【摘要】：中國目前的交通狀況是事故量大、死亡率高,ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))和智能駕駛技術(shù)可以解決行車安全問題,但目前都沒有大量普及應(yīng)用,部分功能還處在研究階段,且國內(nèi)的研究現(xiàn)狀落后于國外。車道檢測系統(tǒng)是ADAS和智能駕駛里不可或缺的重要模塊,所以很有必要對此進(jìn)行研究。本文旨在研究一套可以實(shí)時繪制車道并可實(shí)現(xiàn)車道偏離預(yù)警(LDW)的車道檢測系統(tǒng)。首先,對ADAS、智能駕駛和車道檢測系統(tǒng)進(jìn)行了分析,然后分析了本文研究的車道檢測系統(tǒng)及面臨的問題。其次,針對圖像預(yù)處理、邊緣檢測、車道繪制、車道偏離預(yù)警功能模塊進(jìn)行了研究。在圖像預(yù)處理模塊,采用了特定系數(shù)的加權(quán)平均法進(jìn)行圖像灰度化。然后采用平滑濾波中的高斯濾波和直方圖均衡化方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)。在邊緣檢測模塊,分析了邊緣檢測的技術(shù)原理,然后對比分析了Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子,采用了改進(jìn)的Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測。在車道繪制模塊,提出了一種尋找消失點(diǎn)和感興趣區(qū)域的方法,然后提出了一種候選點(diǎn)和代表點(diǎn)的思想以及車道線推算方法。在車道偏離預(yù)警模塊,首先對比分析了CCP、FOD、TLC、EDF等現(xiàn)有的幾種偏離預(yù)警算法模型,然后提出了一種中位線偏離預(yù)警算法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析。然后,針對系統(tǒng)軟硬件實(shí)現(xiàn)方面:在硬件上主要從整體上進(jìn)行了描述;在軟件上,主要采用分層分模塊的思想組織軟件結(jié)構(gòu),由底層驅(qū)動層、車道檢測中間件層和車道檢測應(yīng)用程序?qū)尤齻�模塊構(gòu)成,各模塊之間通過API接口聯(lián)系,每一部分各司其職,耦合性低。最后,在對系統(tǒng)進(jìn)行測試時,先介紹了實(shí)驗(yàn)平臺并分析了測試數(shù)據(jù)集,然后針對功能完整性、準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性和多種路況進(jìn)行測試。測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)車道繪制和偏離預(yù)警功能且準(zhǔn)確率高穩(wěn)定性好。
【圖文】：

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文tection）、注意力輔助系統(tǒng)（AttentionAuxiliary System,AAS）、自動泊車系統(tǒng)（Autorking）、自適應(yīng)巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)等，如圖 1.1 所示。結(jié)合 V2I對基礎(chǔ)設(shè)施通信）、V2V（車與車之間的通信）等技術(shù)以及高精度地圖的使用，車聯(lián)拓，其輔助功能將開拓得更深入、更細(xì)分、更全面，也將在各種應(yīng)用場景下得到發(fā)揮正的無人駕駛方向更進(jìn)一步[4-6]。

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文可分為兩類：一類是 ADAS；另一類是無人駕駛，典型的例子為 Google 和百度的無人車。政策分析：各國新車評價規(guī)程對汽車安全需求不斷提高，我國汽車工程學(xué)會受國家制造強(qiáng)國戰(zhàn)略咨詢委員會和工業(yè)信息化部委托，，發(fā)布的《中國無人駕駛技術(shù)旅行圖報告》中提出我國無人駕駛“三步走”戰(zhàn)略，提出了 2026-2030 年每輛車都應(yīng)采用無人駕駛或輔助駕駛系統(tǒng)的目標(biāo)。智能駕駛發(fā)展階段如圖 1.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6;TP391.41

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本文編號：2634122