【摘 要】
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本文围绕结构化道路中车道线的检测与跟踪开展研究,该项技术是高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistant Systems,ADAS)的研究领域,也是无人驾驶视觉感知模块的关键技术之
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本文围绕结构化道路中车道线的检测与跟踪开展研究,该项技术是高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistant Systems,ADAS)的研究领域,也是无人驾驶视觉感知模块的关键技术之一。本文针对某自动驾驶项目开发过程中单目摄像头因环境因素和自身识别引起的车道线丢失、误识别(车道线尾端突变或交叉等)的问题,提出了一种基于生长ROI的车道线拟合方法,通过采用基于双曲线模型的最小二乘法可以较好地拟合结构化道路中的各种直线车道和弯道。该研究成果经过某自动驾驶项目实车测试验证,综合对比优化前后的测试数据可见有效地解决了车道线尾端突变、交叉和短暂丢失后的问题,其拟合后的车道线具备较高的稳定性和可靠性,有利于高级驾驶辅助系统甚至无人驾驶系统实现更加准确的决策控制,本项目研究成果具有重要的工程应用价值。
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