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基于机器视觉的车道偏离预警系统的研究
| 论文题名： | 基于机器视觉的车道偏离预警系统的研究 |
| 关键词： | 车道偏离预警系统;启发式搜索;Hough变换;并行运算;机器视觉 |
| 摘要： | 近年来，社会经济取得了快速发展，汽车等机动车数量和公路总长度迅猛增加，随之导致道路交通安全事故频频发生。如何提高驾驶过程中的安全系数，减少车辆交通事故已经成为汽车安全领域研究中的热点问题。车道偏离预警系统(LDWS)是驾驶辅助技术、汽车安全技术、无人驾驶技术的重要组成部分，对减少由车辆非正常变道导致的车辆安全事故具有重大意义。目前，LDWS的研究还处于初始的研发阶段，成本高、体积大、实时性差等因素影响着该技术的应用。 针对目前存在的问题，本文对LDWS进行研究。在分析了LDWS的研究意义及目前研究现状的基础上，提出了本设计的研究内容。本文的研究内容主要包含了硬件设计和算法研究。 在硬件设计中，深入阐述了信号采集模块、数据处理模块、存储器模块和报警显示模块的功能特性，给出了各个模块的原理图设计；同时对部分模块的驱动程序设计进行了详细介绍。 在算法研究中，首先对常用滤波算法、边缘检测算法进行仿真验证，根据仿真结果将算法移植到系统的硬件平台上，完成算法在嵌入式系统中的实现；然后针对车道边界点搜索的准确度问题，本文采用启发式搜索算法，设计一种优化的边界点搜索方法，并采用Hough变换对其进行拟合。考虑到Hough变换运算效率低下、耗时较长的缺陷，本文充分发挥 FPGA的性能优势，设计一种空间并行运算方法，提高Hough变换的运算效率，增强了系统的实时性；最后本文根据提取出来的车道线，建立基于车辆在当前车道中的横向位置和偏向角的车道偏离预警模型，完成车道偏离预警。 本系统设计了一个完整的车道偏离预警平台，包含了硬件设计、算法的优化、仿真和移植等，并对系统进行功能测试实验，实验结果达到了预期的效果。 |
| 作者： | 巫肇彬 |
| 专业： | 仪器仪表工程 |
| 导师： | 童凯;王国宾 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 燕山大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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