自主车辆道路线检测与偏离预警方法研究

摘要

随着我国交通运输业的快速发展和汽车保有量的急剧增加,交通安全问题日益严峻，行车安全问题也越来越受到社会的重视。为提高车辆的整体安全性能,人们开始寻求能够提高车辆安全性能的辅助驾驶系统,而基于机器视觉技术的车道偏离预警系统是汽车辅助驾驶系统中关键部分。车道偏离预警系统能够在驾驶员处于疲劳状态下注意力分散时，导致车辆无意识的偏离车道时发出报警信号，提醒驾驶员及时调整车辆行驶状态，避免发生交通意外。本文针对基于机器视觉的车道偏离预警系统中的车道线检测与跟踪算法和车道偏离预警决策算法进行研究和实现。
　　论文首先介绍本课题研究的背景及意义，然后对车道偏离预警系统中的核心技术在国内外的研究发展现状进行概述。本文的研究对象为结构化道路环境,为更好的提取车道线特征，对道路图像预处理每个步骤的常用算法进行实验对比和分析，选取一套适合本课题的道路图像预处理算法：首先，设定图像下半部分为静态感兴趣区域，采用加权平均法对图像灰度化；然后,用中值滤波法去除噪声,再用大津阈值法分割图像；最后，采用改进的Sobel算子进行车道线边缘增强。
　　然后，建立车道线直线模型，采用一种基于先验知识的改进 Hough变换算法全局提取车道线；改进车道线跟踪方法，采用经典 Kalman滤波算法预测车道线参数，建立车道线动态局部感兴趣搜索区域，用最小二乘法对感兴趣区域内的车道线边缘特征点进行拟合，提取车道线参数。在车道线初始检测阶段和跟踪阶段选取不同的车道线检测方法，保证车道线检测准确性的同时，提高了车道线检测算法的实时性。实验结果表明，算法对不同场景的道路线具有较好的检测效果。
　　最后，将道路路面信息和汽车当前位置信息相结合，建立一种无需相机参数标定的车道偏离预警模型，该模型根据车辆中心与车道边界线的距离来判断车辆是否发生车道偏离，计算简单，报警准确有效。
　　本文提出的车道线检测与跟踪算法的检测效果在多段城市道路视频上获得验证，通过多次车道偏离测试证明车道偏离预警决策方法的有效性。

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第1章 绪论

1.1研究背景与选题意义

1.2国内外车道线识别算法研究现状

1.3国内外车道偏离预警系统研究现状

1.4本文主要工作及章节安排

第2章 自主车辆道路图像预处理方法

2.1图像预处理算法结构

2.2道路图像灰度化

2.3道路图像滤波增强

2.4道路图像二值化

2.5道路图像边缘增强

2.6本章小结

第3章 自主车辆道路线检测与跟踪方法

3.1车道线模型的确立

3.2基于直线模型的道路线检测方法

3.3车道线跟踪预测算法

3.4试验结果及分析

3.5本章小结

第4章 自主车辆车道偏离预警决策算法与实验分析

4.1车道偏离常用预警模型简介

4.2基于横向距离的预警决策模型的建立

4.3车道偏离预警系统设计及性能分析

4.4本章小结

总结与展望

本文的工作总结

存在的问题与进一步工作的展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文

附录B 攻读学位期间参与的科研项目和成果