Detección de carril utilizando barrido de ventanas en imágenes

Resumen

La detección de carril es una tarea fundamental en
el desarrollo de vehículos autónomos y sistemas de
asistencia al conductor (DAS), su importancia radica en el
hecho de que permite aumentar la seguridad durante la
conducción dado el objetivo general de mantener al vehículo
dentro de los límites del carril. En este documento se
describe la implementación de visión por computadora para
llevar a cabo la detección de carril mediante un algoritmo
elaborado con filtros de binarización, cambios de perspectiva
y algoritmo de análisis de imagen por segmentos. Se utiliza
un filtro Gaussiano para reducir detalle en la imagen,
cambio de perspectiva, cambio de espacio de color HSV, etc.
Se implementan la técnica de procesamiento de imagen por
segmentos (sliding windows) para facilitar la tarea de
detección. Finalmente, se calcula el ángulo de desviación del
centro de la cámara al carril a través de un promedio a tres
puntos de referencia, para así tener una estimación del
ángulo de giro apropiado de la ruedas frontales para un
ajuste apropiado de la posición del vehículo para que este se
encuentre en el centro. El ambiente en el que probará el
algoritmo es una vía de dos carriles a escala 1:10, la imagen
se obtendrá de una cámara montado a un vehículo robótico
de configuración geométrica Ackermann a la misma escala
para semejar una conducción de la vida real.