基于机器视觉的智能车辆鲁棒车道线识别方法

李茂月 吕虹毓 王 飞 贾冬开

哈尔滨理工大学机械动力工程学院，哈尔滨，150080

0 引言

车道线检测是利用数字图像处理与模式识别技术，在采集到的路面图像中提取目标特征信息进行计算与分析来拟合车道线。车道线精准的检测提取，为自动巡航驾驶、原有车道位置保持、车辆变道超车等技术提供重要的信息基础，为车辆的可靠驾驶提供安全保证。基于机器视觉的车道线检测技术可以检测出理想的道路标志线，以便使下一步智能驾驶决策环节顺利进行，同时可预判汽车的可行驶区域，并为无人驾驶行驶规划提供重要依据，因此，它也是智能驾驶系统的重要组成部分之一[1]。

对于复杂道路环境的车道线检测问题，王永忠等[2]针对阴影、路面破损及遮挡等因素导致车道检测不准确的问题，提出利用结构化道路两侧车道线上具有相反方向梯度的性质，将两侧车道线的检测转化为梯度点对约束下的车道中线及宽度进行检测。赵翔等[3]提出了一种基于视觉传感器与毫米波雷达的车道区域确定方法，通过摄像头检测车道线，用圆曲线模型进行拟合，并使用雷达检测道路两旁的护栏边沿，获取道路的边界信息，然后对比车道线与道路边沿的相对位置关系，从而进行车道定位。KAZUYUKI等[4]将模板匹配技术与Hough变换相结合，在此基础上设计了一种带有反射镜面相机装置的试验车，通过实验证明了该方法具有一定的消除室外光晕影响的效果。……