【摘 要】
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在智能汽车驾驶辅助系统中,环境感知是其中的重要组成部分,也是智能车获取周围环境态势以及自身行驶状态的核心功能。在提高汽车行驶安全性的过程中,大部分的环境感知功能依赖视觉信息,车道线检测技术作为智能驾驶的前期工作,对车道偏离预警、车道保持、路径规划等至关重要,因此基于机器视觉的车道线检测问题具有重要的研究意义。本文通过经视觉传感器采集的道路图像提取车道线信息,主要针对复杂环境下的车道线检测与跟踪方法
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在智能汽车驾驶辅助系统中,环境感知是其中的重要组成部分,也是智能车获取周围环境态势以及自身行驶状态的核心功能。在提高汽车行驶安全性的过程中,大部分的环境感知功能依赖视觉信息,车道线检测技术作为智能驾驶的前期工作,对车道偏离预警、车道保持、路径规划等至关重要,因此基于机器视觉的车道线检测问题具有重要的研究意义。本文通过经视觉传感器采集的道路图像提取车道线信息,主要针对复杂环境下的车道线检测与跟踪方法进行研究,本文主要研究内容如下:（1）感兴趣区域确定,对道路图像中存在的白噪声、随机噪声等采用高斯滤波去噪,采用Canny算子提取图像边缘信息,并基于累计概率霍夫变换进行直线检测,对检测结果中不满足斜率范围的部分予以剔除减少干扰,通过基于最小二乘法的消失点检测确定原始图像中感兴趣区域,经逆透视变换得到包含车道线信息的鸟瞰图,提高后续图像处理运行速度。（2）车道线检测算法部分,首先对鸟瞰图提取车道线特征,通过颜色向量滤波算法及HSL颜色空间转换分别获取目标特征二值图,对于环境中与目标颜色相近的其他物体如方向标识等设置矩形度阈值予以剔除,并对得到的二值图进行基于区域生长的图像融合处理得到特征点集,将本文特征提取方法与大津法作对比,结果表明本文所提方法在复杂场景中具有更好的抗干扰能力,能更完整地提取出车道线特征,分析车道线拟合方法,针对三次多项式拟合方法的不足提出改进的RANSAC算法,并结合贝塞尔曲线进行车道线拟合,对于曲率较大的车道线型拟合效果偏离实际车道线较大的问题提出贝塞尔曲线优化算法,检测结果表明在复杂环境下采用优化算法识别车道线结果更准确,具有更高的拟合精度。（3）对于车道线跟踪算法,针对复杂环境下车道线存在磨损、遮挡等情况及光照不均等因素导致车道线检测过程出现漏检或误检的问题,采用基于卡尔曼滤波器进行车道线跟踪,由于相邻视频帧中车道线信息具有较好的连续性,利用邻近有效帧的检测信息能在一定范围内补全相应车道线,使得检测结果更加准确,并采用基于卡尔曼滤波器实时更新感兴趣区域,减少图像处理的计算量进一步提高算法实时性及准确率。本文针对复杂环境下车道线检测问题,采用多个数据集及视频流验证本文检测及跟踪方法的有效性,实验数据及结果表明,本文提出的算法可以有效检测车道线并具有很好的鲁棒性。
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