Detección y modelado de carriles de vías interurbanas mediante análisis de imágenes para un sistema de ayuda a la conducción
- Collado Hernáiz, Juan Manuel
- José María Armingol Moreno Director/a
- Arturo de la Escalera Hueso Director/a
Universidad de defensa: Universidad Carlos III de Madrid
Fecha de defensa: 02 de diciembre de 2009
- Carlos Cerrada Somolinos Presidente/a
- Francisco José Rodríguez Urbano Secretario/a
- Andrés García Higuera Vocal
- Juan Suardíaz Muro Vocal
- Fernando Torres Medina Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
The goal of this work is the study and design of a Lane DepartureWarning System. The system has been implemented on the research platform IvvI ( Intelligent Vehicle based on Visual Information ). The system analyses road image sequences captured from an on-board video system. The aim is to anticipate dangerous manoeuvres and warn the driver, for instance, when the vehicle is about to cross a solid line, or before an unintended lane crossing. This is achieved by means of the combined work of four algorithms. A rst algorithm detects and tracks the road lines. A second algorithm classi es these lines into three di erent classes (solid lines, dashed lines, and merge lines). A third algorithm detects the lane change manoeuvres and warns the driver if the manoeuvre is dangerous or unintended. Finally, a self-calibration algorithm is able to calibrate the vision system without the need of arti cial partners. The whole processing is performed in real time. The system has been tested under real conditions on the IvvI platform. __________________________________________________ El objetivo de la presente tesis es el estudio y diseño de un Sistema de Alerta por Salida de Carril, cuya implementación se ha realizado sobre la plataforma de investigación IvvI ("Intelligent Vehicle based on Visual Information"). Este sistema analiza e interpreta secuencias de imágenes de carretera capturadas desde un sistema de percepción embarcado en el vehículo, con la finalidad de anticipar maniobras peligrosas y alertar al conductor, como por ejemplo, antes de cruzar una línea continua o de una salida inadvertida de carril. Esto se consigue gracias al trabajo combinado de un algoritmo que detecta y sigue las líneas viales, otro que las clasifica en tres tipos distintos (continuas, discontinuas y de entrada/salida), y finalmente un tercero que detecta las maniobras de salida de carril y alerta al conductor ante maniobras peligrosas. Además, un cuarto algoritmo se encarga de autocalibrar el sistema de visión sin necesidad de patrones artificiales. Todo el procesado se efectúa en tiempo real. El sistema ha sido probado en condiciones reales sobre la plataforma IvvI.