【摘 要】
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车辆自主驾驶技术在经济、军事、科技等方面具有重要的价值,但在真实交通环境下,智能驾驶研究面临安全、法律等问题。缩微智能车的实验环境相对封闭,缩微智能车的研究不存在安全
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车辆自主驾驶技术在经济、军事、科技等方面具有重要的价值,但在真实交通环境下,智能驾驶研究面临安全、法律等问题。缩微智能车的实验环境相对封闭,缩微智能车的研究不存在安全问题,而且自主驾驶实验不会受到法律法规等非技术方面的约束。相对于真实车辆,缩微智能车的结构简单,造价低廉,多车测试环境容易构建,实验场地和环境容易调整,可以方便地进行多种交通环境下车辆自主驾驶和多车交互实验。在基于视觉导航的智能车辆自主驾驶中,道路识别是最基础也是最重要的工作,是缩微智能车自主驾驶的前提,道内前方车辆检测是缩微智能车安全自主驾驶的保证。
本文主要对缩微交通环境下的车道及道内车辆检测方法进行了研究:⑴研究了复杂光照环境下的车道检测方法。首先,对不同光照条件下的车道图像进行基于经验的特征提取,设计了一种基于朴素贝叶斯的光照模式分类器;然后,根据分类结果采用相应的图像处理方法,强光照车道图像采用基于灰值腐蚀膨胀理论进行滤光处理,弱光照和夜间光照车道图像采用灰度拉伸方法增强图像的亮度信息;最后,利用改进大津法分离车道线,将动态感兴趣区域和改进霍夫变换相结合检测和定位车道线。实验结果表明该方法能够准确检测缩微车道,实现缩微智能车的自主驾驶。⑵研究了缩微车辆检测方法。首先,针对缩微车辆的颜色特征,研究了基于RGB颜色空间和HSV颜色空间的两种缩微车辆图像分割方法;然后,根据形状特征识别缩微智能车;最后,根据检测结果进行下一步驾驶行为决策,从而实现缩微智能车的自主驾驶。实验结果表明该方法能够准确检测和识别缩微智能车辆,实现缩微智能车的多车交互实验。
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