车道偏离预警算法研究

为提高车辆行驶的主动安全性,文章根据车辆偏离速度将TLC算法和FOD算法相结合,针对车道偏离预警系统提出了多模式车道偏离预警算法,并搭建Simulink模型,结合Carsim进行联合仿真实验。仿真结果表明,提出的算法能更好的进行车道偏离预警。     

基于小波分解的车道偏离预警算法研究

针对当前车道偏离预警系统成本高且精度较低等问题,提出基于小波分解的车道偏离预警算法。该算法利用车载CCD实时采集路面图像信息,运用小波分析对图像进行去噪和二值化处理,利用车道线对称性精确识别车道线,通过判定车道中心线所在位置辨识自车是否偏离车道。试验结果表明该算法能对主车的偏离进行准确识别,识别精度达到95.4%。     

车道偏离辅助系统技术现状与发展

汽车车道偏离辅助系统的主要作用是实现汽车的横向主动安全,当汽车无意识偏离车道时,该系统将对驾驶员进行预警提示,并在必要时对汽车进行主动控制,使汽车保持在车道内以避免发生事故.文章介绍了车道偏离辅助系统的结构功能,对车道检测、驾驶员意图识别、车道偏离决策算法以及车道保持控制算法等关键技术的研究现状进行了分析总结,针对车道...     

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。     

车道识别过程中搜索车道线的方法

提出了一种在RO I(region of interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的车道识别算法,使其能够很好地处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态搜索窗口,除了能精确地追踪车道标志线之外,还能应用于弯路路况。运用LM edSquare曲线拟合算法提高了车道拟合过程的稳健性和精确性。由于RO I的建立,整个识别过程的计算量大大降低,适应实时性要求。     

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。     

车道偏离预警系统研究概述

本文介绍了车道偏离预警系统的研究背景和近十几年来国内外开发出的一些典型的车道偏离警告系统,最后指出了车道警告偏离系统研究的发展趋势。     

一种基于机器视觉的车道偏离报警系统

本文介绍了车道偏离报警系统及其国内外的研究现状,重点介绍了基于机器视觉的车道偏离报警系统。对基于机器视觉的车道偏离报警系统中的CPCI架构的硬件结构和车道线实时检测算法进行了描述,提出了一种切实有效的车道线检测算法。     

识别驾驶人意图的车道偏离防避有界控制

为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统（Lane Departure Avoidance Systems,LDAS）对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明：所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。     

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。     

基于直接线性变换的车道偏离预警系统

为了提高车道偏离预警系统的检测精度及其便利性,提出了一种在感应区域内建立搜索窗口的车道识别算法,并利用数字图像处理及分析技术对所获道路图像进行滤波、增强及边缘识别处理,然后通过直接线性变换法将所获取的车道边缘信号的像素坐标转换为道路二维物方坐标,最后根据所获车道线坐标及汽车预设坐标显现汽车行驶状态,继而联系汽车驾驶状况,达到对汽车行驶状态的监控和对车道偏离的预警功能,具有良好的发展前景。     

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。     

车道偏离预警系统原理研究及未来技术展望分析

车道的偏离是交通事故的重要诱因,因此,利用车道偏离系统来进一步的减少交通事故率具有重要的实践意义,文章从车道偏离系统的工作原理出发,对车道偏离系统的原理进行了分析,对应用进行了阐述,同时,车道偏离系统的未来发展进行了展望,文章的研究对车辆车道偏离系统的技术应用拥有重要的意义。     

基于改进霍夫变换的车道线识别算法

针对霍夫变换时间复杂度高、准确性差的缺点,提出一套基于改进霍夫变换的完整车道线识别算法流程.该完整算法包括感兴趣区域划分、灰度化、二值化、Canny边缘检测和改进霍夫变换.改进霍夫变换首先采用概率统计原理对车道线点集分类,依据分类情况投票判断车道线;其次采用极径极角约束优化在目标区域筛选目标车道线.实验结果表明:改进后...     

基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题,提出了一种基于优化最大类间方差法（OTSU算法）阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先,使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测（HED）模型获取车道线边缘特征,将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式;然后,使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合;最后,根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明,该方法的综合路况预警准确率为95.92%,检测速率可达34 ms/帧。     

基于机器视觉的车道偏离警告系统研究综述

介绍了采用智能车辆道路系统对策的车道偏离避撞警告项目和近十几年来开发出的一些典型的基于视觉的车道偏离警告系统,并就这种系统所采用的警告标准进行了总结,最后对车道警告偏离系统研究的发展趋势进行了简述。     

公开道路车道线真值测试评价方法研究

随着L2级ADAS功能的普及,车辆需要识别车道线来进行横向控制。公开道路测试是智能驾驶车辆测试“三支柱”的最后环节,通过公开道路测试的方法来验证车道线的识别效果必不可少。本文就当前公开道路车道线测试方法的欠缺,提出多传感器数据层及特征层融合的方案,利用车道线摄像头辅助激光雷达的方案做为车道线测试冗余的真值系统,并提出相应的数据分析指标,最后通过实车测试验证了该方案的有效性。