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全自动无人驾驶列车障碍物检测的轨道区域检测算法

盛峰 沈拓 谢远翔 张颖 曾小清 朱明昌 张轩雄

同济大学学报(自然科学版)2025,Vol.53Issue(3):402-409,8.
同济大学学报(自然科学版)2025,Vol.53Issue(3):402-409,8.DOI:10.11908/j.issn.0253-374x.24008

全自动无人驾驶列车障碍物检测的轨道区域检测算法

Track Area Detection Algorithm for Obstacle Detection of Fully Automatic Driverless Train

盛峰 1沈拓 2谢远翔 3张颖 3曾小清 3朱明昌 3张轩雄4

作者信息

  • 1. 清华大学 土木水利学院,北京 100084||中电建路桥集团有限公司,北京 100070
  • 2. 同济大学 上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,上海 201804||上海理工大学 光电与计算机工程学院,上海 200093
  • 3. 同济大学 上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,上海 201804||同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804
  • 4. 上海理工大学 光电与计算机工程学院,上海 200093
  • 折叠

摘要

Abstract

A non-contact detection algorithm based on vision sensors is proposed to address the issue of track area segmentation in the context of fully automatic driverless trains for rail transit.The algorithm uses frame difference threshold and grayscale distribution feature extraction methods to perform scene recognition and labeling of video image data.Image preprocessing and edge detection of the track contour are completed by an adaptive edge detection module,which adjusts the parameter input based on the results of image scene recognition.The track area boundary search module consists of two submodules:the sliding pane search submodule and the passband search submodule,based on the sliding pane-like approach,in order to extract the track outline curve.Finally,a Kalman filter is used to improve the accuracy and robustness of the detection results.The experimental results show that the algorithm exhibits strong detection performance on track boundaries.

关键词

轨道交通/全自动无人驾驶/障碍物检测/轨道区域分割/机器视觉

Key words

rail transit/fully automatic driverless system/obstacle detection/track area segmentation/machine vision

分类

交通运输

引用本文复制引用

盛峰,沈拓,谢远翔,张颖,曾小清,朱明昌,张轩雄..全自动无人驾驶列车障碍物检测的轨道区域检测算法[J].同济大学学报(自然科学版),2025,53(3):402-409,8.

基金项目

校企战略性合作专项高速铁路绿色智能施工关键技术研究(kh0160020230946、LQKY2022-01-1) (kh0160020230946、LQKY2022-01-1)

国家重点研发计划(2022YFB4300501) (2022YFB4300501)

上海市科委课题(23DZ2204900) (23DZ2204900)

同济大学学报(自然科学版)

OA北大核心

0253-374X

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