【摘 要】
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提出一种将道路结构模型信息与扩展卡尔曼滤波器(EKF,extended Kalman filter)相结合的车道线检测算法。基于扫描线的自适应边缘检测算子进行边缘点的检测,针对车道模型建立
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,中国电子科技集团公司第10研究所,
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提出一种将道路结构模型信息与扩展卡尔曼滤波器(EKF,extended Kalman filter)相结合的车道线检测算法。基于扫描线的自适应边缘检测算子进行边缘点的检测,针对车道模型建立了适合算法的自定义参数空间,进行边缘点的投票,提取出候选车道线,解决了传统Hough变换中处理速度慢的问题。根据道路几何学和车辆动力学建立新的车道模型,增加了车道信息待估计的参数,并利用车道线的特征约束排除干扰线得到车道线的内边界,结合EKF对车道线边界点坐标参数进行跟踪估计,以保证算法的稳定性与鲁棒性。实验结果表明,本文算法能够处理绝大多数的复杂车道情况,在实时性、鲁棒性和检测率上都取得很好的效果。
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