基于视觉的复杂环境下道路检测技术研究

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道路检测技术是自动驾驶环境感知的基础关键技术之一,是自动驾驶汽车决策规划的重要参考。我国道路工况与发达国家相比,存在道路环境构型多样、人车高度混杂等特点,给面向复杂情况的道路检测技术开发带来极大的挑战。本文的主要研究工作及结论如下:(1)针对复杂环境下结构化道路车道线检测检测效率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于多约束PPHT(渐进概率式霍夫变换)算法的复杂环境结构化道路检测方法。采用限制对比度的自适应直方图均衡增强道路图像,改进PPHT算法,提出了基于多约束的改进PPHT算法实现左右车道线提取。(2)针对结构化道路图像存在遮挡、污损、阴影等情况准确率低的问题,改进多约束PPHT算法,设计了基于无迹卡尔曼滤波的车道线跟踪算法,建立车道线观测模型,实时观测车辆行驶状态下的车道线模型参数,得到车辆行驶状态下的有效估计;与现有结构化道路车道线检测经典算法进行对比分析,验证了改进算法具有更高的准确度、实时性和抗干扰性。(3)针对非结构化道路图像环境变量复杂,干扰因素多的问题,设计了基于区域生长与图像分块的非结构化道路边界检测方法。研究非结构化道路预处理方法,采用HSV空间转换和中值滤波增强图像;采用Otsu阈值分割算法二值化图像并通过形态学方法去除离散噪声点、平滑边缘;利用基于最大面积法的区域生长算法提取道路区域,结合图像分块算法提取道路边缘点并拟合道路边界。与现有非结构化道路边界检测经典算法对比,验证了本文提出的非结构化道路检测方法的可行性和先进性。
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