江苏大学学报(自然科学版)

作者：杨金鑫,范英,谢纯禄

单位：太原科技大学 交通与物流学院, 山西 太原 030000

关键词：车道线识别, 逆透视变换, 行距离, 粒子滤波, 车道线模型

基金：山西省自然科学基金资助项目(201701D121071)； 山西省高等学校大学生创新创业项目(2018377)

为了解决在不同环境下车道线建模复杂及识别鲁棒性较低的问题,提出一种基于行距离和粒子滤波在复杂环境下的车道线识别算法.算法首先将RGB图像转化成HSV色彩空间,利用标定后的车载相机得到车道线逆透视图像(IPM);然后对预处理后的二值图计算每个像素点的行距离;最后根据建立的简单车道线模型及粒子滤波得到准确的车道线位置.结果表明:通过计算二值图像的行距离可将车道虚线部分连接起来,有利于建立连续的车道线上下文关系,同时也为粒子提供运行环境;利用粒子的随机搜索能力,不需要建立严格的车道线模型,解决了单一车道线模型在复杂城市道路环境下鲁棒性较低的问题;算法在城市复杂路况下具有较好的鲁棒性.

来源：2020年第2期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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