Sistema de Apoio ao Motorista Sistema de Apoio ao Motorista baseado em Visão Computacionalbaseado em Visão Computacional

Grupo de Pesquisa em Veículos AutônomosGrupo de Pesquisa em Veículos Autônomos

Universidade do Vale do Rio dos SinosUniversidade do Vale do Rio dos Sinos

Equipe principalCláudio R. Jung (coordenador)

Christian R. KelberAnderson A. G. A. Ribeiro

Leandro L. DihlVinícius A. Santos

Daniel S. C. Merkel

ColaboradoresFernando S. Osório

Farlei J. Heinen

MotivaçãoMotivação• Número crescente de acidentes de trânsito em países em desenvolvimento, particularmente no Brasil

• Estatísticas indicam mais de 30.000,00 mortes anuais somente

• Diversos acidentes causados por desatenção e/ou sonolência, que causam saídas de pista

• Sistemas de apoio ao motorista podem contribuir na redução do número de acidentes

Sistemas de Apoio ao Motorista Sistemas de Apoio ao Motorista baseados em Visão Computacionalbaseados em Visão ComputacionalDiversas aplicação• Detecção das bordas da pista• Detecção de saída de pista• Detecção de obstáculos

– outros veículos– pedestres– Obstáculos fixos

• Detecção de placas de trânsito• Outros

Detecção das Bordas da PistaDetecção das Bordas da Pista

Imagem capturada

Região válida

Detecção das Bordas da PistaDetecção das Bordas da Pista

Modelo proposto:Modelo proposto:

• Função linear-parabólica para modelar as bordas da pista• Ajuste por mínimos quadrados com pesos• Coerência temporal para a detecção em quadros consecutivos

Exemplo de detecção de bordas

Detecção de Saída de PistaDetecção de Saída de Pista

Duas abordagens propostas:Duas abordagens propostas:

1. Medição da simetria angular entre as duas bordas de pista detectadas

2. Cálculo explícito do desvio lateral do centro da pista, sem necessidade de calibrar a câmera a priori

Detecção de Saída de PistaDetecção de Saída de Pista

Simetria angular:Simetria angular:

SAlarme

Detecção de Saída de PistaDetecção de Saída de Pista

Desvio lateral:Desvio lateral:

SAlarme

Detecção de CurvasDetecção de Curvas

Idéia básica: Idéia básica: detectar se há curvas na parte mais distante do veículo.detectar se há curvas na parte mais distante do veículo.

SAlarme

Curva à esquerda Curva à direita

Resultados ExperimentaisResultados ExperimentaisSaída de pista explorando simetria angularSaída de pista explorando simetria angular

Quadros de uma seqüência (BR 116)

Simetria angluar no tempo

Início da saída de pista

Resultados ExperimentaisResultados ExperimentaisSaída de pista explorando desvio lateralSaída de pista explorando desvio lateral

Quadros de uma seqüência (Freeway)Desvio lateral no tempo

Saídas de pista (no caso, mudanças de faixa voluntárias, indicadas pelo pisca)

Resultados ExperimentaisResultados ExperimentaisDetecção de curvasDetecção de curvas

Quadros de uma seqüência (serra) Curvatura lateral no tempo

Curvas à direita Curvas à esquerda

ConclusõesConclusões• O modelo linear-parabólico proposto apresenta flexibilidade para acompanhar curvas ao longe, e robustez no cálculo da orientação local

• A partir das fronteiras da pista detectadas, pode-se prever com alguma antecipação saídas de pista

• Usando simetria angular

• Usando o desvio lateral

• Parte parabólica do modelo pode ser utilizada para detecção de curvas

•Custo computacional baixo, permitindo implementação em tempo-real (protótipo implementado em C++)

AgradecimentosAgradecimentosEste projeto teve apoio da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) e do conselho nacional de desenvolvimento e pesquisa (CNPq), através de bolsa de produtividade em pesquisa e Edital CT-Info.

Algumas PublicaçõesAlgumas Publicações[1] C. R. Jung and C. R. Kelber, “A robust linear-parabolic model for lane following,” in Proceedings of SIBGRAPI, (Curitiba, PR), pp. 72–79, October 2004.[2] C. R. Jung and C. R. Kelber, “A lane departure warning system based on a linear-parabolic lane model,” in Proceedings of IEEE Intelligent Vehicles Symposium, (Parma, Italy), pp. 891–895, 2004.[3] C. R. Jung, F. S. Osório, C. R. kelber, and F. J. Heinen, XXIV Jornadas de Atualização em Informática - XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, ch. 4. Computação Embarcada: Projeto e Implementação de Veículos Autônomos Inteligentes, pp. 1538–1406. Julho 2005.[4] C. R. Kelber, C. R. Jung, F. S. Osório, and F. J. Heinen, “Electrical drives in intelligent vehicles: Basis for active driver assistance systems,” in Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronics, pp. 1623–1628, 2005.[5] C. R. Jung and C. R. Kelber, “An improved linear-parabolic model for lane following and curve detection,” in Proceedings of SIBGRAPI, (Natal, RN), pp. 131–138, IEEE Press, October 2005.[6] C. R. Jung and C. R. Kelber, “Lane following and lane departure using a linear-parabolic model,” Image and Vision Computing, vol. 23, pp. 1192–1202, November 2005.[7] C. R. Jung and C. R. Kelber, “A lane departure warning system using lateral offset with uncalibrated camera,” in Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, pp. 348–353, October 2005.[8] A. A. G. A. Ribeiro, L. L. Dihl, and C. R. Jung, “Automatic camera calibration for driver assistance systems,” in Proceedings of the 13th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), (Budapest, Hungary), pp. 173–176, September 2006.[9] C. R. Jung, “Unsupervised multiscale segmentation of color images,” Pattern Recognition Letters, vol. 28, pp. 523–533, March 2007.

http://www.exatec.unisinos.br/~autonom/html/en/index.htm