基于线性逼近的车道线弯道识别方法

为提高车道线识别算法在大曲率弯道下的识别性能,提出一种基于线性逼近的弯道识别方法.基于车道线先验知识,利用改进的局部逆透视变换和Hough变换对车道线进行初步提取.根据初步提取结果,对未知区域进行循环线性逼近并提取车道线边界点.通过最小二乘法利用B-样条曲线完成车道线拟合.实验证明,该算法对大曲率弯道的车道线识别具有较高的精确性.      

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

基于动态区域搜索框及K_Means聚类的三车道检测算法

为解决现有车道线检测方法在弯曲道路上识别准确率较差及Hough检测方法耗时较长的问题,提出一种基于动态搜索框及K-means聚类的三车道检测算法。首先,根据逆透视变换(IPM)将感兴趣区域内部转化成鸟瞰图的形式,利用大津法(OTSU)将单帧图像分成前景和背景两部分区域,然后,在图像底部规定区域内进行直方图分析,得到车道线基准点建立初始搜索框,并在其内部使用K-means算法聚类得到车道线候选点,根据建立的车道线直线模型迭代生成搜索框;最后,将得到的车道线候选点根据贝塞尔曲线对其进行拟合得到检测车道线。实验结果表明算法可以很好地检测车道线弯曲部分,算法单帧处理时间达到30 ms,在包含障碍干扰的路况下识别准确率为90. 1%。     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

一种改进快速Hough变换的车道线检测算法

目的研究智能交通系统中车道线快速检测算法。方法首先将车道线图像灰度化,采用中值滤波去除图像噪声;然后用索贝尔算子将灰度图像二值化处理;再次,根据车道线图像的特点并且结合霍夫变换的需求,设置感兴趣区域;最后,在感兴趣区域内用霍夫变换提取车道线,用最小二乘法进行直线拟合,舍弃干扰虚假线,并对多段车道线图像进行检测。结果与结论相对于经典霍夫变换算法,基于改进快速霍夫变换的车道线检测算法运算时间更短,而且使算法的鲁棒性得到了很大提高。     

基于车道线直线模型的道路曲率估计方法

在车道偏离预警、防止及车道保持等基于机器视觉的驾驶安全辅助系统中,为解决单一直线模型无法预估道路曲率,而曲线拟合方法计算量大等问题,应用车道线直线模型,提出了一种基于远端直线拟合的弯道曲率估计方法,其特征在于车道线仍使用全局直线描述,估计曲率时对远端候选点进行直线拟合.由于保证了较多的候选点数量且使用Hough变换检测直线,以及利用跟踪、滤波等方法,算法在保证车道线检测鲁棒性的同时,基于远端直线拟合方法实现了对弯道曲率的相对定量估计.采用装有全球定位系统(GPS)的实车试验进行验证,结果表明:所提方法在增加候选点数量以提高曲率估计精度的同时,保障了算法的实时性.     

基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别

针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法。首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别。验证结果表明:该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3%,平均耗时0.036s,具有很好的实时性和鲁棒性。     

基于道路特征信息的视觉车道模型研究

为有效进行道路设计评价以及分析道路环境影响驾驶员行为的机理,提出一个视觉车道模型,用于描述驾驶员眼中的道路特征信息. 视觉车道模型基于Catmull-Rom样条曲线建立,在CAD平台下自主开发了视觉车道模型软件,能自动进行设计道路视觉图像拟合;经大量实验分析表明,该模型能拟合任意形状的道路线形,并提取相关参数. 对视觉车道模型与道路三维几何信息的关系进行统计分析,是进行道路设计一致性评价的基础.     

基于分段直线模型和ATN的车道识别方法

为了满足室外移动机器人高速安全行驶的要求,提出了一种基于分段直线模型和增强型状态转移网络(ATN)的车道识别方法。给出了高速公路车道线的分段直线模型;在车道识别阶段,首先采用动态双阈值二值化方法对原始图像进行预处理得到二值化图像,再利用基于ATN的图像理解算法识别出车道线。使用该算法的清华大学室外移动机器人(THM R-V)系统在高速公路上的最高自主行驶速度已经超过了150 km/h,另外在各种天气和不同路况下的稳定表现也说明了该算法的鲁棒性。     

基于Canny算子和Hough变换的夜间车道线检测

针对夜间只有车灯照射路面图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的问题,提出了一种夜间车道线识别方法。首先,对预处理后的图像采用Laplacian算子进行边缘增强;然后,结合Otsu算法进行Canny边缘检测,再在边缘图像底部1/3区域中利用Hough变换进行直线拟合;最后,在斜率约束的基础上提出了一种内侧车道线提取算法,实现了车辆所在车道内侧车道线的检测。针对多种夜间车道线图像进行实验,结果表明,该算法准确提取出了内侧车道线。提出的方法能克服图像较暗和光照不均的影响,排除旁侧车道线、护栏等的干扰,有助于夜间车辆各行其道。     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

基于机器视觉的车道偏离报警系统

为了提高基于机器视觉车道偏离报警系统的可靠性和实用性,对基于视觉的车道偏离报警系统各个环节的优化做了研究.介绍了基于视觉的车道偏离报警系统的构成和工作原理,提出了各个环节的实现方法.通过选择直线车道数学模型和限定车道提取的感兴趣区域(ROI)以简化系统复杂度和提高检测精度.首先使用方向可调滤波器进行图像预处理,然后使用Kalman预测器和距离判别法得到车道线有效点集,最后采用抗干扰能力强的Hough变换得出车道线参数.研究并采纳了一种无需对摄像头标定的车道偏离决策方法,通过综合道路图像中2条车道线的斜率值来判断车辆偏离车道的程度.实验表明,该系统具有良好的车道识别能力以及准确的偏离决策能力,能够满足高速公路环境车道偏离报警要求.     

基于滑动ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法实现

车道线检测是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)实现的重要组成部分,文章提出一种在复杂环境中的直弯道检测方法.首先采用带有自适应阈值的横向梯度算子对影像灰度图进行车道线资讯过滤,并采用模糊搜索策略修补过滤后的车道线资讯,提高系统鲁棒性及车道检测的正确率.然后采用滑动ROI(Region Of Interest)窗口策略统计车道边界资讯图梯度方向角,剔除异常梯度方向角的边界噪音资讯,同时采用影像关联方法减少冗余车道线边界资讯,以减少后续Hough转换运算量.直线车道部分提出一种快速查表的Hough转换方法,用于直线侦测;弯道部分引入双曲线对模型,其参数初始值承接于直线车道部分,并通过搜索策略最终确定其k参数,实现弯道部分的侦测.实验表明,此算法在路况复杂的环境中具有较好的鲁棒性,能够实时提供车道资讯信息.     

基于转向交通流特性分析的变向车道设置应用

变向车道是当下解决交通流不均衡问题的重要措施。不同于以往单独分析各类型变向车道的设置,通过分析潮汐车道设置对左转车流的影响,及通过交通量、不均衡转向系数等指标分析左转车流的交通流特性,提出随相位变化的双停车线短变向车道。通过仿真分析,结果表明:随相位变化的变向车道设置,在有效时间内,提高了车流通行效率,减少了车辆在停车线前的等待。     

嵌入式实时车道线偏移快速侦测算法及系统实现

以CortexA9处理器OMAP4460作为核心处理器,并在此基础上提出一种算法,设计了一种嵌入式实时侦测车道线偏移的系统。实验表明,该系统在路况复杂及不同光强干扰的情况下仍能表现出较强的鲁棒性。     

基于OpenCV的改进RANSAC车道线检测方法

车道线的检测技术是自动驾驶汽车中的重要技术。为了提高车道线的检测能力,提出了一种改进RANSAC的车道线识别方法。通过设置感兴趣区域提取路面图像并进行缩放;把彩色图像的RGB通道按5∶5∶0的权重转化成灰度图像;再用速度更快的积分图法对图像进行自适应二值化;接下来进行一系列的形态学处理来减小噪声;提取Harris角点作为拟合数据点;最后,运用改进了选择初始点和删除外点的RANSAC(random sample consensus)的方法,根据数据点估计车道线参数。实验结果表明,该算法适合多种道路环境下的车道线检测,具有较好的鲁棒性和实时性。     

城市潮汐车道设置

为了有效缓解交通拥堵压力,充分提高道路通行能力,对潮汐车道的设置问题进行了全面深入的研究.首先系统研究了潮汐车道的设置条件,然后在此基础上分析了潮汐车道设置方案的内容,基于设置内容的要求分析了设置原则,为了最终得到科学合理的潮汐车道设置方案内容,对潮汐车道设置方案的影响因素及对应指标进行了明确分析.研究成果可直接用于指导潮汐车道设置.     

改进的图像距离变换方法在车道检测中应用

在边缘检测得到二值图像的基础上,提出了一种新的行方向距离变换方法,将其距离图像作为车道检测特征图像,并利用实验验证了行方向距离变换得到的距离图在处理非连续车道线时的有效性及相比于边缘图的优越性.结果表明,行方向距离变换方法不仅能够提供距离信息,而且在处理非连续车道线时能够尽量使其连续化,从而提高车道检测的效率和鲁棒性.     

基于鲁棒比例-积分-微分控制的智能汽车自主换道轨迹跟踪控制

为了解决智能汽车自主换道轨迹跟踪所使用的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器参数难以整定的问题,提出应用于自主换道轨迹跟踪控制的鲁棒PID控制器设计方法。首先,构建车辆-道路系统动力学模型,将转向执行机构看作一阶惯性环节,搭建包括转向执行机构动力学模型在内的系统动力学模型;然后,基于分段多项式表达求解自主换道轨迹模型,并基于时间与误差绝对值乘积积分构建鲁棒PID控制器,确定控制参数,形成闭环系统的传递函数;最后,进行仿真及实车试验,结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性,能在保证换道工况下智能车辆较好的轨迹跟踪能力的同时,有效地提高乘员舒适性。