一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法

提出了一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法. 给出一种简单的逆透视变换方法,该方法不依赖于摄像机参数,计算简便. 基于法向车道线模型研究了车道线的线特征提取方法,结合线特征的方向特性和强度信息,提出了改进的Hough变换车道线直线检测方法,有效提高了检测的鲁棒性和计算速度. 利用检测出的直线对车道线进行精确定位,采用加权最小二乘曲线拟合方法完整地提取出图像中的车道线. 实验证明,算法在弯道和非平坦路面上都能准确地提取出车道线,具有较强的鲁棒性.      

基于自适应消失点及时间上下文的光照鲁棒车道线检测（英文）

提出了一种光照不变的车道线检测算法,充分利用时空上下文信息实现了鲁棒的车道线检测.通过霍夫变换自适应检测出消失点和感兴趣区域,减少计算量;利用图像序列的时空上下文信息,以及一种时间切片图像的产生方法来获得车道线关键点,此外,利用顶帽变换增强图像对比度以获得噪声和低光照度情况下更好的分割效果;给出了车道线预测的方法.通过若干试验验证,结果表明,该算法可以有效地检测出车道线,并且对于低光照、变光照、破损和模糊车道线具有较好的鲁棒性.     

基于车道线识别和多特征的前车检测算法

前车检测是安全辅助驾驶系统的主要研究领域,实时鲁棒的检测方法能够使智能车实现有效的防偏防撞预警和控制。提出了一种基于车道线识别和多特征的前车检测方法。首先基于车道线识别方法将感兴趣区域定位于两条车道线之间,然后依据车底阴影特征自适应确定中远距离车辆假设区域,最后利用纹理特征、垂直梯度投影均值和边缘对称性特征三层约束来验证车辆区域。实验结果表明:该方法能够实时准确地检测出不同光照条件下本车车道前方中远距离的车辆。     

基于神经网络的车道偏移自动检测的研究

车道偏移是交通事故的主要因素之一。通过引入神经网络提出了一种应用机器视觉检测车道偏移的方法。首先通过图像处理从道路图像提取道路标志线。然后通过最小二乘法计算道路图像中道路标志线的参数。以道路图像中道路标志线的参数为输入,车道偏移参数为输出,建立神经网络进行车道偏移检测。实验结果表明误差小于0.5%,方差检验结果也表明人工测量和神经网络的结果无显著差异。新方法将有助于车道偏移自动检测技术的发展。     

一种自适应的车道线检测算法

车道线检测是一种在基于视觉的驾驶员辅助系统中起关键作用的技术手段,可用于车辆导航,侧向控制,防撞或车道偏离警告等车辆系统中。提出一种自适应的车道线检测方法。首先,从原始图像中提取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)图像并将其转换为灰度图像;然后,自适应的改变车道宽度识别出可能的车道区域;最后,根据车道的结构和方位特性匹配车道,再利用Hough变换检测直线,并结合前一帧与当前帧的车道信息预测车道段,以避免计算错误。实验数据表明,该方法在准确性和鲁棒性方面表现突出。     

非线性模糊直接鲁棒自适应控制的后推设计

采用模糊直接控制方法,针对一类非线性多入多出系统,提出了一种带有连续鲁棒项的鲁棒自适应控制方法.在此基础给出了高阶多入多出系统的鲁棒自适应的后推设计方法.在鲁棒项合理简化的情况下,给出了系统Lyapunov意义下的稳定性证明,简略分析了各设计参数的物理意义及其对系统性能的影响.理论分析和仿真实验均显示,本方法可以使系统全局渐近稳定,且选取恰当的设计参数可保证系统对输入信号的跟踪达到任意精度;并且由于鲁棒项的引入可使系统的设计更具灵活性.     

含未知输入的Lipschitz非线性广义系统的观测器设计

考虑了一类含有未知输入的Lipschitz非线性广义系统的鲁棒观测器设计问题.设计了一种非线性广义系统的未知输入观测器；当系统干扰无法消除时,设计出了一种鲁棒观测器.证明了它们的存在判据，并给出了具体的设计步骤.算例说明了方法的有效性.     

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。     

基于模糊化SOBEL自适应算子的直线车道处理

针对汽车安全辅助驾驶系统领域的车道线检验问题,提出了一种改进的基于模糊化SOBEL自适应算子直线车道线检验.首先在车道线边缘检验时,采用了模糊化SOBEL自适应算子进行边缘检验;为了更好地选取阈值,采用了一种基于体育项目评分标准的阈值选取方法,保证所保留的车道线信息的正确性,并给出了一种增修补车道线信息的数学模型;利用梯度函数的分布特性过滤掉噪声,最大限度地保留车道线分布信息,利用Hough变换拟合出最终的车道线.经MATLAB仿真,并在嵌入式系统上实现.实验表明,该方法简单,能保证系统的实时性.     

时滞系统的一种Smith预估H∞鲁棒控制方法

提出一种基于Smith预估器的H∞ 鲁棒控制器的设计方法 .该方法用Smith预估器巧妙地将时滞过程的鲁棒性能问题转化为无时滞过程的鲁棒性能问题 ,简化了分析和综合 ,避免了时滞的分式近似 .理论分析及仿真结果表明该方法有效地克服了时滞 ,使系统的鲁棒性能得到了明显改善 .     

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。     

考虑驾驶人换道意图的车道偏离预警系统

 为降低基于机器视觉车道偏离预警系统的误警率,提出一种考虑驾驶人换道意图的车道偏离预警系统。运用SteerableFilter 方法对所采集的道路图像信息进行滤波,运用局部搜索区域法提取车道线参数,运用基于图像信息的识别方法检测车辆的车速、转向信号、车道偏离状态以及驾驶人的头部动作状态,判断驾驶人的换道意图,建立了车道偏离预警的决策算法及系统。应用Matlab 软件对实车采集得到的视频进行算法验证和系统仿真试验,结果表明,提出的车道偏离预警决策算法是可行的,该预警系统将有意识与无意识的车道偏离区分开,从而能有效屏蔽在驾驶人有意识偏离车道时的误报警,具有更高的可靠性。     

基于边缘特征点聚类的车道线检测

针对复杂的道路工况及实时性的需求,提出了一种基于边缘特征点聚类的车道线检测方法。首先结合车道线边缘的梯度分布和灰度分布提取边缘特征点;然后依据车道线特征点的连续性和梯度方向的一致性进行特征点聚类得到离散区域,并通过衡量各区域之间的相似度进行区域聚类;最后选出最优类内的点进行拟合。在多种环境的道路场景下对该车道线检测方法进行验证,验证结果表明,该方法检测速度快、鲁棒性强,有助于实际工程应用下的车道偏离预警系统的研究。     

基于时间和空间融合的车道偏离预警模型

针对车辆偏离时间和车辆横向位置决策模型精确度不足的问题,基于车辆动力学原理,建立车辆运行模型,分析车辆从当前位置到接触车道边缘为止所需要的最小时间和车辆中心距离车道中心线的距离,建立基于时间和空间融合的车道偏离预警模型;运用Carsim软件对所建模型进行仿真验证,并将所建模型与TLC、DLC两种典型的预警模型的预警结果进行对比,结果表明,本文提出的预警模型可有效针对车道偏离进行预警,误差率在4%之内,精度较高。     

车道偏离预警图像处理滞后时间补偿

现有的车道偏离预警系统有着较长的图像处理时间,这使得图像采集时间点处的车道线与图像处理完成时间点处的车道线之间存在一定差异,从而影响系统的准确性和有效性。本文中提出了一种补偿图像处理滞后时间的方法。该方法利用一个基于二自由度车辆模型的状态观测器,将图像采集时间的的车道线转换为图像处理完成时间点处的车道线,以提高系统的准确性。最后利用carsim与matlab联合仿真来验证该方法的有效性。     

基于动态区域规划的双模型车道线识别方法

为提高车道偏离预警以及前方车辆识别系统性能,提出一种基于动态区域规划的双模型结构化道路车道线检测方法。通过基于模板的腐蚀、膨胀处理改善了图像预处理效果。根据“微元”理论进行图像动态细化分区,对各区域局部独立识别,整体综合分析,最终利用直线和B-样条曲线双模型完成车道线拟合。 实车试验证明,直线/B-样条曲线双模型拟合,提高了算法对不同车道线的适应性。      

嵌入式换道预警系统设计

针对以往换道预警系统设计中存在的灵活性低、实时性差等缺点,设计了一种基于车载CAN(controller area network)总线数据的嵌入式换道预警系统。首先,以飞思卡尔半导体公司的MC9S12XET256微处理器为核心,利用雷达传感器、车载CAN总线等获取与换道相关的车辆行驶状态参数和周围环境感知信息等原始数据,并以TTC(time to collision)为门限值制定换道预警规则,通过声光报警方式实现报警。在实车条件下进行验证,其中安全换道过程系统预警准确率为95%,冲突区预警准确率为93%。     

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.     

基于驾驶模拟器的HMI可用性测试实验环境研究

针对现有汽车驾驶模拟器的功能局限,探讨了对于测试汽车人机界面（HMI）,如何搭建一个可用性测试实验环境,探究出汽车HMI在驾驶模拟器上的可用性测试方法.针对汽车的智能化和网联化功能,设计并搭建出基于智能驾驶座舱的台架,实现了通用智能汽车驾驶仿真,使汽车HMI设计测试过程明细化,继而验证设计的可行性和有效性.以先进驾驶辅助系统中的LDW（车道偏离预警）功能为例,分析了LDW的应用场景,最后将HMI设计应用到驾驶模拟器上进行可用性测试,以期对未来HMI测试方法产生一定的启发.