直线模型下的车道线跟踪与车道偏离检测
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (2)1.基于TLC的预警决策算法 (3)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (6)3.基于横向速度的评价算法 (6)4.基于CCP的评价算法 (6)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (7)6.基于EDF的预警算法 (8)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (9)8.基于FOD的评价算法 (10)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
基于线性抛物线模型的车道检测与跟踪方法
体转 化 为式 （ １ ） 、（ ２ ） 、（ ３ ）之 实 际 物体 的世 界 坐标 值 ，然
后 将转 换 式带 人道 路 模 型 中 。其 中 ， Ｘ、 ｙ、 Ｚ是 世界 坐 标 系 ； Ｘ 、 ｙ 、 Ｚ 是摄 像机 坐标 ； 、 是 图像 坐标 ； Ｈ 是 摄像 机距 地 面 的高度 ； ｍ 摄 像 机倾斜 斜 率 。 图 １ 摄像机投影模型
１ 车 道 检 测
１ ． １ 摄 像 机 的 定 标
通 过摄像 机 获取 汽车 前方 一定 范 围 内的图像 数 据 。其 装
设位 置位 于 车辆 前挡 风玻 璃与 车 内后视 镜之 间 ，由于车 道 检
测必 须在 影像 坐标 上进 行 ，车 道线 的影像 处 理结 果 由二 维 图
像 经 透视 法［ ７ 转 换 ，还原 到物体 的 三维空 间 坐标 ，以获 得 车 道 的真 实空 间的位 置 ，如 图 １ 所 示 。因此 ，将影 像平 面 的物
假设 。仅对 图像 中特 定 区域进 行 处 理 ，从 而缩 短 处 理 时 间 ，降 低 算 法 的 复 杂 度 以及 误 判 率 ；文 献 Ｅ ６ ］
在 跟踪 方 面采用 了粒 子 滤波 方法 ，粒 子滤 波可 以用 多种 特 征加权 度 量 ，但 粒 子滤 波 的误差 方差 阵是手 工 加 入 的 ，太 大太 小都 会影 响 滤波器 性 能 。因此 ，笔 者提 出一种 基 于 线性 抛 物 线 模 型 的车 道 检测 与 跟 踪 ， 并用 卡 尔曼 滤波 方法 对模 型参 数进 行更 新 ，仿 真结 果表 明所 提 出 的方 法性 能 良好 。
［ 关 键 词 ］ 车 道 检 测 ；线 性 抛 物 线 模 型 ；感 兴 趣 区域 ；双 阈值 ；卡 尔 曼滤 波 ；车 道 线 ［ 中图分类号］Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ ［ 文献标志码］Ａ ［ 文章编号］ １ ６ ７ ３ —１ ４ ０ ９（ ２ ０ １ ３ ）０ ７ —０ ０ ５ ３一 Ｏ ５
高速公路车道线检测与跟踪算法研究
高速公路车道线检测与跟踪算法研究作者：田炳香郑榜贵吴晴来源：《现代电子技术》2008年第09期摘要：为提高高速公路上车道线识别的快速性和鲁棒性，提出了一种有效的车道线检测与跟踪方法。
采用霍夫变换进行车道线检测，具有较强的抗干扰能力，能够准确地识别车道线。
车道线跟踪利用Kalman预测参数建立感兴趣区域，然后用扫描线法搜索车道线边界点，在车道线间断区域利用Kalman预测器定位车道线边界。
由于搜索限制在预测范围内，提高了搜索精度，减少了搜索范围，保证了实时性能，且对虚线车道线识别特别有效。
仿真实验结果表明，对于不同的天气状况和车道线种类，该算法均有较好的识别效果。
关键词：车道线检测与跟踪;Hough变换;Kalman预测器;感兴趣区域中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)09-180-Research on Lane Detection and Tracking Algorithm of Highway(College of Electronic Information & Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing,100022,China)Abstract：An efficient method of lane detection and tracking is proposed to improve robustness and efficiency of lane recognition of ne detection based on Hough Transform(HT) has good robustness and can identify lane accurately.In lane tracking,the Region of Interest (ROI) is established using parameters predicted through the Kalman predictor.Then lane boundary points are searched by scan line method in ROI.The lane boundary in discontinuous area is located using Kalman predictors.The algorithm can improve searching precision,reduce the search area,and ensure real-time performance due to restricted searching area,especially for dashed lanes.Simulated experiment results show that the algorithm has good performance under different weather conditions and lane models.Keywords：lane detection and tracking;Hough transform;Kalman predictor;region of interest1 引言当今社会，公路交通事故已经成为人们普遍关注的问题，尤其高速公路上发生事故的几率正呈逐年上升的趋势，其造成的危害也是各类交通事故中最为严重的。
车道线检测原理
车道线检测原理车道线检测技术是自动驾驶技术中不可或缺的一项技术。
车道线检测原理是基于计算机视觉，利用摄像头对路面进行画面分析，检测出车道线的位置和方向，从而为自动驾驶提供重要的信息。
下面将详细介绍车道线检测的原理。
一、图像采集与处理要进行车道线检测，首先需要采集路面图像。
一般来说，我们会在车辆顶部或前部安装摄像头，并将摄像头实时采集的图像传输给计算机。
接着，计算机会对图像进行处理，处理的主要目的是为了减少图像噪点和增强车道线的对比度，使车道线更加清晰。
二、边缘检测在图像处理的过程中，需要进行边缘检测。
边缘检测是指在图像中找出颜色或强度突变的边缘线条，前提是信噪比高、图像采集时没有抖动等干扰。
常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。
这些算法能够在复杂的背景环境下也能够有效地检测出车道线的边缘。
三、霍夫变换在边缘检测的基础上，接下来就需要进行霍夫变换。
霍夫变换是图像处理中的一种最主要的算法，能够实现从图像中提取几何形状的功能。
对于车道线检测，我们需要使用霍夫变换来检测直线的位置和方向。
霍夫变换的原理是将图像空间中的每一条直线映射到霍夫空间中的一组参数，然后在霍夫空间中找出一些特殊的点，这些点对应于图像空间中直线的位置和方向。
四、曲线拟合经过霍夫变换处理后，得到的车道线数据是一些零散的点，需要对这些点进行拟合，得到整条车道线的曲线方程。
现在常用的拟合算法是最小二乘法和贝塞尔曲线拟合法。
最小二乘法是通过寻找最小化误差平方和的函数来拟合车道线数据，而贝塞尔曲线拟合法则是利用贝塞尔曲线绘制车道线的拟合曲线。
五、车道线追踪与跟踪在得出车道线的曲线方程后，就需要实现车道线的追踪和跟踪。
车道线追踪是指将现在的车道线位置和方向与之前的车道线位置和方向进行比较，得出车道线偏移的方向和大小，从而对车辆进行动态控制。
而车道线跟踪则是指在车道变化时对车道线进行自动重新识别、追踪和更新。
基于车道线斜率的车道偏离检测
光电工程Opto-Electronic Engineering第 39 卷第 7 期 2012 年 7 月V ol.39, No.7July, 2012文章编号：1003-501X(2012)07-0043-06基于车道线斜率的车道偏离检测余厚云 1，张为公 2，赵转萍 1( 1. 南京航空航天大学 机电学院，南京 210016； 2. 东南大学 仪器科学与工程学院，南京 210096 )摘要：针对结构化道路上运动车辆的车道偏离检测问题，采用单目视觉作为感知手段，分别从针孔模型下摄像机成像的空间几何关系和图像中车道线消失点的位置特点两个方面出发，推导出车辆直行情况下车道偏离率与两侧 车道线斜率比之间的简单函数关系，该函数与摄像机内外参数无关。
同时完成了在摄像机不同方向角下的车道偏 离率测量试验，结果表明由于行车方向瞬时变化引起的摄像机方向角微小改变对车道偏离检测的影响可以忽略。
道路现场试验结果表明，上述视觉测量方法得到的车道偏离率与手工实测结果相比，其相对误差小于 5%。
基于 车道线斜率的单目视觉检测方法避开了繁琐的摄像机参数标定过程，达到了较高的车道偏离检测精度。
关键词：车辆安全；车道偏离；单目视觉；车道线斜率；车道线消失点 中图分类号：TP212.9文献标志码：Adoi ：10.3969/j.issn.1003-501X.2012.07.007Lane Departure Detection Based on the Slope of Lane LinesYU Hou-yun 1，ZHANG Wei-gong 2，ZHAO Zhuan-ping1( 1. College of Mechanical and Electrical Engineering ,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics , Nanjing 210016, C hina ;2. Department of Instrument Science and Engineering , Southeast University , Nanjing 210096, China )Abstract : To resolve the lane departure detection on structural road, monocular vision is adopted as the perception.Respectively based on the verification of projective geometry and the position of the vanishing point of lane lines in the picture with pinhole camera model, the relationship between lane departure and the ratio of lane line ’s slope is concluded as a simple function which is unconcerned with the parameters of camera. Moreover, the experiment of measurement for the quantity of lane departure is performed with different camera orientation angles, and the result shows that the influence of small change of the orientation angles caused by the traffic direction can be neglected. Actual experiment result demonstrates that the precision of lane departure detection by this method is high, and the relative error is less than 5% compared with manual measurement. As stated above, the precision of lane departure detection by the method introduced is high and the complicated calibration of monocular camera can be avoided.Key words : safety of vehicle; lane departure; monocular vision; slope of lane lines; vanishing point of lane lines0 引 言当车辆在行驶过程中一部分接触或越过车道线时，称车辆发生了车道偏离。
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (2)1.基于TLC的预警决策算法 (3)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (6)3.基于横向速度的评价算法 (7)4.基于CCP的评价算法 (7)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (8)6.基于EDF的预警算法 (9)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (10)8.基于FOD的评价算法 (11)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
车道线检测常用方法
车道线检测常用方法车道线检测是计算机视觉中的重要应用，它通过图像处理的方法来识别道路上的车道线，为自动驾驶车辆、智能交通系统等提供必要的信息。
目前，车道线检测的方法包括基于图像处理的方法和基于深度学习的方法两种。
一、基于图像处理的方法1. Canny边缘检测算法Canny算法是较为常见的边缘检测算法，可以有效检测图像中的边界，常用于车道线检测中。
该算法通过对图像灰度值的变化进行分析，提取边缘信息。
步骤包括高斯模糊、求梯度、非极大值抑制和阈值处理等。
2. 霍夫变换霍夫变换是一种常用的直线检测算法，可以检测图像中的直线。
车道线通常采用直线来描述，因此可以采用霍夫变换来检测车道线。
步骤包括边缘检测、霍夫变换和直线提取等。
3. 基于颜色分割的方法车道线通常呈现一定的颜色特征，可以采用颜色分割来检测车道线。
常用的颜色分割方法包括RGB颜色空间、HSV颜色空间等。
步骤包括颜色空间转换、颜色阈值处理和形态学操作等。
二、基于深度学习的方法深度学习在车道线检测中也得到了应用，特别是卷积神经网络（CNN）模型。
该模型可以通过大量训练数据来学习车道线的特征信息，从而实现车道线检测。
常用的CNN模型包括Faster R-CNN、Yolo等。
总体来说，车道线检测方法有不同的优缺点和适用场景。
基于图像处理的方法简单易懂，但在车道线复杂或噪声较多时效果有限；基于深度学习的方法可以取得更好的效果，但需要大量训练数据和计算资源支持。
未来，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，车道线检测方法也将不断提升。
智能驾驶系统中的车道检测算法总结
智能驾驶系统中的车道检测算法总结智能驾驶系统是近年来快速发展的一个领域，它依靠一系列的传感器和算法来感知和理解道路环境，以实现车辆自主导航的目标。
而车道检测算法则是智能驾驶系统中至关重要的一部分，它能够准确地识别出道路上的车道线，并为自动驾驶提供重要的参考信息。
本文将对智能驾驶系统中常用的车道检测算法进行总结和分析。
1. 边缘检测算法边缘检测算法是车道检测算法中最基础的一种方法。
它利用图像处理技术来检测图像中的边缘，并通过边缘的形状和位置来确定车道线的位置。
常用的边缘检测算法包括Canny算法和Sobel算法。
Canny算法能够在图像中准确地识别出边缘线，但对噪声敏感；而Sobel算法能够通过一系列的卷积操作来检测图像中的边缘，但对光照变化较为敏感。
2. 霍夫变换算法霍夫变换算法是一种常用的车道检测算法。
它通过将图像中的点映射到霍夫空间中，从而检测出在图像中共线的点。
通过在霍夫空间中的投票和参数空间的搜索，可以确定车道线在图像中的位置。
但是，霍夫变换算法对噪声和曲线形状的变化较为敏感，容易产生误检测。
3. 线性回归算法线性回归算法是一种常用的车道检测算法，它利用统计学方法对图像中的数据进行拟合，并得到车道线的方程。
基于线性回归算法进行车道检测的过程包括：首先，将图像转化为灰度图像，并进行边缘检测；然后，通过图像处理，将边缘点映射到直线上；最后，通过线性回归分析，拟合出车道线的方程。
线性回归算法能够有效地识别出车道线，并对曲线形状的变化有一定的鲁棒性。
4. 卷积神经网络算法卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，在车道检测中得到了广泛应用。
CNN能够通过训练大量的图像数据来自动学习特征，并通过特征提取和分类来实现车道线的检测。
CNN的优势在于它能够自动提取图像的高级特征，并具有较高的准确性和鲁棒性。
但是，CNN算法的训练和调优过程较为复杂，而且对计算资源要求较高。
5. 高级驾驶辅助系统（ADAS）ADAS是智能驾驶系统中的一种高级辅助功能，它能够通过车载传感器和算法来实现车辆的自动驾驶和自动辅助驾驶。
车辆路线偏移检测方案
车辆路线偏移检测方案车辆路线偏移检测是一种通过对车辆行驶轨迹进行分析，判断车辆是否发生路线偏移的技术手段。
它在交通监控、智能交通系统等领域具有重要应用价值。
本文将从数据采集、特征提取和偏移检测模型构建三个方面对车辆路线偏移检测方案进行详细介绍。
一、数据采集1.GPS数据GPS(Global Positioning System)是一种通过卫星定位获取车辆位置信息的技术。
通过在车辆上安装GPS设备，可以实时采集车辆的经纬度坐标，并将数据传输到服务器进行处理。
2.地面监控摄像头地面监控摄像头可以通过对车辆进行视频监控，实时获取车辆的运动轨迹。
采用计算机视觉技术对视频进行处理，可以提取出车辆的位置信息。
3.车载传感器车载传感器可以通过对车辆进行加速度、方向等参数的实时采集，获取车辆的运动状态。
这些传感器可以直接安装在车辆上，通过车载系统将采集到的数据传输到服务器进行处理。
二、特征提取在获取到车辆的位置信息后，需要对数据进行特征提取，以便后续的偏移检测模型构建。
1.路线曲率路线曲率是指一段路线的弯曲程度。
通过计算车辆连续位置之间的曲率变化，可以得到路线曲率的特征。
曲率大的路段可能存在路线偏移的风险。
2.车速变化车辆在偏离预定路线时，通常会出现速度的变化。
通过分析车速的变化情况，可以推测车辆是否发生了路线偏移。
3.加速度变化车辆在偏离预定路线时，通常会出现加速度的变化。
通过分析车辆的加速度变化情况，可以判断车辆是否发生了偏移。
4.方向变化车辆在偏离预定路线时，方向通常会发生变化。
通过分析车辆的方向变化情况，可以推测车辆是否发生了路线偏移。
三、偏移检测模型构建在特征提取的基础上，可以构建偏移检测模型。
常用的模型有基于规则、基于统计学和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的方法通过设定一系列规则来检测车辆路线的偏移情况。
例如，设定速度变化超过一些阈值或路线曲率超过一些阈值等。
这种方法简单易实现，但需要手动设定规则，并且对于复杂的路线偏移情况效果可能不佳。
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (2)1.基于TLC的预警决策算法 (3)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (6)3.基于横向速度的评价算法 (6)4.基于CCP的评价算法 (6)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (7)6.基于EDF的预警算法 (8)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (10)8.基于FOD的评价算法 (10)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
车道检测
车道检测与跟踪读了车道检测这个论文，我理解了利用matlab对车道识别算法进行仿真研究，从仿真的结果中提出具有一定实时性鲁棒性的识别方法。
车道检测是智能车辆发展的智能因素。
近年来对这项目的研究都是针对特定的环境和道路状况给出了不同的解决方案。
近年来,自主驾驶技术受到研究者们的普遍关注,车道线的提取是自主驾驶系统的重要组成部分.车道线的提取就是从车载摄像头获得的视频图像中,根据车道线的颜色,形状和纹理等特征,将车道线与背景进行分离,从而获得车道线的走向,车辆相对于车道线的位置等信息.从国内外研究现状来车辆检测的目标是车道形状，包括宽度、曲率等几何参数，车辆在车道中的位置，包括横向偏移量，车辆与道路的夹角。
车道检测与跟踪一般分为以下几个部分：车辆、道路、相机模型道路特征提取道路参数计算，如曲率,车道跟踪。
在现代道路设计中，道路有比较固定的设计模型，因此，对于高速公路等道路类型，车道的几何模型可以以固定的形式表示。
车道弧长、曲率、偏航角、横向偏移量构成车辆与车道几何模型的要素。
车道一般由直线、圆弧和缓和曲线构成，缓和曲线通常是不同曲率的圆弧或直线的连接过渡，其曲率均匀变化，螺旋曲线是缓和曲线常用形式。
车道检测的基本要求是：研究车道线识别中的几种算法，软件编程找出最优的算法具有一定的实时性和鲁棒性.道路上车道标志的检测是道路特征检测的关键部分，并且已有很多算法，但道路场景太多，单一的算法还是无法适用所有的场景。
一般跟踪的作用就是预测下一帧图像内道路特征的位置，在一个较小的范围内检测道路特征，提高效率。
若预测范围内没有检测到道路特征，则采用估计或上一帧特征的位置，若连续几帧都没有检测到道路特征，则启动全图像道路特征检测。
提出了一种新颖的适用于自主驾驶系统的车道线检测与跟踪算法.该算法采用了广义曲线的车道线参数模型,能同时适应弯道和直道的检测.该检测算法最突出的贡献在于,没有仅仅使用单一方法求解各个参数,而是根据各参数的不同精度要求,分别使用自适应随机霍夫变换方法和禁忌搜索算法计算车道线模型中的各个参数,这样既准确计算车道线模型中的参数,也兼顾了车载系统的实时性要求.此外,为了提高算法的实时性,引入了多解析度的策略,以降低整个流程的时耗.最后,为了满足自主驾驶系统对稳定性的需求,还提出了一种基于粒子滤波器的跟踪算法.通过不同场景下进行的实验,充分表明提出的车道线检测与跟踪算法具有良好的鲁棒性和实时性,同时对不同的光照条件也有较好的适应性。
智能驾驶系统中的车道线检测技术
智能驾驶系统中的车道线检测技术随着科技的不断进步，智能汽车也逐渐成为人们关注的焦点，尤其是智能驾驶系统的应用，成为了未来汽车行业的一个重要发展方向。
其中，车道线检测技术作为智能驾驶系统中的重要组成部分，发挥了关键的作用。
本文将从车道线检测技术的定义、发展历程、相关算法及其在智能驾驶系统中的应用等几个方面进行探讨。
一、车道线检测技术的定义车道线检测技术是指通过对道路上的车道线进行识别和跟踪来实现车辆行驶控制的技术。
一般来说，车道线是指道路上标线、路缘石等物理标志，车道线检测技术可以通过识别这些标志来确定车辆当前所在位置，并在驾驶过程中进行相应的调整和控制。
二、车道线检测技术的发展历程车道线检测技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时的车道线检测技术主要采用图像处理的方法，利用计算机对视频中的车道线进行识别。
这种技术虽然能够实现一定的效果，但是受限于当时计算机性能的限制，算法的复杂度较低，且对图像的质量要求也较高。
随着计算机技术的不断提升，车道线检测技术也得到了进一步的发展。
在20世纪90年代，神经网络开始逐渐应用于车道线检测技术中。
这种基于神经网络的车道线检测技术可以实现对车道线的自动标记和跟踪，但由于神经网络的计算复杂度较高，运行速度较慢，在应用中仍存在一定的局限性。
近年来，随着传感器技术、计算机视觉技术和深度学习技术的迅速发展，车道线检测技术得到了新的突破。
目前，大部分智能驾驶系统采用的车道线检测技术都是基于计算机视觉和深度学习的方法来实现的。
三、车道线检测技术的相关算法目前，车道线检测技术主要采用的算法有霍夫变换、Canny边缘检测和深度学习等。
其中，霍夫变换是一种常用的车道线检测算法，它可以将车道线的标记转换为数学方程，并通过计算来确定矢量方向和位置。
这种算法虽然简单，但对图像的质量要求较高，并且需要进行多次迭代才能获得较好的效果。
此外，这种算法也较难应用于复杂的车道线形状。
Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法，它可以通过识别图像中的边缘来实现车道线的检测。
智能驾驶中的车道线检测及算法优化
智能驾驶中的车道线检测及算法优化随着物联网技术的迅速发展，智能驾驶已经成为了汽车工业的热门研究领域。
而在智能驾驶技术中，车道线检测技术则是至关重要的一环。
车道线检测是指通过车载摄像头等设备来识别道路上的车道线，从而帮助自动驾驶车辆实现精确的行车操作。
目前，车道线检测技术已经突破了人眼无法观测的极限，成为了实现自动驾驶的必要工具之一。
那么，车道线检测技术具体是如何实现的呢？参考一些流行的实现方案，我们可以将车道线检测技术的实现过程分为几个主要步骤。
首先，车道线检测技术需要通过车载摄像头等设备来捕捉道路画面。
对于摄像头的选择，除了需要具备高清晰度和广角视野等基本特性外，还需要具备抗光照、抗雨雪等功能，以保证在各种天气和路况下都能够稳定工作。
第二步，车道线检测技术需要对捕捉到的道路画面进行预处理，以提高车道线的识别准确率。
常见的预处理技术包括灰度化、滤波、二值化、二次滤波等。
其中，二值化可以将道路画面的颜色信息转换为二值信息，从而更方便地找到道路上的车道线。
第三步，通过图像处理算法来检测车道线的位置。
目前在车道线检测技术中，常用的算法包括Canny、Hough以及基于深度学习的卷积神经网络等。
其中，Canny算法可以在图像中找到信号变化显著的位置，从而找到车道线的大致位置。
而Hough算法则可以通过检测道路上的直线来更精确地确定车道线的位置。
基于深度学习的算法则可以通过大量的训练数据来学习车道线的特征，并对其进行准确的识别。
第四步，将检测到的车道线信息传递给自动驾驶系统，以实现车辆的精确行驶。
在实现自动驾驶过程中，需要考虑许多因素，如制动、转向和加速等，以确保车辆可以稳定地行驶在道路上。
这需要依靠一系列的控制算法和模型预测技术来实现。
尽管现有的车道线检测技术已经非常成熟，但在实际应用中仍然存在一些问题和挑战。
例如，一些特殊场景下的道路，如弯道、斑马线和高速公路上的多车道等，会对车道线检测算法带来很大的挑战。
lka车道保持辅助测试中判断偏离的标准
LKA（Lane Keeping Assist）车道保持辅助系统是一种车辆安全辅助技术，旨在帮助驾驶员保持车辆在车道内行驶。
在LKA的测试中，通常会使用一些标准来判断车辆是否偏离了车道。
以下是一些常见的LKA车道保持辅助测试中用于判断偏离的标准：
1. 监测车辆位置：LKA系统通常使用摄像头或其他传感器来实时监测车辆相对于车道的位置。
如果车辆偏离了车道中心线，系统会发出警报或采取控制措施。
2. 角度和时间持续性：LKA系统通常根据车辆与车道的偏离角度和持续时间来判断是否偏离。
例如，当车辆的偏离角度超过某个预设阈值，并且持续时间达到一定时间时，系统会启动LKA辅助控制。
3. 车道线和边缘检测：LKA系统可以通过识别车道线或路边边缘的变化来判断车辆是否偏离。
例如，如果车辆靠近或越过了车道线或路边边缘，系统将视为偏离，并采取相应的控制措施。
4. 驾驶员反馈：LKA系统可能会结合车辆监测和驾驶员操作来判断偏离。
例如，如果车辆偏离了车道，并且驾驶员没有采取纠正动作，系统将发出警报或采取主动控制手段。
不同车型和厂商的LKA系统可能存在一些差异，因此具体的测试标准和判断方法可能会有所不同。
同时，为了确保安全和准确性，LKA系统通常会在特定条件下激活，并要求驾驶员保持警觉并随时准备接管车辆控制。
LKA车道保持辅助系统的测试中，判断偏离的标准通常基于车辆位置、角度和时间持续性、车道线和边缘检测以及驾驶员反馈等因素的综合分析。
基于颗粒分析和骨架化的车道线检测方法
基于颗粒分析和骨架化的车道线检测方法刘超;穆平安;戴曙光【摘要】车道线的正确检测是提高车道偏离预警系统正确率的重要保障，车道线检测往往受到多种因素的干扰。
针对直线模型下车辆对车道线检测的干扰，提出一种基于颗粒分析和骨架化的车道线检测方法。
首先运用最大类间方差算法对车道线图像进行二值化，然后利用数学形态学的颗粒分析对二值图像进行处理，消除车辆对车道线的干扰，最后用数学形态学的骨架化得到车道的中心线。
经实验证明，在车道线有车辆干扰的情况下，该方法不仅能较好去除车辆干扰，而且可以检测出车道线中心线，具有较强的鲁棒性和抗干扰性。
%Correct detection on lanes is an important guarantee to improve the accuracy of warning system for lanes departure,but the lane detection is often interfered by various factors.In view of the interference to lane detection by vehicles in linear model,we propose a lane detection method which is based on particle analysis and skeletonisation.First,the Otsu algorithm (the largest between-class variance)is used to do the binarisation on lanes images.Then the particle analysis of mathematical morphology is used to process the binary images. Finally,the skeletonisation of mathematical morphology is employed to get central line of the lane.It is proved by the experiment that under the condition of the lane being interfered by vehicle,this detection method can well remove the vehicles interference,and can detect the central line of the lane as well,thus has good robustness and anti-interference property.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】4页(P320-323)【关键词】车辆干扰;最大类间方差算法;颗粒分析;骨架化;车道线检测【作者】刘超;穆平安;戴曙光【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言伴随着汽车的增加，交通事故呈现上升趋势，社会对车辆安全问题的关注越来越多。
车道偏离预警系统 简介
一、系统简介根据（美国）国家公路交通安全管理局的定义，车辆偏离预警系统（LDWS-Lane Departing Warning System）是一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。
绝大部分的车道偏离警告系统都将车辆在车道内的横向位置作为计算警告发生与否的一个基础。
这些检测车辆横向位置的系统基本上可以分为两类：基于道路基础构造的系统以及基于车辆的系统【1】。
（1）基于道路基础构造的车道偏离警告系统造来检测车辆横向位置，需要对现有道路进行改造。
最典型的道路改造方式就是使用埋在道路下的铁磁体标记（通常为磁铁或电线）。
车辆传感器检测这些铁磁信号，利用信号的强度计算车辆在车道中的横向位置。
这种方法对车辆横向位置的估计精度能达到几个厘米，但这种方法最大的缺陷是道路改造耗资巨大。
（2）基于车辆的车道偏离警告系统该类系统主要是利用机器视觉或红外传感器检测车道标识的位置，按照传感器的安装方式可分为俯视系统和前视系统。
1)基于车辆的俯视系统基于车辆的俯视系统其优势就是在结构化道路上效率高并简单易行，并有可能取得更高的定位精度。
其不利的因素是只能在结构化道路上使用（必须存在道路标识，且道路标识能被有效识别）。
2)基于车辆的前视系统基于车辆的前视系统优势在于可以利用更多的道路信息，在没有道路标识的道路上也可以使用。
其不利因素就是用来定位车辆横向位置的一些图像特征点可能被其他车辆或行人干扰。
目前商业化使用的产品都是基于视觉的系统，由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成。
二、相关的预警系统国外——（1）AURORA系统、美国卡内梅隆大学机器人学院于1997年开发成功，是基于车辆的俯视系统中最具代表性的系统。
该系统的处理算法主要基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向闻之估计、车道偏离警告三部分组成。
（2）AtuoVue系统、该系统由德国的DaimlerChrysler公司和美国的Iteris公司联合开发，2000年6月首次实际应用。
车道线拟合方法
车道线拟合方法1. 引言车道线拟合是自动驾驶领域中的重要任务之一，它可以通过图像处理和计算机视觉算法来识别道路上的车道线，并将其拟合成数学模型，以便车辆能够准确地跟踪车道并进行安全驾驶。
本文将介绍车道线拟合的基本概念、常用方法以及相关应用。
2. 车道线拟合的基本概念车道线拟合是指通过对车道线图像进行处理，利用数学模型来拟合车道线的形状和位置。
车道线通常由直线或曲线组成，拟合的目标是找到最佳拟合曲线或直线，使其与实际车道线尽可能接近。
3. 车道线拟合的常用方法3.1 边缘检测边缘检测是车道线拟合的第一步，它可以将车道线与背景进行分离，从而方便后续的处理。
常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测和Sobel算子等。
3.2 霍夫变换霍夫变换是一种常用的车道线拟合方法，它可以将图像中的直线转换为参数空间中的点，然后通过对参数空间中的点进行统计，找到最佳拟合直线。
霍夫变换的优点是对噪声和遮挡具有较好的鲁棒性，但对于曲线拟合效果较差。
3.3 曲线拟合曲线拟合是一种更高级的车道线拟合方法，它可以将车道线拟合成更精确的曲线模型，如二次曲线或三次曲线。
常用的曲线拟合方法包括最小二乘法、贝塞尔曲线和样条曲线等。
4. 车道线拟合的应用车道线拟合在自动驾驶和智能交通系统中有着广泛的应用。
它可以帮助车辆进行车道保持、车道偏离警告和自动驾驶等功能。
此外，车道线拟合还可以用于交通监控、道路规划和交通流量分析等领域。
5. 结论车道线拟合是自动驾驶领域中的重要任务，它可以通过图像处理和计算机视觉算法来识别道路上的车道线，并将其拟合成数学模型。
本文介绍了车道线拟合的基本概念、常用方法以及相关应用。
随着自动驾驶技术的不断发展，车道线拟合将在未来得到更广泛的应用。
车道偏离预警算法概述
目录车道偏离预警算法概述 (1)1.基于TLC的预警决策算法 (2)2.基于瞬时侧向位移的预警算法 (5)3.基于横向速度的评价算法 (6)4.基于CCP的评价算法 (6)5.基于预测轨迹偏离的预警算法 (7)6.基于EDF的预警算法 (8)7.基于预瞄轨迹偏离TTD的评价算法 (9)8.基于FOD的评价算法 (10)车道偏离预警算法概述车道偏离预警算法也就是车道偏离的危险性评估，是指利用当前车辆的运动状态、前方道路的几何结构等从感知部分获得的信息判断车辆是否存在偏离本车道的危险。
判断是否存在危险通常用预警时间来描述。
一个合适的预警时间，既要保证不会出现频繁的错误报警给驾驶员造成不必要的干扰，又要保证预留给驾驶员恰当的反应时间采取校正措施。
这是因为不同的驾驶员生理和心理素质的不同，人与人之间驾驶风格的不同，因而对车辆偏离危险性的感知特性也不尽相同，即便是同一个驾驶员，其驾驶行为特性也会随着时间空间以及精神状态的不同而改变，所以不同类型驾驶员对预警系统的要求与影响也有区别。
从驾驶经验一般的驾驶员到熟练驾驶的驾驶员，不同驾驶员对车道偏离危险性的认识理解都不同。
如果预警系统是针对新手驾驶员开发，那么熟练驾驶员就会觉得系统发出的预警过于频繁进而感到失去耐心;反之，为熟练驾驶员设计的预警系统，新手驾驶员则会认为系统的预警作用不明显，不能预知危险，因此不能够信任系统，所以在系统开发过程中需要全面考虑驾驶员的驾驶行为特性，最大限度地满足不同风格的驾驶需求。
此外外界环境因素对车道偏离预警算法也有一定的影响。
总的说来合理的预警算法应当包括下面两个基本标准:1、保证能够及时恰当的预警，保证驾驶员有足够多的反应时间。
由于驾驶员对预警信号的感知响应以及驾驶员采取校正操作后汽车本身的响应都有一定的迟滞时间，所以，车道偏离预警系统应该在车辆横跨车道线、发生车道偏离状况之前的特定时间内准确预测出即将发生的危险，并向驾驶员及时的发出预警信号，保证驾驶员有充足的时间采取校正措施，防止致命伤亡事故的产生。
视觉车道偏离检测原理
视觉车道偏离检测原理简介视觉车道偏离检测是一种基于计算机视觉技术的车辆安全辅助系统，用于检测车辆是否偏离道路中心线或车道。
该系统通过图像处理和算法分析，实时监测车辆与道路之间的相对位置关系，提醒驾驶员及时纠正偏离行为，以减少交通事故的发生。
基本原理视觉车道偏离检测的基本原理是通过车载摄像头获取道路图像，然后使用计算机视觉算法对图像进行处理和分析，从中提取出道路特征和车辆位置信息，进而判断车辆是否偏离道路。
下面将详细介绍视觉车道偏离检测的基本原理。
图像采集视觉车道偏离检测系统通常使用车载摄像头作为图像采集设备。
摄像头通常安装在车辆的前部，以获取前方道路的图像。
摄像头可以采集彩色或黑白图像，分辨率通常为几百到几千像素。
图像预处理在进行车道偏离检测之前，需要对采集到的图像进行预处理，以提高后续算法的准确性和鲁棒性。
常见的图像预处理步骤包括： 1. 图像去噪：使用滤波器等方法去除图像中的噪声，以提高后续处理的效果。
2. 图像增强：对图像进行对比度增强或直方图均衡化，以增强图像的边缘和细节。
3. 图像变换：对图像进行透视变换或逆透视变换，以纠正摄像头的畸变，使道路线条更加直线化。
车道特征提取在预处理后的图像上，需要提取出道路的特征，以便后续的车道偏离判断。
常见的车道特征包括： 1. 边缘检测：使用边缘检测算法，如Canny算法，检测图像中的边缘，其中道路边缘通常为明显的边缘。
2. 霍夫变换：使用霍夫变换算法，检测图像中的直线，其中道路线条通常可以表示为直线。
3. 颜色分割：根据道路的颜色特征，使用颜色分割算法，将道路区域提取出来。
车道线拟合在提取出道路特征后，需要对道路线进行拟合，以得到车道线的方程或参数。
常见的车道线拟合方法包括： 1. 最小二乘法：使用最小二乘法拟合道路线，将道路线拟合为直线、二次曲线或高阶曲线等。
2. RANSAC算法：使用RANSAC算法拟合道路线，可以自动排除异常点，提高拟合的准确性和鲁棒性。
车道线检测方法综述
车道线检测方法综述车道线检测是一种基础且重要的视觉任务，对于自动驾驶、交通管理和驾驶员辅助系统具有重大意义。
车道线检测的目的是准确地检测和提取道路上的车道线，并为车辆提供定位和路径规划的依据。
本文将综述常见的车道线检测方法，包括基于传统图像处理技术和深度学习技术的方法。
一、基于传统图像处理技术的车道线检测传统的车道线检测方法主要基于图像处理技术，通过对图像进行处理提取车道线。
这些方法已经被广泛研究和应用。
1. 边缘检测方法边缘检测法是基于单通道图像信息的，通过检测图像中的颜色和灰度变化来提取车道线。
其中最常用的边缘检测方法是Canny算子，该算子能够在一定程度上减少噪声干扰，提高车道线的准确性。
但是该方法容易受到光照、阴影和天气等外部因素的影响，导致检测效果不稳定。
2. 霍夫变换方法霍夫变换法是一种常用的检测直线的方法，它能够在二维空间中对直线进行描述，通过对图像中不同点的集合进行分析来提取车道线。
该方法对噪声鲁棒性较好，但是对于非直线的曲线车道线检测效果不佳。
3. 其他方法此外还有像模板匹配和滤波器方法等传统的车道线检测方法，但这些方法需要对图像进行处理和预处理，并且对光照和阴影等外部因素敏感，容易受到环境变化的影响。
尽管这些方法已经被广泛应用，但随着深度学习技术的发展，更加高效准确的车道线检测方法已经被提出。
深度学习是近年来十分流行的技术，已在许多领域得到了广泛应用。
对于车道线检测来说，深度学习技术能够获得更好的性能和鲁棒性。
1. 卷积神经网络方法卷积神经网络（CNN）是一种由多个卷积层和全连接层构成的神经网络。
该方法最初在2015年被使用于路面检测领域，对于车道线检测能够通过网络训练自适应性同时具有较强鲁棒性，因此越来越受到车道线检测领域的关注。
现在已经有很多使用CNN的车道线检测算法被提出，能够克服传统方法的缺点，具有更高的性能和鲁棒性。
物体检测技术也很常用于车道线检测。
对于车道线检测来说，物体检测可以定位道路上的车道线区域，并进行车道线提取。
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《自动化仪表》第30卷第11期 2009年11月江苏省汽车工程重点实验室开放基金资助项目(编号:QC200603);江苏省交通科学研究计划资助项目(编号:06C04)。
修改稿收到日期:2009-07-13。
第一作者余厚云,男,1975年生,现为东南大学仪器科学与工程学院在读博士研究生,讲师;主要从事机器视觉、车辆导航、几何量测量等方面的研究。
直线模型下的车道线跟踪与车道偏离检测Lane Tracki ng and D ep a rtu re D e te c ti o n B a se d o n L ine a r M o de l余厚云1,2 张为公1(东南大学仪器科学与工程学院1,江苏南京 210096;南京航空航天大学机电学院2,江苏南京 210016)摘 要:为了解决规格化道路上车道线跟踪及车道偏离检测的问题,利用Kal man 滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置。
首先,在小窗口内采用Hough 变换方法进行车道线识别;同时,根据摄像机的成像几何性质,推导出车道偏离程度与道路图像中车道线斜率之间的函数关系,从而简化了摄像机标定过程。
现场试验表明,完成一帧道路图像的预处理及车道线识别的所需时间小于30m s,车辆直行情况下的车道偏离率相对测量误差小于5%,试验结果验证了该方法的实时性和正确性。
关键词:直线模型 车道线 Hough 变换 Kal man 滤波 针孔模型 车道偏离中图分类号:TP212.9 文献标志码:AAbstract:In order to i m p lement lane tracking and departure detection on standardized r oad,the size and l ocation of the s mall window in regi on of interest (RO I )are deter m ined dynam ically by adop ting Kal m an filter .Firstly,the line of lane is identified in s mall window with Hough trans 2for m (HT ),then in accordance with the geometric characteristics of the i m ages from video camera,the functi onal relationship bet w een lane drift degree and the slope of lane line in i m age is derived,thus the calibration for the camera can be si m p le .The test on site shows that the ti me period for p re 2p rocessing one frame of lane i mage and identifying lane line is less than 30m s,the relative measuring error for straight running vehicle is less than 5%.The real 2ti m e perfor mance and correcti on of the method have been verified by the test results .Keywords:L inear model Lane line of vehicle Hough transf or m Kal m an filtering Pinhole model Lane departure0 引言在自主驾驶或辅助安全驾驶领域,运动车辆车道偏离检测是其中一项重要的研究内容。
检测的目的是为了在行车过程中确定车辆在道路上的行驶方向和横向位置,以便在车辆跑偏并接近道路边缘时,能够以座椅或方向盘震动、发出声音等方式向驾驶员提供及时的告警[1-4]。
车道偏离检测首先必须要提取道路的边缘信息。
对于高速公路等规格化道路来说,由于路面平缓且涂有较高灰度值(通常为白色或黄色)的车道线,其走向与道路方向一致。
因此,规格化道路上车辆的车道偏离检测可通过先识别车道线,然后再测量当前车道内车辆相对于左右两侧车道线的位置来反映车道偏离程度。
1 车道线的识别1.1 车道线直线模型为了提高车道线识别时的建模精度,研究人员通常采用二次或三次曲线作为车道线模型[5-7],该算法复杂且实时性受到了限制。
采用车道线直线模型的误差示意图如图1所示。
图1 误差示意图Fig .1 Sketch of the err or参照文献[8]的方法,考虑到我国公路工程技术标准规定的高速公路最小平曲线半径为650m,取车道线曲率半径R =650m,同时截取高度H =2m 的感兴趣区域,在该区域内以参考直线表示实际车道线来进行识别,所产生的误差ε可按式(1)计算。
ε=R -R 2-(H /2)2≈0.8mm <1mm(1)计算结果表明,采用简单的车道线直线模型可以满足车道偏离检测的精度要求。
1直线模型下的车道线跟踪与车道偏离检测 余厚云,等PR OCESS AUT OM AT I O N I NSTRU M ENTAT I O N Vol 130No 111Nove m ber 20091.2 车道线的Hough 变换识别由于车载摄像机拍摄的原始图像中除了包含车道线信息外,还加入了天空、树木、道路、车辆等其他无用信息,因此,从中直接识别车道线特征难度较大。
为此,需要先对原始图像进行滤波、二值化分割等预处理,以削弱图像中无用信息产生的影响;同时也可以减小图像的存储容量、提高计算速度。
在二值化过程中,考虑到道路及车道线主要集中在图像的下半部分,因此,将图像上半部分灰度值直接置0(黑色),而图像下半部分则通过O tsu 的自适应阈值选择算法,计算灰度阈值来进行分割[9]。
这样,车道线特征得到了强化,而其他无用线条也被最大程度地滤除,达到了较理想的图像分割效果。
基于Hough 变换的直线识别是将图像空间中的直线转换到参数空间进行描述,对所有可能落在直线边界上的点进行统计,最终确定这些点属于该条直线的概率[10]。
在对预处理后的道路图像进行Hough 变换车道线识别时,为了减小参数计算量并且避免将一些残留的无用线条误识别成车道线,利用车道线在图像中纵向排列的特点,对预处理后图像中的白色区域(其中包含车道线)进行像素点的筛选。
即根据车道线的图像宽度选择合适的k 值,若二值图像中像素点(i,j )的灰度值为255(白色点),而距离该点k 个像素的左右两侧像素点(i ±k,j )的灰度值均为0,则认为像素点(i,j )可能为车道线上的点,否则认为是其他干扰点。
该方法采用的是记录所有可能为车道线上的点,并将其构成候选点集合,利用后续的Hough 变换直线,只在侯选点集内进行识别,这就进一步提高了车道线的识别效率。
2 车道线的跟踪对结构化道路而言,连续两帧图像中的车道线位置相差不大。
因而,可利用相邻帧之间车道线位置的相关性,用前一帧图像获得的信息指导下一帧车道线的检测,以实现车道线的实时跟踪。
Kal man 滤波是目前常用的车道线跟踪方法[11],其状态和测量方程如下:x (n )=Φ(n,n -1)x (n -1)+ω(n -1)z (n )=H (n )x (n )+v (n )(2)式中:x (n )为m 维状态矢量,z (n )为l 维输出矢量,ω(n )为m 维系统噪声矢量,v (n )为l 维观测噪声矢量,Φ(n,n -1)为m ×m 维系统状态转移矩阵,H (n )为l ×m 维系统测量矩阵。
利用Kal m an 滤波观测与估计感兴趣小窗口的大小和位置时,状态向量可取为x (n )=(x,y,h ,Δx ,Δy ,Δh )T,其中x 、y 分别为小窗口中心的横、纵坐标;h 为小窗口高度。
在初始阶段先采集10帧道路图像,并将该10帧图像中识别出的车道线中点的横、纵坐标均值x 0、y 0及高度均值h 0作为状态向量的初始值。
同时,根据多幅道路图像中相邻两帧间小窗口的位置变化对Δx 、Δy 和Δh 分别赋初始值1、0.5和0.5,从而得到初始状态向量为:x (0)=(x 0,y 0,h 0,1,0.5,0.5)T(3)Kal man 滤波器的状态转移矩阵可以表示为:Φ(n,n -1)=1 0 0 1 0 00 1 0 0 1 00 0 1 0 0 10 0 0 1 0 00 0 0 0 1 00 0 0 0 0 1(4)选取系统观测矩阵: H (n )=1 0 0 0 0 00 1 0 0 0 00 0 1 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0(5)在Kal m an 滤波器确定的左右两个感兴趣小窗口内,利用Hough 变换进行车道线识别。
识别过程中,考察识别出的两条直线的斜率符号是否相反且其绝对值之差是否在一个较小的范围内,并以此作为车道线的判定条件。
当车道线被周围车辆等其他物体遮挡时,程序自动切换到全局Hough 变换,这样既可以避免计算过程陷入局部最大值,同时又能在车道线重新出现时快速检测出车道线。
3 车道偏离检测目前,绝大多数车道偏离检测采用的方法是:先标定出摄像机的内外参数,然后再测量车辆到左右两侧车道线的实际距离来反映车道偏离程度。
该方法标定过程复杂,而且摄像机外部参数会由于车辆行驶过程中的颠簸等原因而发生改变,所以测量精度不高。
因此,本文根据摄像机针孔模型的成像特点及射影几何性质,推导出车道偏离程度与图像中车道线斜率之间的函数关系,从而无需对摄像机进行标定。
车道偏离检测示意如图2所示。
当车辆在道路上直行时,假设摄像机光心位置为O c 、光轴与道路平面交于点G 、光轴与图像平面交于点G ′。
调整摄像机安装位置以设定其外部参数,并使摄像机旋转角及侧倾角为0。
此时,摄像机光轴在道路平面内的投影CG 与车辆行驶方向一致。
当车辆直行时,CG 与道路平面内左2直线模型下的车道线跟踪与车道偏离检测 余厚云,等右两侧车道线平行。
根据摄像机针孔模型下的投影关系,道路平面内左右两侧车道线及直线CG 在图像平面内的投影分别为直线PA ′、PB ′和C ′G ′;又由射影几何性质可知,道路平面内的一组平行直线在图像平面内的投影交于一点P 。
P 点即为车道线在图像平面内的消失点。