發(fā)布時間：2018-12-27 11:37

【摘要】：基于視覺的道路圖像提供了車輛運行局部環(huán)境的豐富信息。本文提出了一種新穎的適用于自主駕駛系統(tǒng)的車道線檢測與跟蹤算法。它采用了廣義曲線的車道線參數(shù)模型,通過計算機仿真實驗,將圖像的預處理算法和基于坐標變換原理的拾取算法相結合(即RRF算法),在感興趣區(qū)域中成功提取道路邊緣。最后,在2維計算機圖像坐標系中重建車道線曲線,為以后的數(shù)據(jù)提取打下了基礎。仿真結果表明,提出的車道線檢測與跟蹤算法具有良好的魯棒性和實時性。
[Abstract]:The vision-based road image provides abundant information about the local environment of vehicle operation. This paper presents a novel lane detection and tracking algorithm for autonomous driving systems. It adopts the driveway parameter model of the generalized curve and combines the image preprocessing algorithm with the pick up algorithm based on coordinate transformation principle (RRF algorithm) through computer simulation experiment to extract the road edge successfully in the region of interest. Finally, the lane line curve is reconstructed in the 2 D computer image coordinate system, which lays the foundation for the data extraction in the future. Simulation results show that the proposed lane detection and tracking algorithm is robust and real-time.
【作者單位】： 貴州大學機械工程學院;
【基金】：國家自然基金(No.61164007);黔教合KY字(2014)226號 貴州省重大科技專項計劃項目(黔科合重大專項字(2014)6004) 貴州大學研究生創(chuàng)新基金項目(研理工2016034)
【分類號】：TP391.41;U495

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6 沈\，

本文編號：2392999