【摘 要】
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为了在车辆颠簸、光照阴影、路面其他特征干扰等环境下为无人驾驶车辆规划控制系统提供有效范围内准确可靠的导向信息,提出一种基于视觉的车道线检测算法。该算法通过预处理
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61304194);中国教育部博士基金项目(20121101120015)
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为了在车辆颠簸、光照阴影、路面其他特征干扰等环境下为无人驾驶车辆规划控制系统提供有效范围内准确可靠的导向信息,提出一种基于视觉的车道线检测算法。该算法通过预处理消除车辆颠簸以及光照阴影对视觉图像的影响;基于马尔可夫模型,根据单帧检测结果更新图像俯视图中车道线位置的概率分布图,在存在路面其他特征干扰时可靠地完成车道线检测;根据检测结果,自动选择曲线模型对直道弯道进行拟合,并将拟合结果以期望路径点序列的形式输出给规划控制系统。该算法应用于无人驾驶车辆平台,在2013年"中国智能车未来挑战赛"中,单纯依靠视觉完成17 km的城郊环湖路面行驶,时速达到40 km/h.
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