随着科学技术的进步,智能自动化设备逐渐应用到全社会的生产和生活中。在发达国家,车辆的自动化和智能化发展己经达到较高的水平,在我国也逐渐发展了起来。近些年来,关于车道线检测的算法层出不穷,但综合对比各种算法的优缺点,发现都存在以下几个问题:第一,车道线检测的鲁棒性很差,主要原因是受到道路周围环境的影响较大,在交通密集的城市街道,受到车道周边树木或建筑物阴影等自然因素的影响;第二,车道线检测的实时性差,受车道上其他标志线的影响,或者在车道破损、污染严重的时候,系统采集到的车道线图像不完整、质量差,增加了检测系统的分析处理数据难度。本文针对目前车道线检测中存在的问题,确定了文章的研究重点。1、提高检测算法的准确性和实时性影响车道线检测的大部分的因素都是采集图像之前产生的,这就要求对采集到的车道线图像进行严格的预处理,去除掉大量的干扰信息后,不仅能使检测结果更加准确,而且能简化算法的复杂度,使得检测结果准确有效。2、结合FPGA进行实现验证本文从MATLAB和FPGA两方面对检测算法进行仿真,学习相关芯片的工作方式和不同接口协议,通过硬件设计语言对逻辑设计进行优化,便于算法的硬件实现。该方法可以有效的提高图像处理速度,节省逻辑资源,更好的实现车道识别功能。3、改进现有车道线检测算法车道线检测的算法有很多,但每种算法都是各有利弊,本文的一部分内容就是总结这些检测算法的优缺点,分析其在实际检测中的可行性,并在此基础上改进算法,探求一种可行性更高的检测算法。