前言

  或许是有幸，参加了第十五届智能车竞赛，在这一年里，经历了很多，少有满意，认识了很多人，感谢相识。 比赛将要结束，我也将离智能车越来越远。但毕竟也曾热爱、付出过，希望能把我的一些经验写下来，至少留下一个痕迹，也能给一些准备比赛或像参加比赛的选手提供一些帮助。  

比赛规则

  第十五届全国大学生智能汽车竞赛竞速赛规则   可能由于疫情原因，比赛不仅提前了，而且准备时间还相比之前减少了很多，因此第十五届智能车竞速赛的赛道元素相比去年删去了一些，而仅仅新加了一个车库元素。因此，在图像方面，负担减轻了很多。  

设备简述

  F车 130°普通无畸变摄像头 摄像头镜面中心高度18.5cm 前瞻2.5-3m  

一、扫线方式（八领域）

  感谢聪聪在八领域方面的帮助@zcc 八领域实现原理在网上可以很容易找到，不再赘述。 主要讲一讲我是如何使用八领域的。  

1.寻找赛道

1）种子寻找

 
  定一个底行初始位置，从中间分别向两边寻找边线的种子  

2）八领域寻线

 
  利用八领域，由种子生长出整条边界  

3）在边界中提取边线¹

  通过遍历八领域得到的连续边界，提取出用于计算中值的边线。  
  图中，左边蓝线与右边绿线为每行的边线，下图为分离图  
 

4）计算中值

2.赛道信息提取

1）边界生长方向信息

 
  可以把领域的生长方向记录下来，作为边界的特征之一  

2）拐点的寻找

①直角型拐点

  直角型拐点的特征较为明显，边界在直角的顶点会急剧转向接近90°的另一个方向，常出现在十字中。 拿十字举例   二值图：  
  边界：  
  可以通过边界生长方向的变化来寻找  
  或者通过斜率的突变来寻找  
 

②圆弧形拐点

  因为赛道弯曲形成的拐点，回拐的程度较小，常出现在弯道或环岛中。   拿小弯举例   二值图：  
  边界：  
  拐点：  
  拐点出现在边界像素点横坐标的局部极大值或极小值处。  

3）边界的方差（或绝对值）计算

  ①最小二乘法 这里使用最简单的拟合一次函数曲线的最小二乘法，网上很多教程与实例，不再赘述。   ②用最小二乘法拟合出的直线计算与边界像素点的方差（或绝对值）  
  如图所示，可以直观看出像素点偏移直线程度。  

4）边界的斜率

  由最小二乘法得到的一次函数得到边界的总体斜率  

二、赛道元素判断及处理

1.十字元素

正入十字

1）判断条件

  二值图：  
  边界图：  
  ①找到左前拐点 ②左边线向左横向生长像素点较多 ③找到右前拐点 ④右边线向右横向生长像素点较多  

2）拉线处理

  ①十字前 分别将左右前后两个拐点相连  
  ②十字中 找到两个后拐点，利用最小二乘法前拉边线  
 

斜入十字（举一种情况）

1）判断条件

  二值图：
  边界图：  
  ①找到右前拐点 ②右前边界向右横向生长的点数较多 ③找到右后拐点 ④找到左后拐点  

2）拉线处理

  ①将右边两个拐点相连 ②利用最小二乘法前拉左后拐点高行的直线  
 

2.环岛元素

1）判断条件

  以左环岛为例   二值图：  
  边界：  
  ①左拐点 ②左前边线横向生长的点较多 ③右边界从底行到高行为直线，方差很小 判断条件较为简单，如果不放心，可以再提取左上圆环特征  

2）拉线处理

  整个环岛处理为一个状态机，大致拉线如下： ①左前直角型拐点与左后圆弧形拐点相连  
  ②左后圆弧形拐点拉线  
  ③入环拐点拉到右边低行  
  ④环内正常边线  
  ⑤开始出环先拉右线  
  ⑥左后拐点与左前边线起始处相连  
  ⑦二乘法将左后拐点拟线前拉  
 

3.车库元素

入车库

1）判断条件

  二值图：  
  边界图：  
  ①找到左前拐点 ②右边界为直线，方差较小 ③扫到斑马线 ④横向生长的点数较多（或左前拐点后的边界斜率很小很小）  

2）拉线处理

  ①将左后拐点拉到左前拐点纵坐标位置的右边线  
  ②将左后边线的起始位置拉到右下角  
  ③当左后拐点小于一定行数，利用最小二乘法将左后拐点的线拟合到右下角  
  ④进入车库，正常扫线  
 
 

出车库

1）判断条件

  无需判断，手动预设  

2）拉线处理（以右出库为例）

  ①在库内，拉直线  
  ②左前拐点小于某行或丢失，开始拉线  
  ③避开斑马线进行扫线，直接拉到左下角  
  ④出库基本完成，正常扫线  
 

4.坡道元素

  二值图：  
  边线图：  
 

1）判断条件

   
①高行行间距变小 ②高行与低行都是直线，方差很小  

2）状态判断

  ①上坡前，边线延伸至顶行，行间距较大  
  ②上坡时，边线顶端只能够到达中间行  
  ③下坡时，边线又延伸至顶端，高行行间距变小  
  ④下到坡底，行间距变宽  
  ⑤坡道结束，回到正常赛道  
   

3）拉线处理

  ①在坡顶时，只处理低行中线，减少因坡顶的视野太远导致的误扫边界的影响  
  ②其他时候正常扫线  

5.会车

1）判断条件

  二值图：  
  边界图：  
  在道路中间由下往上找种子，找到后车车模并扫线  
  ①找到车的四个拐点  
  ②拐点前后边界的生长特征  
  ③两个前拐点之间的距离符合正常后车长度  
 

2）拉线处理

  ①将两个拐点中间的像素点作为后车中点  
  ②将中点与最低行中点拉线  
 

6.弯道

1）小弯道

    ①多处圆弧型拐点 ②边界存在一定的方差 ③边界的斜率一定范围内  
   

2）大弯道

  ①一处圆弧拐点 ②边线方差较大 ③边界的斜率超出一定范围  
   

7.长直道

  ①不存在圆弧拐点 ②边线方差很小 ③边界的斜率稳定在很小范围之内  
   

三、反光判断

  利用生长方向的异常来判断是否反光 二值图：  
  边界：  
  可以看到左边界尽头突然急剧折返，可以认为异常，判断为反光，停止扫线，减少一些误判或增强图像在反光时的鲁棒性。  

四、结语

  智能车让我学到了很多