第6卷第1期 智能系统学报 Vol.6 No.1 2011年2月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Feb.2011 doi:10.3969/j.issn.16734785.2011.01.011 基于双目立体视觉的汽车安全车距测量方法 张凤静，周建江，夏伟杰 (南京航空航天大学信息科学与技术学院，江苏南京210016) 摘要：汽车安全车距测量作为智能交通系统的一个重要分支是近年来的研究热点.本文阐述了双目立体视觉的原 理，提出一种应用于高速公路上的安全车距测量方法.该方法根据目标车辆在左右摄像头所获的图像中对应的不同 坐标，利用公垂线中点法计算出目标车辆到摄像头的距离.实验结果表明：该测距方法测量范围广，对远距离测量也 适用：测量精度能满足智能交通中车辆安全距离测量的实际需要，是一种有效的前方车距测量方法 关键词：智能交通；安全车距；双目立体视觉；公垂线中点法 中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：16734785(2011)01-0079-06 Research of vehicle security spacing measurements based on binocular stereovision ZHANG Fengjing,ZHOU Jianjiang,XIA Weijie (College of Information Science Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China) Abstract:As one of the research topics of intelligent transportation systems (ITS),systems for early-warning a- gainst collision have drawn much attention in recent years.Based on the principle of binocular stereovision,a spac- ing measurement program for security vehicles on the expressway was proposed.According to the coordinates corre- sponding to two binocular images of the target vehicle obtained by the left and right cameras,the distance between the target vehicle and the camera could be calculated by employing the common perpendicular midpoint method. The results show that this measurement program can measure a wide range of distance and can also be applied to re- mote distances.The high precision can meet the needs of intelligent transportation vehicles in a security vehicles spacing survey,which is an effective way for measuring the front car distance. Keywords:intelligent transportation;vehicle distance;binocular stereovision;common perpendicular midpoint 近年来车辆安全辅助驾驶系统越来越受到人们 究方向之一 的重视，汽车安全车距测量系统通过计算当前车与 目前国内外都开展了基于视觉探测的汽车主动 前方目标车之间的距离，当汽车车距较近时向司机 防护系统的相关研究工作.丰田汽车发布了雷克萨 预先发出报警信号，从而完成危险警告和防碰撞的 斯“LS460”配备的安全技术，采用立体摄像头及毫 功能. 米波雷达检测障碍物，实现车辆和行人的检测； 对前方车的探测手段包括：超声波探测、激光雷 富士重工配备的驾驶支援系统“EyeSight”的“力狮 达、毫米波雷达和视觉探测等.与其他探测手段相比 (Legacy)”,采用立体摄像头在极近的距离检测行驶 较，视觉探测手段能够获得汽车周围的图像信息，因 环境[21；加拿大Point Grey Research公司研制的 此可获得更精确、更丰富的道路信息.该方法不仅可 Bumblebee BB2双台CCD立体视觉系统，近距离测 以用来检测车距，而且还可以用来识别车道、障碍 量时相对误差为1.65%，距离增大时，误差急剧加 物、交通标志等，是未来汽车安全防护方面的主要研 大].吉林大学开发了JUTV系列智能车，它基于 收稿日期：201007-11. 单目视觉建立了安全车距预警模型4；重庆大学黄 基金项目：美国德州仪器大学计划创新基金资助项目；南京航空航天 席樾教授领导的团队开展了基于单目视觉的车道保 大学研究生创新基地资助项目(20090907). 通信作者：张凤静.E-mail:zhfengjingl986@yahoo.com.cm. 持、距离测量等研究工作56]；南京理工大学陆建峰