李靜1,唐振民2,譚業發1,石朝俠2,劉家銀2
(1.解放軍理工大學 野戰工程學院，江蘇 南京 210007；2.南京理工大學 計算機科學與工程學院，江蘇 南京 210094)
摘要：環境復雜度是無人地面車輛自主性評價三因素（即任務復雜度、環境復雜度、人機交互程度）的一個重要方面。在對美國陸軍新版《作戰綱要》中作戰環境分析的基礎上，定義無人地面車輛鄉村典型工作環境，以該環境復雜度作為評價目標，分為道路環境、車道內障礙、路面覆蓋、路面破損、光照與陰影、成像模糊六個評價方面，建立鄉村典型工作環境復雜度評價指標體系。通過算法進行道路邊界分割，實現定量評價，并給出典型場景中環境復雜度的參考值。
關鍵詞：無人地面車輛;工作環境;環境復雜度評價;道路邊界分割
0引言
環境復雜度是無人地面車輛自主性評價三因素［1］（即任務復雜度、環境復雜度、人機交互程度）的一個重要方面。美國陸軍新版《作戰綱要》定義的作戰環境由地理、地形、氣象與基礎設施四大要素組成。本文在此基礎上，定義無人地面車輛鄉村典型工作環境為沒有道路標識的鄉村公路、路況較差的鄉間道路，或無鋪裝的土路，以中國農村特有的場景為背景組成的環境；建立無人地面車輛鄉村典型工作環境復雜度評價指標體系；通過算法進行道路邊界分割、路面障礙物識別和可通行區域劃分，完成對該環境復雜度的定量評價，給出典型場景中環境復雜度的參考值。旨在提高無人地面車輛在鄉村典型工作環境下自主性評價的準確性和科學性。
1環境復雜度研究現狀
對無人地面車輛環境復雜度的研究涉及到地形學、氣象學、道路工程學、車輛工程學、戰場環境建模、信息工程學、電磁學等諸多學科［23］。目前，一般采用結構化和非結構化來區分道路環境［4］，這種方法描述不夠精確，包含的因素不夠全面，分析時也主要集中在一些特征明顯的場景或是用來驗證算法的特定環境，與真實的自然環境差別較大。而且，在結構化或非結構化道路環境中也同樣存在復雜程度的差別，無人地面車輛在不同復雜程度的環境中，其自主性評價值是不具可比性的。因此，如何科學地對環境復雜度進行定量評價，給出典型場景中環境復雜度的參考值，是無人地面車輛自主性評價的基礎，對擴大其工作范圍具有重要的現實意義。
2鄉村典型工作環境復雜度評價指標分解
鄉村環境的復雜度較高，道路一般是非標準的，地表粗糙而又凹凸不平，有的甚至是自然形成的小道，沒有清晰的車道線和道路邊界，易受光照、陰影、天氣變化等環境因素的干擾，且沒有交通信號標識，人車混行，路內障礙多。因此，本文結合無人地面車輛執行任務的特點和性質，提取大量鄉村環境圖例的組成因素，以無人地面車輛鄉村典型工作環境復雜度作為評價目標，按層次分析法理論要求，將環境復雜度分為道路環境、車道內障礙、路面覆蓋、路面破損、光照與陰影、成像模糊六個評價方面，建立鄉村典型工作環境復雜度評價指標體系。
2.1道路環境
無人地面車輛在有路環境中分割出道路邊界，在無路環境中分出可通行區域是其感知的最終目標［5］。將影響道路邊界分割的道路環境因素分為車道線、路面類型、路側環境和道路線形四個指標因素，如圖1。
由于基于視覺的道路導航系統主要是由道路檢測和障礙物檢測兩部分組成 ［6］，因此把車道內障礙單列成一個評價方面，分為靜態和動態障礙兩個指標因素，如圖2。
2.3路面覆蓋
被覆蓋的路面常常與路側環境融為一體，造成道路邊界模糊，一般分為落葉、積雪、雨后積水、運輸過程中遺撒物四個指標因素，如圖3。
2.4路面破損
鄉村道路在建設時由于受經費、地形等諸多因素的限制，道路建設標準低、路面材質差、道路養護不及時等造成后期使用中出現路面破損嚴重，將不同的破損類型［78］作為指標因素，如圖4。
2.5光照與陰影
在城市環境中造成陰影的因素較多，在鄉村環境中相對比較單一。將車架、山體、建筑物、植物（高大茂盛的樹木、高草、密灌叢）造成的陰影作為指標因素，如圖5?！?/p>
無人地面車輛是基于機器視覺的環境感知，將揚塵、霧霾、雨天、雪天和陽光反射作為成像模糊的指標因素，如圖6。
3鄉村典型工作環境復雜度評價
道路邊界分割是利用圖像處理或模式識別技術將圖像中的路和非路區分出來，是體現無人地面車輛自主性能的基礎［9］。
3.1評價方法
無人地面車輛工作環境復雜度是一個模
糊概念，其組成因素事先難以確定，隨機性大，由這些因素組成的環境復雜程度更是難以用常規的分類方法或模型進行度量。因此，本文選取大量具有代表性的鄉村真實場景圖例（352×288 dpi），按六個評價方面分類，以此作為不同指標因素的驗證環境圖，經算法驗證，給出最終的評價結論。
本文采用基于最大類間方差和紋理區別的算法［10］對圖像進行道路邊界分割。首先，采用最大類間方差閾值分割法對圖像進行初步分割（利用圖像的灰度值，通過計算目標與背景兩大類間的最大方差而動態得到圖像分割的閾值，然后據此進行圖像分割）；初步分割后的二值圖像有多個連通區域（忽略面積較小的噪聲區域），為了進一步確定道路區域，采用道路紋理作為主要特征進行匹配，分別計算各連通域的紋理特征與實際道路紋理特征的方差，取具有方差最小值的區域作為所求的道路區域。對于模糊圖像先采用基于暗通道的算法去霧［11］處理后，再進行以上步驟，具體流程如圖7。
其次，以人工分割的道路邊界為評價標準，將其與算法分割的道路邊界轉化至同一坐標系下，連成一條由多條線段連接成的線段集，求解兩條線段集的平均距離，得到的左右邊界平均距離取平均值作為環境復雜度的評價值，評價值越大說明分割效果越差，即該環境復雜程度越高。
3.2實驗驗證
采用上述方法進行無人地面車輛鄉村典型工作環境復雜度評價，需要大量圖例進行驗證，受篇幅限制本文僅列出6個評價方面的各一個圖例，如圖8~13。由于道路邊界分割是在原圖基礎上進行的，原圖不再單列。每組圖中（a）為人工分割結果，（b）為算法分割結果，（c）為兩類分割結果的平均距離計算結果。如果圖中有雙側道路邊界，圖8道路環境
但分割結果只有單邊，表明另一邊分割效果不好，不可靠，算法已將其自動過濾。
整理以上6組圖中數值得到鄉村典型工作環境復雜度評價值，如表1。
4評價結果分析
通過建立無人地面車輛鄉村典型工作環境復雜度評價模型，經算法程序實現，用圖例驗證不同環境的可識別難度，得到評價值。對大量評價結果分析、歸類，將環境分為簡單（評價值＜2）、一般（評價值2～5）、較復雜（評價值5～10）、復雜（包括無法識別的情況，評價值＞10）四個等級，并在具體場地實驗結論的基礎上，給出影響無人地面車輛鄉村典型工作環境復雜度的指標因素，如表2。
表2中列出的鄉村典型環境復雜度因素還不全面，今后將通過建立環境數據庫對結論進行不斷的完善和補充。
5結論
在實際的無人地面車輛鄉村典型工作環境中，環境基本上是由多個單因素疊加組成的，而多個因素對鄉村典型環境道路邊界分割的影響卻不是單因素的簡單相加，必須采用科學的方法來判斷環境的復雜程度。因此，對環境復雜度評價的研究是一項長期而有意義的工作，為無人地面車輛自主性評價提供一定的基礎。
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