車道偏離預警系統(tǒng)車道線檢測及預警策略算法研究.pdf

1、隨著我國汽車保有量的持續(xù)增加，汽車的安全性與舒適性問題也逐漸成為了關注的焦點，而智能交通安全系統(tǒng)的長足發(fā)展在一定程度上提高了駕駛的安全性，車道偏離預警系統(tǒng)作為智能交通安全系統(tǒng)的一部分，主要應用在高速公路上，其能在駕駛員疲勞駕駛偏離車道的情況下給予駕駛員提醒，并返回到原來的車道內，促進了安全駕駛，降低了交通事故的發(fā)生率。
　　本文主要對基于視覺的車道偏離預警系統(tǒng)中兩項關鍵技術，即車道線檢測和預警策略進行了算法方面的研究。首先介紹了車

2、道偏離預警系統(tǒng)的發(fā)展歷史及目前國內外發(fā)展現狀，并提出現存系統(tǒng)檢測算法中存在的一些問題。其次，對于從攝像頭采集到的視頻的每一幀圖像進行預處理，圖像預處理過程中包括有灰度化、二值化、閾值分割算法、去噪、圖像形態(tài)學、邊緣檢測、優(yōu)先像素等方法的介紹及應用。主要通過本文提出的優(yōu)先像素的方法將背景與車道線的色差最大化，之后通過中間閾值將背景與車道線區(qū)別開來。再次，摒棄了傳統(tǒng)的Hough變換在直線檢測方面及經典的sobel算子在邊緣檢測方面的應用，而

3、采取通過最小二乘法擬合的方式檢測車道線，提取車道線位置信息，并根據車道線信息通過卡爾曼濾波進行后續(xù)感興趣區(qū)域的提取與車道線追蹤，在追蹤模式下提高了車道線檢測的效率與精度。針對卡爾曼濾波對于偏差變動較大的目標追蹤較差的情況，對于傳統(tǒng)卡爾曼濾波進行了改進，并通過車道變更實驗驗證了改進的卡爾曼濾波追蹤的有效性。
　　針對經典的車道偏離預警策略只能應用在逆透視圖像的缺點，本文通過Prescan/simulink聯(lián)合仿真的形式，將應用在逆透

4、視圖像下TLC預警策略“翻譯”成在透視圖像下基于車道線夾角及車輛重心偏離車道中線的距離信息的預警策略。通過在Prescan軟件中設置不同的車輛速度與偏航角模擬系統(tǒng)預警時刻，之后通過車道線檢測程序提取此刻車道線夾角及距離信息，建立基于車輛速度、車道線夾角、車輛重心偏離車道中線距離的三維預警模型，最后通過仿真實驗驗證基于車道線夾角與距車道線距離的預警策略的魯棒性及有效性。
　　車道偏離預警系統(tǒng)核心算法的驗證平臺是在windows系統(tǒng)下