李靜1,唐振民2,譚業(yè)發(fā)1,石朝俠2,劉家銀2

　　(1.解放軍理工大學(xué) 野戰(zhàn)工程學(xué)院，江蘇 南京 210007,；2.南京理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院,，江蘇 南京 210094)

　　摘要：環(huán)境復(fù)雜度是無(wú)人地面車(chē)輛自主性評(píng)價(jià)三因素（即任務(wù)復(fù)雜度,、環(huán)境復(fù)雜度,、人機(jī)交互程度）的一個(gè)重要方面,。在對(duì)美國(guó)陸軍新版《作戰(zhàn)綱要》中作戰(zhàn)環(huán)境分析的基礎(chǔ)上,，定義無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境,，以該環(huán)境復(fù)雜度作為評(píng)價(jià)目標(biāo),，分為道路環(huán)境,、車(chē)道內(nèi)障礙,、路面覆蓋,、路面破損,、光照與陰影、成像模糊六個(gè)評(píng)價(jià)方面,，建立鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,。通過(guò)算法進(jìn)行道路邊界分割,，實(shí)現(xiàn)定量評(píng)價(jià),，并給出典型場(chǎng)景中環(huán)境復(fù)雜度的參考值。

　　關(guān)鍵詞：無(wú)人地面車(chē)輛;工作環(huán)境;環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià);道路邊界分割

0引言

　　環(huán)境復(fù)雜度是無(wú)人地面車(chē)輛自主性評(píng)價(jià)三因素［1］（即任務(wù)復(fù)雜度、環(huán)境復(fù)雜度,、人機(jī)交互程度）的一個(gè)重要方面,。美國(guó)陸軍新版《作戰(zhàn)綱要》定義的作戰(zhàn)環(huán)境由地理,、地形,、氣象與基礎(chǔ)設(shè)施四大要素組成。本文在此基礎(chǔ)上,，定義無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境為沒(méi)有道路標(biāo)識(shí)的鄉(xiāng)村公路,、路況較差的鄉(xiāng)間道路，或無(wú)鋪裝的土路,，以中國(guó)農(nóng)村特有的場(chǎng)景為背景組成的環(huán)境,；建立無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；通過(guò)算法進(jìn)行道路邊界分割,、路面障礙物識(shí)別和可通行區(qū)域劃分，完成對(duì)該環(huán)境復(fù)雜度的定量評(píng)價(jià),，給出典型場(chǎng)景中環(huán)境復(fù)雜度的參考值,。旨在提高無(wú)人地面車(chē)輛在鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境下自主性評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

1環(huán)境復(fù)雜度研究現(xiàn)狀

　　對(duì)無(wú)人地面車(chē)輛環(huán)境復(fù)雜度的研究涉及到地形學(xué)、氣象學(xué),、道路工程學(xué),、車(chē)輛工程學(xué),、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境建模,、信息工程學(xué),、電磁學(xué)等諸多學(xué)科［23］。目前,，一般采用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化來(lái)區(qū)分道路環(huán)境［4］,，這種方法描述不夠精確,，包含的因素不夠全面，分析時(shí)也主要集中在一些特征明顯的場(chǎng)景或是用來(lái)驗(yàn)證算法的特定環(huán)境,，與真實(shí)的自然環(huán)境差別較大,。而且，在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境中也同樣存在復(fù)雜程度的差別,，無(wú)人地面車(chē)輛在不同復(fù)雜程度的環(huán)境中,，其自主性評(píng)價(jià)值是不具可比性的。因此,，如何科學(xué)地對(duì)環(huán)境復(fù)雜度進(jìn)行定量評(píng)價(jià),，給出典型場(chǎng)景中環(huán)境復(fù)雜度的參考值，是無(wú)人地面車(chē)輛自主性評(píng)價(jià)的基礎(chǔ),，對(duì)擴(kuò)大其工作范圍具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,。

2鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)指標(biāo)分解

　　鄉(xiāng)村環(huán)境的復(fù)雜度較高，道路一般是非標(biāo)準(zhǔn)的,，地表粗糙而又凹凸不平,，有的甚至是自然形成的小道，沒(méi)有清晰的車(chē)道線(xiàn)和道路邊界,，易受光照,、陰影、天氣變化等環(huán)境因素的干擾,，且沒(méi)有交通信號(hào)標(biāo)識(shí),，人車(chē)混行，路內(nèi)障礙多,。因此,，本文結(jié)合無(wú)人地面車(chē)輛執(zhí)行任務(wù)的特點(diǎn)和性質(zhì)，提取大量鄉(xiāng)村環(huán)境圖例的組成因素，以無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度作為評(píng)價(jià)目標(biāo),，按層次分析法理論要求,，將環(huán)境復(fù)雜度分為道路環(huán)境、車(chē)道內(nèi)障礙,、路面覆蓋,、路面破損、光照與陰影,、成像模糊六個(gè)評(píng)價(jià)方面,，建立鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

　　2.1道路環(huán)境

　　無(wú)人地面車(chē)輛在有路環(huán)境中分割出道路邊界,，在無(wú)路環(huán)境中分出可通行區(qū)域是其感知的最終目標(biāo)［5］,。將影響道路邊界分割的道路環(huán)境因素分為車(chē)道線(xiàn)、路面類(lèi)型,、路側(cè)環(huán)境和道路線(xiàn)形四個(gè)指標(biāo)因素,，如圖1。

　　由于基于視覺(jué)的道路導(dǎo)航系統(tǒng)主要是由道路檢測(cè)和障礙物檢測(cè)兩部分組成 ［6］,，因此把車(chē)道內(nèi)障礙單列成一個(gè)評(píng)價(jià)方面,，分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙兩個(gè)指標(biāo)因素,，如圖2,。

　　2.3路面覆蓋

　　被覆蓋的路面常常與路側(cè)環(huán)境融為一體，造成道路邊界模糊,，一般分為落葉,、積雪、雨后積水,、運(yùn)輸過(guò)程中遺撒物四個(gè)指標(biāo)因素,，如圖3。

　　2.4路面破損

　　鄉(xiāng)村道路在建設(shè)時(shí)由于受經(jīng)費(fèi),、地形等諸多因素的限制,，道路建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)低、路面材質(zhì)差,、道路養(yǎng)護(hù)不及時(shí)等造成后期使用中出現(xiàn)路面破損嚴(yán)重,，將不同的破損類(lèi)型［78］作為指標(biāo)因素，如圖4,。

　　2.5光照與陰影

　　在城市環(huán)境中造成陰影的因素較多,，在鄉(xiāng)村環(huán)境中相對(duì)比較單一。將車(chē)架,、山體,、建筑物、植物（高大茂盛的樹(shù)木、高草,、密灌叢）造成的陰影作為指標(biāo)因素,，如圖5?！?/p>

　　無(wú)人地面車(chē)輛是基于機(jī)器視覺(jué)的環(huán)境感知,，將揚(yáng)塵、霧霾,、雨天,、雪天和陽(yáng)光反射作為成像模糊的指標(biāo)因素，如圖6,。

3鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)

　　道路邊界分割是利用圖像處理或模式識(shí)別技術(shù)將圖像中的路和非路區(qū)分出來(lái),，是體現(xiàn)無(wú)人地面車(chē)輛自主性能的基礎(chǔ)［9］。

　　3.1評(píng)價(jià)方法

　　無(wú)人地面車(chē)輛工作環(huán)境復(fù)雜度是一個(gè)模

　　糊概念,，其組成因素事先難以確定,，隨機(jī)性大，由這些因素組成的環(huán)境復(fù)雜程度更是難以用常規(guī)的分類(lèi)方法或模型進(jìn)行度量,。因此,，本文選取大量具有代表性的鄉(xiāng)村真實(shí)場(chǎng)景圖例（352×288 dpi），按六個(gè)評(píng)價(jià)方面分類(lèi),，以此作為不同指標(biāo)因素的驗(yàn)證環(huán)境圖,，經(jīng)算法驗(yàn)證，給出最終的評(píng)價(jià)結(jié)論,。

　　本文采用基于最大類(lèi)間方差和紋理區(qū)別的算法［10］對(duì)圖像進(jìn)行道路邊界分割,。首先，采用最大類(lèi)間方差閾值分割法對(duì)圖像進(jìn)行初步分割（利用圖像的灰度值,，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)與背景兩大類(lèi)間的最大方差而動(dòng)態(tài)得到圖像分割的閾值,，然后據(jù)此進(jìn)行圖像分割）；初步分割后的二值圖像有多個(gè)連通區(qū)域（忽略面積較小的噪聲區(qū)域）,，為了進(jìn)一步確定道路區(qū)域,，采用道路紋理作為主要特征進(jìn)行匹配，分別計(jì)算各連通域的紋理特征與實(shí)際道路紋理特征的方差,，取具有方差最小值的區(qū)域作為所求的道路區(qū)域,。對(duì)于模糊圖像先采用基于暗通道的算法去霧［11］處理后，再進(jìn)行以上步驟,，具體流程如圖7,。

　　其次，以人工分割的道路邊界為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),，將其與算法分割的道路邊界轉(zhuǎn)化至同一坐標(biāo)系下,，連成一條由多條線(xiàn)段連接成的線(xiàn)段集,，求解兩條線(xiàn)段集的平均距離，得到的左右邊界平均距離取平均值作為環(huán)境復(fù)雜度的評(píng)價(jià)值,，評(píng)價(jià)值越大說(shuō)明分割效果越差,，即該環(huán)境復(fù)雜程度越高。

　　3.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

　　采用上述方法進(jìn)行無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià),，需要大量圖例進(jìn)行驗(yàn)證,，受篇幅限制本文僅列出6個(gè)評(píng)價(jià)方面的各一個(gè)圖例，如圖8~13,。由于道路邊界分割是在原圖基礎(chǔ)上進(jìn)行的,，原圖不再單列。每組圖中（a）為人工分割結(jié)果,，（b）為算法分割結(jié)果,，（c）為兩類(lèi)分割結(jié)果的平均距離計(jì)算結(jié)果。如果圖中有雙側(cè)道路邊界,，圖8道路環(huán)境

　　但分割結(jié)果只有單邊,，表明另一邊分割效果不好，不可靠,，算法已將其自動(dòng)過(guò)濾,。

　　整理以上6組圖中數(shù)值得到鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)值，如表1,。 

4評(píng)價(jià)結(jié)果分析

　　通過(guò)建立無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)模型,，經(jīng)算法程序?qū)崿F(xiàn)，用圖例驗(yàn)證不同環(huán)境的可識(shí)別難度,，得到評(píng)價(jià)值,。對(duì)大量評(píng)價(jià)結(jié)果分析,、歸類(lèi),，將環(huán)境分為簡(jiǎn)單（評(píng)價(jià)值＜2）、一般（評(píng)價(jià)值2～5）,、較復(fù)雜（評(píng)價(jià)值5～10）,、復(fù)雜（包括無(wú)法識(shí)別的情況，評(píng)價(jià)值＞10）四個(gè)等級(jí),，并在具體場(chǎng)地實(shí)驗(yàn)結(jié)論的基礎(chǔ)上,，給出影響無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境復(fù)雜度的指標(biāo)因素，如表2,。

　　表2中列出的鄉(xiāng)村典型環(huán)境復(fù)雜度因素還不全面,，今后將通過(guò)建立環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)結(jié)論進(jìn)行不斷的完善和補(bǔ)充。

5結(jié)論

　　在實(shí)際的無(wú)人地面車(chē)輛鄉(xiāng)村典型工作環(huán)境中,，環(huán)境基本上是由多個(gè)單因素疊加組成的,，而多個(gè)因素對(duì)鄉(xiāng)村典型環(huán)境道路邊界分割的影響卻不是單因素的簡(jiǎn)單相加,，必須采用科學(xué)的方法來(lái)判斷環(huán)境的復(fù)雜程度。因此,，對(duì)環(huán)境復(fù)雜度評(píng)價(jià)的研究是一項(xiàng)長(zhǎng)期而有意義的工作,，為無(wú)人地面車(chē)輛自主性評(píng)價(jià)提供一定的基礎(chǔ)。

　　參考文獻(xiàn)

　?。?］ HUANG H M, PAVKE K, NOVAK B, et al. A framework for autonomy levels for unmanned systems (ALFUS)［C］. Proceedings of the AUVSI’s Unmanned System, North America, 2005.

　?。?］ 董志明，郭齊勝,，黃璽瑛.戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境建模與仿真［M］.北京：國(guó)防工業(yè)出版社,，2013.

　　［3］ 鄭有飛.環(huán)境科學(xué)概論［M］.北京：氣象出版社,，2011.

　?。?］ 胡旭，劉滿(mǎn)祿,，張華,，等.基于特征模型的非結(jié)構(gòu)化道路跟蹤算法研究［J］.微型機(jī)與應(yīng)用，2012,，31(17)：4650.

　?。?］ 宋懷波，何東健,，辛湘俊.基于機(jī)器視覺(jué)的非結(jié)構(gòu)化道路檢測(cè)與障礙物識(shí)別方法［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),，2011，27（6）：225229.

　?。?］ 劉華軍.面向智能車(chē)輛的道路環(huán)境理解技術(shù)研究［D］.南京：南京理工大學(xué),，2006.

　　［7］ 潘威,，李旭丹.公路技術(shù)狀況檢測(cè)與評(píng)價(jià)技術(shù)［M］.北京：人民交通出版社,2014.

　?。?］ 劉章棋，張亞岐,，席曉哲,，等. 基于PDE和小波分析的破損路面檢測(cè)技術(shù)［J］.微型機(jī)與應(yīng)用，2012,，31（8）：3537.

　?。?］ 郝志帥.復(fù)雜環(huán)境的道路檢測(cè)技術(shù)研究［D］.南京：南京理工大學(xué),2009.

　　［10］ 夏良正.數(shù)字圖像處理［M］.南京：東南大學(xué)出版社,，1999.

　?。?1］ He Kaiming, Sun Jian, Tang Xiaoou. Single image haze removal using dark channel prior［C］.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2009，33（12）：19561963.