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基于多传感器融合的车道线检测技术的研究与应用
| 论文题名： | 基于多传感器融合的车道线检测技术的研究与应用 |
| 关键词： | 俯视图;运动模型;扩展卡尔曼滤波;车道线跟踪;智能交通系统;车辆辅助驾驶系统 |
| 摘要： | 随着社会经济的发展,交通运输问题越来越突出,迫切要求采用现代化的管理方法来实现交通管理,这样就引发了对智能交通系统(ITS)的研究。车辆辅助驾驶系统是智能交通系统的重要组成部分,在提高汽车的主动安全性能和减少交通事故方面有着广阔的应用前景。基于视觉的道路感知技术是辅助驾驶系统中的关键技术,因此研究道路的感知技术对车载辅助驾驶系统具有重要的意义。 本文研究的内容是基于多传感器融合的车载单目视觉道路检测技术,本文的基本思想是:车辆行驶时,道路线检测模块通过摄像机识别道路线,系统结合传感器提供的车速等信息将多帧道路线信息转换到俯视图上进行融合;道路线跟踪模块将在俯视信息上对道路线信息进行跟踪验证。由于俯视图信息历史信息更丰富,所以其跟踪信息的准确度更高。本文研究内容分为三大部分:首先研究俯视图上的车道线信息融合算法,并由此构建道路线跟踪的预处理模块;然后对道路线建立运动模型,利用扩展kalman滤波在俯视信息上实现对车道线的跟踪;最后基于运动估计和Hough变换的原理提出了俯视信息上的车道线跟踪定位算法。 实验结果表明本文所提出的融合多传感器信息的道路线检测系统,能很好地检测出道路车道区域,并且对道路线的检测和跟踪更为准确,能够为构建车辆辅助驾驶系统提供重要的依据。 |
| 作者： | 孙兴 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 赵宏;袁淮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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