存在车辆干扰的车道线识别

为避免道路上行驶的其它车辆对车道线识别的干扰,提出了一种结合车辆识别的车道线识别方法。融合雷达数据,车辆识别模块首先在图像中识别出车辆占据的区域;对于每一个车道线识别模块挑出的车道线候选点进行判断,去除处于车辆区域的车道线点;如果有效车道线点数目不足,则利用卡尔曼滤波的跟踪结果,确定符合最小风险函数的车道线位置。经过多种工况下的试验验证,该方法能够稳定地对车道线进行识别,准确地提取车道线参数,并且算法对车辆干扰有良好的抵抗能力。     

基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究

汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础.为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究.利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°.提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号.      

基于图像的车道线内车辆目标识别

为了获取本车道内前方车辆信息,文章提出一种基于HOG特征与SVM模型的车辆识别方法。根据检测出的车道线确定搜索区域,结合车底阴影特征实施车辆的检测并确定车辆可能存在的假想区域,针对假想区域进行HOG特征提取,构建车辆正、负样本库,将假想区域进行HOG特征输入到训练好的SVM识别器,实现车辆目标的识别。通过大量测试图像进行验证,结果表明文章采用的方法可识别出本车道内前方车辆目标。     

车辆自适应车道偏离识别算法研究

针对车辆在行驶时由于车道线检测方法单一,导致对直道线和弯道线检测效果不一致,从而影响车道偏离识别效果的问题,基于摄像头采集到的图像信息,提出了1种自适应车道偏离识别算法。该算法对车辆在直道行驶时采用偏离判断基准线法,而在弯道行驶时采用基于触线时间阈值法,分别对行驶状态进行车道偏离判断,该算法既保证了计算速度,又保证了结果的准确性。为了验证所提出方法的有效性,采用仿真的方法,使用车道偏离识别算法获取的数据,通过比例-积分-微分(PID)算法对车辆行驶状态进行控制,得到车辆在预期车道内的行驶状况,以此证明了所提出的车道偏离识别算法的有效性。     

基于CCD参数智能调节的车道线检测

在分析传统Hough变换优缺点后,提出一种基于CCD参数智能调节的车道线检测方法。通过建立图像特征区域,调节CCD的亮度、增益和曝光时间等参数,增强车道线与周围道路的对比度,减少路面噪声;在此基础上提出改进的Hough变换算法,对整幅图像进行种子点的选取与归类,再对每组种子点进行Hough变换,最后通过一定的角度约束提取车辆当前运行车道线。道路试验验证了该方法的有效性、实时性和准确性。     

基于路面图像对称性的车道偏离识别方法研究

利用车道边缘信息定义了边缘分布函数EDF,通过分析车道线在道路图像中的方向变化来判断车辆是否偏离了车道中央。将车道偏离识别问题通过EDF函数本身重要形态特征对称轴转换成一个数学问题,减少了动态道路场景噪声的影响,无需在测量车道方向时考虑摄像机自身的参数,提高了适应随机和动态道路环境的能力,是一种可靠的车道偏离识别方法。     

基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。     

1种基于平行直线对模型的车道检测方法

针对智能车辆安全辅助驾驶系统中利用单目视觉进行车道识别的问题,提出了1种基于平行直线对模型的车道检测方法。该方法根据高速公路图像特征构建平行直线对模型,在此基础上先利用 Hough变换提取直线,再由改进的级联 Hough变换检测出平行直线对的消失点,最后通过消失点和先验信息来提取当前车道线。使用M atlab对高速公路上不同路段、不同光照情况、不同车辆干扰下共150幅道路图像进行实验,检测精度达88.6%,平均检测时间为0.24 s。实验结果表明,这一方法在高速公路行驶环境下能较准确地检测出当前车道线,具有很好的光照适应性、抗车辆干扰性和一定的实时性。      

基于最大相关准则图像分割的结构化道路路径识别和跟踪算法

为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪。试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

基于视觉的重型车辆车道保持控制方法

重型车辆车道保持借助视觉传感器获取道路信息,以单点预瞄和道路中心线位置偏差实现对车辆的前馈控制。考虑重型车辆体积大导致响应慢,进入稳态时间较长等问题,本文将车辆质心和车道中心线横向偏差用于修正车辆位置。提出与速度成线性关系变化的P控制参数,应用PD控制算法得到输出转角对重型车辆进行横向控制,通过Simulink/TruckSim联合仿真验证算法可靠有效。同时经过实车测试车辆始终沿着车道中心向前行驶,实现了基于视觉控制车辆在车道内快速、平稳行驶。     

基于熵最大化图像分割的直线型车道标识识别及跟踪方法

为了解决在道路路面材料不一致或光照不均匀情况下的车道标识线的识别和跟踪问题,提出一种基于熵最大化的图像分割可变形模板的车道标识线识别及跟踪方法.该方法结合了图像变窗口处理技术和基于熵最大化分割方法来实现对道路图像的理想分割,然后利用可变形模板匹配方法得到车道标识线参数,最后采用建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标识线的实时跟踪.试验结果表明：该方法具有很好的可靠性、鲁棒性和实时性.     

桥梁动态称重系统在板桥中的应用研究

桥梁动态称重(Bridge Weigh-in-motion:BWIM)系统是以桥梁为载体来识别过桥车辆的轴重及总重量。目前商用BWIM系统均利用桥梁跨中弯矩影响线作为参考来识别过桥车辆轴重。因此,获得更为符合桥梁实际边界条件的影响线对于提高车辆轴重识别精度具有重要意义。基于一跨径13 m的简支板桥的现场试验,利用最小二乘原理,通过标定车作用下桥梁跨中截面的动态响应信号来标定实际桥梁结构影响线。然后采用Moses算法,依据标定的影响线,对过桥车辆进行了轴重识别。计算结果表明:对于多车道板桥,每个车道的实际影响线有一定差别,而影响线的选取直接影响轴重识别的精度,所以需对每个车道进行影响线标定,然后基于车辆经过该车道所得到的影响线来反算过桥车辆轴重。     

基于道路特征的车道线识别算法分析及平台搭建

基于当前智能驾驶背景下道路特征模型的车道线识别现状,对应用于智能汽车的图像预处理中的灰度化处理算法、滤波处理算法和感兴趣区域提取技术分别进行对比分析,研究不同的图像预处理方法在车道线识别算法的应用适用性。对车道线实时提取算法中的边缘检测技术原理、道路特征条件转化算法进行综合运用分析,搭建基于道路特征的车道线识别算法模型,经过在Visual Studio平台验证,算法模型满足智能驾驶汽车车道线识别要求。     

车道线识别中的自适应Canny边缘检测及改进研究

针对Canny边缘检测阈值在车道线识别中不易选取的问题,提出了基于Otsu算法实现自适应Canny边缘检测的方法。实验验证表明,其对远视野道路图像可以获得良好的边缘检测效果,而对近视野道路图像效果较差。进一步提出了目标区域补偿策略改进上述算法。结合Hough变换算法,实现了车道线的识别。实验结果表明,改进的算法可以达到实时获取车道线的要求。     

车辆识别技术

针对目前车辆识别难度大且辨识结果受光照强度、亮度以及天气影响较大等问题,文中提出一种利用车道线对称性识别车辆的方法。该方法通过对采集的图像进行PDE去噪,在充分保留图像纹理特征的前提下,依据灰度值梯度变化率精确确定车道线位置,再根据车道线对称性锁定车道区域,缩小搜索范围,进而准确地对周围车辆进行识别。试验结果表明,该方法能够对后方50m盲区内车辆进行准确识别,且受光照条件影响小。     

基于融合分割和变尺度窗口的车道线距离检测

在车辆安全和驾驶行为相关研究中，车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题，提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先，构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法，可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割；其次，针对车道线边缘特征复杂多变的情况，设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线；最后，采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法，实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明：在正常场景和多种复杂特殊场景下，所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s^-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势，可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。     

基于高精度地图的车道推荐开发

为满足当前高阶智能化车辆对车道推荐引导的需求,文章基于车机导航地图（SD-Map）和高精度地图（HD-Map）进行关联匹配,完成道路和车道的映射关系表达,提出了可行域空间的路网模型和车道综合推荐系数的计算规则。基于行车道路剩余距离、车道限速和车道拥堵信息,建立车辆运动学模型,使用动态窗口法（DWA）优化算法定义速度空间,建立以车道路剩余距离、车道限速和车道拥堵信息为因子的综合成本函数,通过迭代优化获得最优车道推荐列表。最后通过实车测试验证优化结果,与基于静态地图数据推荐的车道相比,能够更加有效灵活地基于距离目的地剩余距离、车道限速情况和车道拥堵状态进行车道推荐,保证车辆当前行车速度最优。     

基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法研究

为对智能车周围环境中车辆的行驶轨迹做出合理、有效的预测,提出了一种基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法。首先,接收感知得到的障碍物信息,结合高精度地图提供的车道线信息,对车辆进行行为识别;然后建立s-l坐标系,将车辆运动分解为沿车道线方向(纵向)的运动和垂直于车道线方向(横向)的运动,依据行为识别结果得到车辆在横、纵向运动的多项式方程;再以高精度地图中的车道线曲率作为约束,筛选出一条最优的预测轨迹。实车实验结果表明,在车道保持、换道和转弯3种基本行为下,车辆在4 s内的轨迹平均预测误差分别为:0.52,0.51和1.03 m,较CTRA模型预测误差分别减小了1.81,4.48和5.49 m,单个车辆轨迹预测平均耗时为0.103 ms,验证了本文中所提方法的有效性、准确性和实时性。     

面向多元场景结合GLNet的车道线检测算法

各种复杂环境下路面车道线的高效精确检测是自动驾驶领域中车道偏离预警系统的关键性技术之一。由于车辆实际运行环境的复杂性和路面车道线的多样性，现有方法在车道线检测的准确性和鲁棒性上仍需不断增强。提出一种面向多元场景结合GLNet的车道线检测算法。首先采用改进Gamma校正对待检测路面图像预处理，消减光照不均匀、夜晚等环境干扰，增强车道线纹理。然后为增强数据集的多样性，在LaneNet网络的基础上引入对抗生成网络DCGAN，构建GLNet网络模型。该模型采用编码-解码的网络结构提取车道线特征（车道蒙板和像素点），通过DBSCAN聚类算法将不同车道线划分为不同的实体，使用H-Net网络学习的视觉转换矩阵优化并拟合输出车道线。最后基于已训练好的GLNet权重模型对车道线进行精确提取，并在Tusimple数据集和自制数据集上测试验证。试验结果表明：该方法的检测准确率可达97.4%，相较于基于LaneNet网络的车道线检测算法明显提高；DCGAN网络的加入丰富了数据集类型，并提高了该模型的表征及分类能力；DBSCAN聚类算法的平均聚类时间约为0.016 s，相较于Meanshift算法运行效率更高。所提出的方法考虑了不规范、环境复杂等多种道路类型的车道线检测任务，提升了对复杂噪声与多元场景的处理能力，在车辆辅助驾驶领域具有较好的鲁棒性和适用性。     

基于图像行数据处理的车道偏离预警系统

本文中提出一种基于图像行数据处理的车道线识别方法和低成本车道偏离预警系统。通过逐行特征的提取和归类处理,提高运行效率,降低内存消耗。在此基础上利用数字摄像头和主频为400MHz的DSP芯片,设计出低成本车道偏离预警系统。它无需视频解码电路和拓展存储器,在保证车道线识别率的同时有效降低了硬件复杂度。为量化评估系统车道线识别性能,采用了一种适用于嵌入式系统的车道线识别测试方案,利用离线制作的样本数据,对车道偏离预警系统进行了硬件在环识别性能的测试。结果表明,系统具有较高的稳定性和实时性,在典型工况下能获得很好的识别率。