随着我国经济的快速发展和现代化程度的不断提高,我国的公路建设进入到一个新的阶段,道路标线也成为公路建设中的重要部分。由于我国的公路筑养路机械发展处于滞后现状,道路划线多为人工作业,严重影响道路标线的工作进度,因此研究和开发一款新型的智能化、高精度、高稳定性的道路划线车是公路建设快速发展的绝对保障。本文是将采集到的图像以Visual Studio 2012为环境平台在Open Cv内进行前期的图像预处理,并选用中值滤波除去噪声同时锐化图像;除使用x、y两个方向的梯度模板外再增加45、135这两个方向使图像的处理范围更全面,同时配合改进的Otsu阈值分割算法得到图像阈值;最后对改进的Canny算法进行道路标线图像并对图像中道路标线、车道线进行测试得到外轮廓边缘。在图像中通过区域生长算法对标线特征区域进行提取,由感知编组确定感兴趣区域,在感兴趣区域内采用Harris角点检测算法得到特征像素点并通过聚类算法和聚类点感知编组算法得到特征像素点的信息,采用基于Hough变换的拟合算法对得到的像素特征点进行精确拟合,能够精确地判断基准线与道路划线车的偏转方向以及偏转角度,并将数据信息反馈给控制器,从而通过给出PWM脉冲信号控制道路划线车的转向电机及驱动电机。完成道路划线车控制系统软、硬件的设计,电路板的制作和调试。将道路图像中道路标线和车道线的信息、温度传感器、编码器等返回值进行采集并在主控芯片内进行模数转换和数据计算,同时对电机转动性能和电机控制系统转角的精确度进行测试,通过Wi-Fi通讯的方式将数据传送给上位机,将采集到的数据以及检测结果显示在上位机搭建的人机交互界面上,实现对相关参数依据数据的读取、分析和存储。经测试可知,道路图像的图像处理对道路标线、车道线以及道路基准线进行提取的效果较好,道路划线车的控制系统能稳定实现控制同时对数据进行管理,对道路划线车的进一步实现自动化打下基础。