Vision based road slope estimation

Bir aracın yanal ve uzunlamasına kontrolü otomatik sürüşün temelidir. Yol eğimleri (ya da parametreleri) şerit tutma yardımında yanal olarak ve uyarlamalı hız sabitleyicide boylamasına olarak bir aracı kontrol etmek için kullanılan hayati bilgilerdir. Ön tek-gözlü kamera kullanılarak elde edilen anlık yol görüntülerinden yol eğimlerini veya 3 boyutlu (3D) yol parametrelerini kestiren dört yöntem öneriyoruz. Ilk metot Geometri Tabanlı (GB) yöntem 2D görüntüdeki değişmez özellikleri kullanarak yol parametrelerini bulur. Ikinci bir çözüm olan Kovaryans Tabanlı (CB) yöntemde 2D yol çizgilerini algoritmamızı eğitmek için kullanıyoruz. Bu metot cizgilerin kovaryans matrisi özelliklerini kullanır. Üçüncü çözümümüzde Yinelemeli En Küçük Kareler (EKK) ve Optimizasyon (ILSO) olarak adlandırılan sistematik bir yol eğimi kestirmesini öneriyoruz. Bu algoritma tahmin yeteneklerine bağlı olarak akıllıca En Küçük Kareler (Least Squares) ve Optimizasyon olmak üzere iki basamağa ayrılmıştır. EKK yol parametrelerini bulur ve optimizasyon adımı uzaklıkları bulur. Her yineleme EKK ve optimizasyonun bir kez çalışmasıdır. Karmaşık geometrik hesaplamaları, sol-sağ çizgileri arasında eşleşmeyi gerektirmemesi ve sistematik karakteri nedeniyle ILSO kolay bir tekniktir. Yerel Özellik Tabanlı (LFB) son yöntemimizde yol eğimlerini bulmak için iki ardışık görüntü arasındaki SIFT yerel özelliklerini kullanıyoruz. GB, CB ve ILSO yöntemleri yol çizgilerine dayanır ve proaktif sürüşü mümkün kılan önceden kestirmeler sağlarken, LFB tüm görüntüyü kullanır ve yol eğimi o anda gerçekten değiştiğinde yol eğimlerini bulur. Tüm yöntemlerimiz analitiktir ve bir metriği en küçükleyerek yol parametresini bulan CB dışında hepsi açık sonuçlar verir. Algoritmalar için 3D yol parametrelerini karakterize etmek için iki farklı yol modeli kullanılır. Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) öğrenme yöntemi testlerimizde bir kıyaslama olarak kullanılmaktadır. Önerilen yöntemlerin kestirme performansını, sistem gereksinimlerini ve uygulanabilir koşullarını kontrollü ve kontrolsüz test ortamları altında karşılaştırılır.