А.М. Андреев¹, В.С. Колесников², А.В. Корюкин³
1,3 МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)
2 Пензенский государственный университет (г. Пенза, Россия)
1 arkandreev@gmail.com
Постановка проблемы. Актуальность данного исследования обусловлена ростом интереса к беспилотным автомобилям в последние годы. Одна из задач компьютерного зрения - распознавание дорожной разметки.
Цель. Реализовать алгоритм распознавания дорожной разметки на примере прототипа беспилотного автомобиля.
Результаты. Рассмотрен принцип работы оператора Кенни и преобразования Хафа, применяемые в алгоритме. Приведено минимальное описание прототипа, тестирование алгоритма, а также описана модель окружения, в котором проводилось тестирование. Описан каждый шаг алгоритма, на изображениях показаны промежуточные результаты для каждого шага. На основании получаемой с изображений информации описан способ расчета угла поворота колес для прототипа.
Практическая значимость. Рассмотрен один из методов решения задачи обнаружения дорожной разметки. Тестирование показало, что алгоритм отлично работает на маломощных устройствах, таких как мини-компьютеры Raspberry pi 4. Данное исследование содержит популярные методы решения задач компьютерного зрения и будет полезно разработчикам систем компьютерного зрения из различных отраслей.
Андреев А.М., Колесников В.С., Корюкин А.В. Применение алгоритма распознавания дорожной разметки на прототипе беспилотного автомобиля // Динамика сложных систем. 2020. T. 14. № 4. С. 13-20. DOI: 10.18127/j19997493-202004-02.
-
«Встраиваемые системы для автономных машин нового поколения». [Электронный ресурс] URL: https://www.nvidia.com/ru-ru/autonomous-machines/embedded-systems. Дата обращения: 07.07.2020;
-
«Deep PiCar - Part 4: Autonomous Lane Navigation via OpenCV». [Электронный ресурс] URL: https://towardsdatascience.com/deeppicar-part-4-lane-following-via-opencv-737dd9e47c96. Дата обращения: 22.08.2020;
-
«Canny Edge Detection» [Электронный ресурс] Дата обращения: 22.10.2020. Дата публикации: 23.03.2009. URL: http://www.cse.iitd.ernet.in/~pkalra/col783-2017/canny.pdf;
-
«Hough Line Transform» [Электронный ресурс] Дата обращения: 27.10.2020. Дата последней редакции: 27.10.2020. https://docs.opencv.org/3.4/d9/db0/tutorial_hough_lines.html.