基于RRF的车道理解算法

发布时间：2018-12-27 11:37

【摘要】：基于视觉的道路图像提供了车辆运行局部环境的丰富信息。本文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。它采用了广义曲线的车道线参数模型,通过计算机仿真实验,将图像的预处理算法和基于坐标变换原理的拾取算法相结合(即RRF算法),在感兴趣区域中成功提取道路边缘。最后,在2维计算机图像坐标系中重建车道线曲线,为以后的数据提取打下了基础。仿真结果表明,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。
[Abstract]:The vision-based road image provides abundant information about the local environment of vehicle operation. This paper presents a novel lane detection and tracking algorithm for autonomous driving systems. It adopts the driveway parameter model of the generalized curve and combines the image preprocessing algorithm with the pick up algorithm based on coordinate transformation principle (RRF algorithm) through computer simulation experiment to extract the road edge successfully in the region of interest. Finally, the lane line curve is reconstructed in the 2 D computer image coordinate system, which lays the foundation for the data extraction in the future. Simulation results show that the proposed lane detection and tracking algorithm is robust and real-time.
【作者单位】： 贵州大学机械工程学院;
【基金】：国家自然基金(No.61164007);黔教合KY字(2014)226号 贵州省重大科技专项计划项目(黔科合重大专项字(2014)6004) 贵州大学研究生创新基金项目(研理工2016034)
【分类号】：TP391.41;U495

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本文编号：2392999