基于车载摄像头的车辆前方移动光源轨迹预测算法

罗 石，刘志伟，朱大全

(江苏大学 汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212013)

0 引 言

为了有效降低因夜间环境背景光和车辆会车时交汇的车灯灯光之间亮度差过大而容易使对驾驶员造成眩目的问题，汽车自适应大灯技术应运而生。在新一代的自适应大灯(adaptive driving beam,ADB)系统中，车载摄像头对于车辆前方移动光源的位置的实时捕捉成为了系统控制的重要参数。通过获取该车辆前方的车灯位置并熄灭己车与之对应部分的车灯，从而提高驾驶员的视线距离，帮助驾驶员看清道路环境，并且不给其他道路使用者造成眩目、不适和注意力分散等不利影响[1]。但汽车是高速运动的物体，且夜间的灯光种类也较为复杂，仅凭车载摄像头在某单一时刻所捕捉到的车辆前方的路况信息进行己车车灯控制，容易导致自适应大灯系统控制滞后，而且很难准确筛选出车灯光源和非车灯光源，严重影响了系统控制地实时性和准确性。目前，虽然世界各大汽车厂商都加大了自适应大灯系统的研发力度，但对于提高系统控制实时性和准确性方面，却还没有公开的且较为成熟的方案。

本文针对提高自适应大灯系统的实时性和准确性控制中，提出基于车载摄像头的车辆前方移动光源轨迹预测算法。在算法中，将自适应修正卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)滤波跟踪算法嵌入道AR预测模型中。具体的，以汽车当前行驶环境特征作为目标车灯光源在摄像头采集平面内位置坐标的……