

В отличие от общепринятого каскадного вида, разработанный алгоритм распознавания дорожных знаков позволяет строить статистический классификатор, способный распознать различные группы знаков (ограничение скорости, поворот, перекресток и т.п.) без существенных потерь по скорости, а также используется оригинальное пространство признаков, позволяющее детектировать знаки в условиях экстремального освещения (таким как сумерки, дождь, туман).

В рамках выполнения ПНИЭР разработан не имеющий аналогов алгоритм цветовой сегментации дорожного полотна, основанный на анализе полноцветного образа, на сочетании пространственной и цветовой информации в смешанном геометрико-цветовом пространстве и на применении алгоритма К-средних к гауссовой смеси, моделируемой в данном пространстве. Алгоритм может работать в условиях монокулярного и стереоскопического зрений, способен находить дефекты полотна, как на асфальтовых дорогах, так и на бетонном покрытии. Алгоритм является «всепогодным» в смысле возможности обнаружения дефектов при любых погодных условиях (сухая ясная погода либо наличие осадков и/или сухое/влажное/мокрое/обледеневшее покрытие).

Реализация алгоритма обнаружения пешеходов независимо от ракурса и направления движения по дорожному полотну позволяет с высокой скоростью обнаружить пешеходов с частичным заслонением не более 50% с применением монокулярного зрения в режиме видеопоследовательности.

 

 

 

Практическая значимость исследования
Программный комплекс активной безопасности грузового автомобильного транспорта, предназначенный для повышения безопасности дорожного движения на дорогах междугороднего сообщения на базе технологий стереоскопического компьютерного зрения и анализа дорожной сцены будет являться составной частью программно-аппаратного комплекса «Бортовая интеллектуальная система» (ПАК БИС) для серийного производства автомобилей КАМАЗ нового поколения.
ПАК БИС предназначен для штатной установки в кабине автомобиля КАМАЗ нового поколения.
Результаты ПНИЭР станут основой для усовершенствования грузового автомобильного транспорта, выпускаемого ПАО «КАМАЗ». Их внедрение обеспечит повышение конкурентоспособности продукции ПАО «КАМАЗ» на внутреннем и глобальном рынках грузового автомобильного транспорта. Кроме этого использование программного комплекса активной безопасности позволит обеспечить повышения безопасности дорожного движения на дорогах междугороднего сообщения, снижения количества ДТП и снижение негативных последствий ДТП.