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自主车辆道路线检测与偏离预警方法研究
| 论文题名： | 自主车辆道路线检测与偏离预警方法研究 |
| 关键词： | 车道偏离;预警决策;自主检测;图像分割;感兴趣区域 |
| 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。 |
| 作者： | 彭湃 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 王耀南;段峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖南大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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