【摘要】： 行駛安全是汽車交通發(fā)展的永恒主題,隨著汽車保有量的迅速增加,公路上的交通事故,特別是惡性交通事故發(fā)生率居高不下,交通安全問題日益突出。智能車輛應(yīng)運(yùn)而生,它是車輛工程領(lǐng)域的研究前沿,體現(xiàn)了車輛工程、人工智能、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)等多學(xué)科領(lǐng)域理論技術(shù)的交叉與綜合,是未來車輛發(fā)展的趨勢(shì)。安全保障技術(shù)是其中必不可少和十分重要的組成部分。 本文從車輛主動(dòng)安全性的角度出發(fā),在車輛的安全保障技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了積極有益的探索。本文以吉林大學(xué)智能車輛課題組購(gòu)置的微型面包車為試驗(yàn)研究平臺(tái),對(duì)不同光照條件下車道標(biāo)識(shí)線識(shí)別與跟蹤、車道偏離預(yù)警進(jìn)行了系統(tǒng)、深入的研究。本文研究成果將為我國(guó)汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用研究提供有力的理論和技術(shù)支撐。 不同光照條件下的車道標(biāo)識(shí)線識(shí)別與跟蹤是實(shí)現(xiàn)車道偏離預(yù)警的前提和基礎(chǔ),文中針對(duì)不同光照條件下的道路圖像特點(diǎn),采用不同的圖像預(yù)處理方法,利用Hough變換或線性回歸方法提取出車道標(biāo)識(shí)線參數(shù),采用建立梯形感興趣區(qū)域的辦法實(shí)現(xiàn)車道標(biāo)識(shí)線的快速、準(zhǔn)確的跟蹤。 利用道路重建的方法以去除透視投影的影響,在重建圖像中,針對(duì)不同光照條件下的重建圖像特點(diǎn),采用不同的圖像預(yù)處理方法,利用Hough變換實(shí)現(xiàn)重建圖像中車道標(biāo)識(shí)線的識(shí)別,建立平行的感興趣區(qū)域的方法實(shí)現(xiàn)重建圖像中車道標(biāo)識(shí)線的快速、準(zhǔn)確跟蹤。 利用信息融合的方法,將重建圖像與原始圖像中的車道標(biāo)識(shí)線參數(shù)信息進(jìn)行融合,提高了車道標(biāo)識(shí)線識(shí)別的準(zhǔn)確性與可靠性。 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了道路圖像光照模式分類器,實(shí)現(xiàn)了不同光照條件下車道標(biāo)識(shí)線識(shí)別與跟蹤算法的自動(dòng)選取。 建立了車輛在當(dāng)前車道中位置參數(shù)、方向參數(shù)以及車道寬度估計(jì)模型。在此基礎(chǔ)上,建立了車道偏離預(yù)警模型,長(zhǎng)距離道路試驗(yàn)證明,該模型能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)車道偏離預(yù)警,研發(fā)的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)誤警率低于3%,漏警率低于1%。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：U491.62

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本文編號(hào)：2607383