自主車輛道路線檢測與偏離預(yù)警方法研究.pdf

1、隨著我國交通運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展和汽車保有量的急劇增加,交通安全問題日益嚴(yán)峻，行車安全問題也越來越受到社會的重視。為提高車輛的整體安全性能,人們開始尋求能夠提高車輛安全性能的輔助駕駛系統(tǒng),而基于機(jī)器視覺技術(shù)的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)是汽車輔助駕駛系統(tǒng)中關(guān)鍵部分。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)能夠在駕駛員處于疲勞狀態(tài)下注意力分散時，導(dǎo)致車輛無意識的偏離車道時發(fā)出報警信號，提醒駕駛員及時調(diào)整車輛行駛狀態(tài)，避免發(fā)生交通意外。本文針對基于機(jī)器視覺的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)中的車

2、道線檢測與跟蹤算法和車道偏離預(yù)警決策算法進(jìn)行研究和實現(xiàn)。
　　論文首先介紹本課題研究的背景及意義，然后對車道偏離預(yù)警系統(tǒng)中的核心技術(shù)在國內(nèi)外的研究發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行概述。本文的研究對象為結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境,為更好的提取車道線特征，對道路圖像預(yù)處理每個步驟的常用算法進(jìn)行實驗對比和分析，選取一套適合本課題的道路圖像預(yù)處理算法：首先，設(shè)定圖像下半部分為靜態(tài)感興趣區(qū)域，采用加權(quán)平均法對圖像灰度化；然后,用中值濾波法去除噪聲,再用大津閾值法分割圖像；

3、最后，采用改進(jìn)的Sobel算子進(jìn)行車道線邊緣增強(qiáng)。
　　然后，建立車道線直線模型，采用一種基于先驗知識的改進(jìn) Hough變換算法全局提取車道線；改進(jìn)車道線跟蹤方法，采用經(jīng)典 Kalman濾波算法預(yù)測車道線參數(shù)，建立車道線動態(tài)局部感興趣搜索區(qū)域，用最小二乘法對感興趣區(qū)域內(nèi)的車道線邊緣特征點進(jìn)行擬合，提取車道線參數(shù)。在車道線初始檢測階段和跟蹤階段選取不同的車道線檢測方法，保證車道線檢測準(zhǔn)確性的同時，提高了車道線檢測算法的實時性。實驗結(jié)