基于分段直线模型和ATN的车道识别方法

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为了满足室外移动机器人高速安全行驶的要求,提出了一种基于分段直线模型和增强型状态转移网络(ATN)的车道识别方法。给出了高速公路车道线的分段直线模型;在车道识别阶段,首先采用动态双阈值二值化方法对原始图像进行预处理得到二值化图像,再利用基于ATN的图像理解算法识别出车道线。使用该算法的清华大学室外移动机器人(THM R-V)系统在高速公路上的最高自主行驶速度已经超过了150 km/h,另外在各种天气和不同路况下的稳定表现也说明了该算法的鲁棒性。 In order to meet the requirements of high speed and safe driving of outdoor mobile robots, a lane identification method based on piecewise linear model and enhanced state transition network (ATN) is proposed. In the lane recognition phase, the binary image is preprocessed by the dynamic two-threshold binarization method, then the image is reconstructed by using ATN-based image understanding algorithm to identify the lane line. Tsinghua University’s outdoor mobile robot (THM RV) system using this algorithm has the highest autonomous driving speed of more than 150 km / h on the freeway. In addition, the steady performance under various weather conditions and different road conditions shows that the algorithm of Lu Great.
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