發(fā)布時(shí)間：2020-04-20 03:58

【摘要】：中國(guó)目前的交通狀況是事故量大、死亡率高,ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng))和智能駕駛技術(shù)可以解決行車(chē)安全問(wèn)題,但目前都沒(méi)有大量普及應(yīng)用,部分功能還處在研究階段,且國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀落后于國(guó)外。車(chē)道檢測(cè)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(duì)此進(jìn)行研究。本文旨在研究一套可以實(shí)時(shí)繪制車(chē)道并可實(shí)現(xiàn)車(chē)道偏離預(yù)警(LDW)的車(chē)道檢測(cè)系統(tǒng)。首先,對(duì)ADAS、智能駕駛和車(chē)道檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了分析,然后分析了本文研究的車(chē)道檢測(cè)系統(tǒng)及面臨的問(wèn)題。其次,針對(duì)圖像預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、車(chē)道繪制、車(chē)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(cè)模塊,分析了邊緣檢測(cè)的技術(shù)原理,然后對(duì)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(cè)。在車(chē)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(chē)道線推算方法。在車(chē)道偏離預(yù)警模塊,首先對(duì)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(duì)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(dòng)層、車(chē)道檢測(cè)中間件層和車(chē)道檢測(cè)應(yīng)用程序?qū)尤齻�(gè)模塊構(gòu)成,各模塊之間通過(guò)API接口聯(lián)系,每一部分各司其職,耦合性低。最后,在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試時(shí),先介紹了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并分析了測(cè)試數(shù)據(jù)集,然后針對(duì)功能完整性、準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性和多種路況進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)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(dòng)泊車(chē)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(duì)基礎(chǔ)設(shè)施通信）、V2V（車(chē)與車(chē)之間的通信）等技術(shù)以及高精度地圖的使用，車(chē)聯(lián)拓，其輔助功能將開(kāi)拓得更深入、更細(xì)分、更全面，也將在各種應(yīng)用場(chǎng)景下得到發(fā)揮正的無(wú)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(lèi)：一類(lèi)是 ADAS；另一類(lèi)是無(wú)人駕駛，典型的例子為 Google 和百度的無(wú)人車(chē)。政策分析：各國(guó)新車(chē)評(píng)價(jià)規(guī)程對(duì)汽車(chē)安全需求不斷提高，我國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)受?chē)?guó)家制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)和工業(yè)信息化部委托，，發(fā)布的《中國(guó)無(wú)人駕駛技術(shù)旅行圖報(bào)告》中提出我國(guó)無(wú)人駕駛“三步走”戰(zhàn)略，提出了 2026-2030 年每輛車(chē)都應(yīng)采用無(wú)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6;TP391.41

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本文編號(hào)：2634122