基于粒子濾波的車道標(biāo)識(shí)線檢測(cè)與跟蹤算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)的主要內(nèi)容是檢測(cè)汽車駕駛環(huán)境，其中道路檢測(cè)是ITS的關(guān)鍵技術(shù)之一.車道標(biāo)識(shí)線作為道路的基本約束，能夠用于估計(jì)自車前進(jìn)方向和自車定位，并且可提供路面車道信息，其檢測(cè)與跟蹤在基于視覺(jué)的智能交通系統(tǒng)中是必不可少的.現(xiàn)存的基于視覺(jué)的車道檢測(cè)和跟蹤算法，多數(shù)用于高速公路上車輛的自主導(dǎo)航，無(wú)法解決特殊的道路狀況，如高速公路出口、雙車道標(biāo)識(shí)線等，并且算法的初始約

2、束條件假設(shè)較多，如自車初始位置與車道的一部分平行，初始圖像中除了車道標(biāo)識(shí)線外沒(méi)有其他線形結(jié)構(gòu)干擾，但現(xiàn)實(shí)很難達(dá)到如此理想的初始環(huán)境.
　　 本文首先分析了基于視覺(jué)的車道標(biāo)識(shí)線檢測(cè)與跟蹤算法的研究現(xiàn)狀，通過(guò)對(duì)比各種算法，闡述了現(xiàn)存車道標(biāo)識(shí)線的檢測(cè)與跟蹤算法存在的問(wèn)題.其次，提出了基于置信度度量的車道標(biāo)識(shí)線檢測(cè)算法，通過(guò)邊緣點(diǎn)檢測(cè)得到車道標(biāo)識(shí)線的邊緣，用車道方向估計(jì)方法去除不可能是車道標(biāo)識(shí)線的邊緣線，并建立融合多幀檢測(cè)結(jié)果的有限狀態(tài)

3、機(jī)，實(shí)現(xiàn)了車道標(biāo)識(shí)線的狀態(tài)判定，能夠及時(shí)地停止對(duì)消失車道標(biāo)識(shí)線的檢測(cè)與跟蹤.再次，根據(jù)粒子濾波理論，提出了基于CONDENSATION算法的車道標(biāo)識(shí)線跟蹤算法，依據(jù)車道標(biāo)識(shí)線的先驗(yàn)知識(shí)，建立相應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型和觀測(cè)更新模型，得到描述車道標(biāo)識(shí)線的狀態(tài)的后驗(yàn)概率估計(jì)，并采用分割采樣等方法將算法性能加以改進(jìn)，提高了跟蹤的準(zhǔn)確性和可靠性.最后在不同條件下進(jìn)行算法評(píng)估，包括不同的光照條件、天氣條件和道路狀況，都能夠達(dá)到較高的識(shí)別率，評(píng)估結(jié)果證明了