基于树莓派与Arduino的自动驾驶车辆原型实时车道检测与运动规划
计算机视觉与模式识别
2020-09-22 v1 机器人学
摘要
本文讨论了一种无需任何人工输入即可识别街道车道并相应规划运动的车辆原型。Pi Camera 1.3采集实时视频，随后由Raspberry-Pi 3.0 Model B处理。图像处理算法使用Python 3.7.4与OpenCV 4.2编写。Arduino Uno用于控制PID算法，该算法控制电机控制器，进而控制车轮。用于检测车道的算法为Canny边缘检测算法与Hough变换。利用初等代数绘制检测到的车道。检测后，使用Kalman滤波预测方法跟踪车道。随后找到两车道的中点，即为初始转向方向。该初始转向方向通过使用过去累积平均法与Kalman滤波预测方法进一步平滑。该原型在受控环境中进行了实时测试。综合测试结果表明，该原型能够成功检测道路车道并规划其运动。
引用
@article{arxiv.2009.09391,
title = {Real-time Lane detection and Motion Planning in Raspberry Pi and Arduino for an Autonomous Vehicle Prototype},
author = {Alfa Rossi and Nadim Ahmed and Sultanus Salehin and Tashfique Hasnine Choudhury and Golam Sarowar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09391},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 7 figures