| 基于全局与局部模型相互制约及具有模型不确定性评估的车道线检测方法 |
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| 引用本文： | 刘晓龙,邓志东.基于全局与局部模型相互制约及具有模型不确定性评估的车道线检测方法[J].东南大学学报(自然科学版),2013(Z1):1-6. |
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| 作者姓名： | 刘晓龙 邓志东 |
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| 作者单位： | 清华大学计算机系;清华大学智能技术与系统国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(90820305,60775040) |
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| 摘 要： | 针对无人驾驶车辆,提出了一种新的基于全局与局部模型相互制约及具有模型不确定性评估的车道线检测方法.该方法基于车道线的全局与局部模型,通过它们之间的相互制约与影响,有效地实现了视觉测量噪声的过滤与全局信息的获取.进一步利用对检测结果或全局模型的不确定性程度进行评估,不仅可稳定可靠地检测到车道线,而且还可为多源异构传感器之间的信息融合提供基础支撑.面向高速公路进行了大量的真实道路实验.实验结果表明,利用所提方法获得的预瞄点,其平均侧向偏差小于0.3 m,平均角度偏差小于0.03°,能够满足无人驾驶车辆在高速公路上进行自主行驶的需要.
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| 关 键 词： | 车道线检测 全局模型 局部模型 不确定性评估 无人驾驶车辆 |
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