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基于无人车辅助导航的交通标线识别方法研究
| 论文题名： | 基于无人车辅助导航的交通标线识别方法研究 |
| 关键词： | 无人驾驶汽车;辅助导航;交通标线识别;特征提取;预处理技术;边缘检测 |
| 摘要： | 无人车即无人驾驶汽车，是集感知、决策和控制等模块于一体的智能汽车实验平台。其涉及运动学、动力学、传感器、自动控制、人工智能和模式识别等多门学科和技术，综合了计算机技术和机器人技术，体现了无人驾驶汽车的发展和研究成果。无人车项目的开发和研制工作是一项非常复杂的工程，需要进行大量的试验作为支撑，需要进行软硬件联合开发和调试，而普通的汽车试验根本无法满足无人驾驶汽车所需的相关性能要求。 感知系统是无人车项目中非常重要的一部分，它为无人车提供外界的环境信息，通过各种传感器收集道路周围情况。这里的传感器包括SICK激光雷达、CCD摄像机等，为实验采集各种环境的感知信息，其中的CCD摄像机是本论文用到的主要实验仪器。 实时的交通标线识别系统是无人车感知系统的一个重要组成部分，对无人车的整体性能有着重要影响，因此得到了研究人员越来越多关注。但是，由于自然条件下情况复杂，且系统对实时性要求也很高，所以交通标线的实时识别在辅助导航中效果并不是很理想，仍然有着许多没法解决的问题。 本论文首先对从车载摄像机得到的视频中获取每一帧图像，再基于图像对交通标线进行处理。本论文在总结国内外相关论文研究成果的基础上，设计了交通标线识别系统的基本框架，详细地解释了交通标线识别系统中所涉及的四个关键技术：预处理技术、边缘检测技术、基于不变矩的特征提取技术和基于相似性度量识别技术。预处理技术的叙述见于本论文的第二章，边缘检测技术在第三章中得到描述，不变矩理论在第四章有详细的介绍，而第五章中详细地阐述了基于相似性度量的识别算法。 本论文第四章和第五章为核心章节，提出了交通标线特征提取的算法和交通标线识别的算法。第四章中详细阐述了基于不变矩理论的交通标线特征提取方法，对于自然条件下会产生形变的标线，不变矩理论能够很好地解决这个问题，因为不变矩得到的特征量对发生倾斜、转动和缩放的图像有保持不变的性质。第五章是交通标线识别部分，本论文用到基于相似性度量的分类方法对交通标线进行识别，由于车载的视频图像中交通标线的形状变化很大，甚至会产生畸变，所以为了降低误判和提高识别正确率。 本论文通过一系列地实验，并在真实的自然环境下测试，结果表明本论文设计的交通标线处理系统有一定的实用性，有着较快的处理速度和较高的准确度。一定程度上能够满足实时识别的需求，可以为无人车的决策系统提供路面的交通信息，以便正确地导航。 |
| 作者： | 方启龙 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 李新华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 安徽大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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