基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法

发布时间：2017-10-13 13:22

  本文关键词：基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法

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【摘要】：针对车辆的横向运动偏差及相关安全监控技术存在缺陷的问题,提出一种基于分段切换模型的点集优化车道线识别方法。首先建立稳定可靠的分段切换车道线模型,然后利用单目视觉和毫米波雷达的传感器组合对车辆进行识别,筛选掉干扰车道线识别的无效候选点,如果缺少有效的识别点,则利用卡尔曼滤波和车道线等宽条件进行有效点的补充。实验证明,该方法能够准确有效的识别车道线,对于减少车辆行驶过程中安全事故的发生具有重要意义。
【作者单位】： 河北工业大学机械工程学院;中国汽车技术研究中心;
【关键词】： 车道线识别 点集优化 分段切换模型 卡尔曼滤波
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(E2014202154)资助
【分类号】：U463.6
【正文快照】： (E2014202154)资助车道线是车辆横向运动及安全监控非常重要的参考信息,车道线的准确识别是车道偏离报警等多项驾驶员辅助系统必须的一项关键技术[1,2]。当前,车道线相关识别方法的实时性能与鲁棒性能均有待提升,通常需要保证高效工作的同时,对光照变化、道路上的各种交通指示

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本文编号：1025061