Abstract
本論文研究提出一新型的影像感測技術，以一架設於車輛內之攝影機來動態量測車輛行進時之運動變數，以及車輛前方道路之曲率資訊。該量測結果將可應用於自動駕駛系統做為轉向控制的迴授訊號，以及路徑導引資訊以使車輛保持於車道內。同時，發展一套駕駛模擬系統模擬實際路況以做為測試及分析該量測方法之工具。此外，為了降低影像感測之誤差敏感度，提出量測資料整合之方法，利用量測資料之間的關聯性，達成最佳預測以增加量測之穩健性及可靠度。論文研究共分為以下三部份:第一部份研究提出有效且即時抽取出車輛運動變數之影像量測法則，根據投影於影像平面上路邊線之消失點和基點位置，及配合一影像座標與實際座標之轉換對照表，以快速而直接地從影像平面之像素點位置資訊量出所需變數。此外，利用一車輛之動態模型及規劃之路徑來動態的產生理想化之模擬路景，以測試此影像量測。由模擬及實際路況畫面之實驗結果發現，本方法確能有效且即時的抽取出正確車輛運動變數。惟本影像量測之結果對不確定性干擾因素較為敏感。第二部份提出以影像量測車輛前方道路曲率之方法。道路曲率可直接由路邊線在不同距離所對應之消失點分析取得，該道路曲率遂由近而遠地逐一儲存於緩衝區內，以便根據車輛運動修正其值並做為預視控制車輛運動之引導路徑。該緩衝區內儲存之道路曲率值將隨著車輛前進而逐漸向下平移，藉由此特性，該緩衝區可用來預測在未來時間之曲率變化。此外，利用道路形狀在單一影像和連續影像之可重複量測特質，提出一同時整合空間域和時間域之資料融合技術，藉由車輛運動模型連結不同時間、不同空間位置量得之道路曲率之間的關係，以增加量測之穩健性及可靠性。第三部份提出對第一部份之車輛運動變數之穩健量測方法。採用數種車輛動態模型來連結車輛運動參數之間的關係以整合在不同時間之量測量，增加量測之穩健性及可靠度。實驗結果顯示該改良方法確能降低以本影像感測技術量測車輛運動變數時所受不確定性干擾之敏感度以及微量影像雜訊之影響。