一种基于横截面特征的车道线检测方法

摘要：

车道线检测是自动驾驶的基本任务之一,提出了一种高效稳定的车道线提取拟合和跟踪的算法.根据车道线的截面特征逐行提取车道线特征点,并使用连通域聚类滤波,与传统的霍夫算法相比降低算法复杂度,提高运行效率.将提取的车道线特征点区域分成近视场和远视场,并分段拟合,提高拟合精度.使用卡尔曼滤波算法对车道线的端点和斜率进行跟踪,以此缩小感兴趣区域,提高运行效率.实验中,该方法能够完成多种不同场景下的车道线检测,证明了该算法具有良好的鲁棒性和实时性.

关键词：自动驾驶、车道线检测、截面特征、分段拟合、卡尔曼滤波器

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省科技项目BY2016003-12

在线出版日期：2019-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：167-170