高速公路中車道檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、視覺導(dǎo)航是目前車輛輔助駕駛和無人駕駛系統(tǒng)中的主流技術(shù)之一,具有信號(hào)探測(cè)范圍廣、環(huán)境信息完整、價(jià)格便宜、符合人類感知方式等優(yōu)點(diǎn)。本文針對(duì)車輛視覺導(dǎo)航中車道檢測(cè)這一關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究,旨在開發(fā)出一套能夠適用于高速公路中無人駕駛車輛導(dǎo)航的車道檢測(cè)方法,主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 探討了圖像預(yù)處理方法,尋求一種能夠有效抵抗光照、雨霧等因素,并且能夠消除冗余信息、突出車道有效信息的道路圖像預(yù)處理方法。
　　 總結(jié)和分析了目前研究

2、中建立的車道模型和相關(guān)假設(shè),對(duì)假設(shè)中的消失點(diǎn)計(jì)算方法進(jìn)行了討論,提出了一種基于攝像機(jī)參數(shù)的快速定位消失點(diǎn)和消失線的離線計(jì)算方法,并在車道檢測(cè)過程中根據(jù)車道檢測(cè)結(jié)果更新消失點(diǎn)位置,通過消失點(diǎn)估計(jì)被部分遮擋的車道線。
　　 提出了一種基于路面分割和概率Hough變換的車道檢測(cè)方法,該方法先分割路面區(qū)域,再在路面感興趣區(qū)域進(jìn)行車道檢測(cè)。其中,基于顏色的路面分割方法使用三角形區(qū)域的顏色特征提取和連通域像素統(tǒng)計(jì)完成了路面分割,適用于高速公

3、路和鄉(xiāng)村公路的路面檢測(cè)；在概率Hough變換中粗量化了參數(shù)空間,并引入車道線總長(zhǎng)閾值,有效解決了由于連續(xù)的車道邊緣像素不足而造成的漏檢問題。
　　 針對(duì)車道分割的要求,提出了一種基于車道線線型判定的車道分割方法,該方法根據(jù)虛線型車道線是分割高速公路各車道的關(guān)鍵信息這一特點(diǎn),在車道檢測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上,通過統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算車道分段數(shù),識(shí)別虛線型車道線,完成高速公路中的車道分割。
　　 實(shí)驗(yàn)表明,本文的方法有效解決了車道檢測(cè)過程中的