随着汽车数量急剧增长交通事故频频发生,在交通拥挤和泊车低速行驶情况下的碰撞和剐蹭事故最为严重,分析其发生的主要原因是存在视野盲区,导致驾驶员对行车环境信息获取不完整,做出错误的控制决策。为了提高行车的安全性和规范性,必须消除视野盲区,并对行车环境中车道线、障碍物等信息进行感知。本文通过对车载光电周视感知系统的研究,提供了一种切实可行的方案,在车身四周安装四个鱼眼摄像机采集图像信息,对同一时刻采集到的四幅鱼眼图像经过图像处理算法生成无盲区的周视鸟瞰图像,并且对图像中的车道线和障碍物进行感知。主要研究内容包括以下4个方面:1)车载光电周视感知系统设计。通过对车载光电周视感知系统的功能需求进行分析,设计硬件系统的总体框图,完成了系统硬件的选型和图像采集实验的搭建,根据系统需求和图像特点设计了软件算法流程。2)周视鸟瞰图像拼接。通过对周视鸟瞰图像拼接算法的研究,对采集到的四幅鱼眼图像进行畸变校正、俯视投影变换、图像配准和图像融合处理,生成一幅周视鸟瞰图像。进行实车实验验证算法的有效性,实验结果表明,该算法生成周视鸟瞰图像清晰,可靠,满足系统无盲区的需求。3)基于周视鸟瞰图像的车道线感知。通过分析图像中的车道线特性,采用优化的Canny边缘检测算法和Hough直线检测算法完成车道线的检测,检测正确率为92.92%;采用像素统计的方法完成车道线线型识别,识别正确率为95.52%;将车道线RGB三维像素信息转化为二维信息,根据二维信息分布特性完成车道线颜色识别,识别正确率为93.97%。4)基于周视鸟瞰图像的障碍物感知。采用光流法算法求解车辆运动参数,根据车辆运动参数调整图像,采用立体视差获取障碍物区域并标识,感知正确率为70.45%。