基于无人车辅助导航交通标线识别方法的研究

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1、安徽人学硕．I：学位论文1llIIlllll⋯lllllIIIlllllllIllIII洲111llⅧY2114506摘要无人车即无人驾驶汽车，是集感知、决策和控制等模块于一体的智能汽车实验平台。其涉及运动学、动力学、传感器、自动控制、人工智能和模式识别等多门学科和技术，综合了计算机技术和机器人技术，体现了无人驾驶汽车的发展和研究成果。无人车项目的开发和研制工作是一项非常复杂的工程，需要进行大量的试验作为支撑，需要进行软硬件联合开发和调试，而普通的汽车试验根本无法满足无人驾驶汽车所需的相关性能要求。感

2、知系统是无人车项目中非常重要的一部分，它为无人车提供外界的环境信息，通过各种传感器收集道路周围情况。这里的传感器包括SICK激光雷达、CCD摄像机等，为实验采集各种环境的感知信息，其中的CCD摄像机是本论文用到的主要实验仪器。实时的交通标线识别系统是无人车感知系统的一个重要组成部分，对无人车的整体性能有着重要影响，因此得到了研究人员越来越多关注。但是，由于自然条件下情况复杂，且系统对实时性要求也很高，所以交通标线的实时识别在辅助导航中效果并不是很理想，仍然有着许多没法解决的问题。本论文首先对从车载摄像

3、机得到的视频中获取每一帧图像，再基于图像对交通标线进行处理。本论文在总结国内外相关论文研究成果的基础上，设计了交通标线识别系统的基本框架，详细地解释了交通标线识别系统中所涉及的四个关键技术：预处理技术、边缘检测技术、基于不变矩的特征提取技术和基于相似性度量识别技术。预处理技术的叙述见于本论文的第二章，边缘检测技术在第三章中得到描述，不变矩理论在第四章有详细的介绍，而第五章中详细地阐述了基于相似性度量的识别算法。本论文第四章和第五章为核心章节，提出了交通标线特征提取的算法和交通标线识别的算法。第四章中详

4、细阐述了基于不变矩理论的交通标线特征提取方法，对于自然条件下会产生形变的标线，不变矩理论能够很好地解决这个问题，因为不变矩得到的特征量对发生倾斜、转动和缩放的图像有保持不变的性质。第五章是交通标线识别部分，本论文用到基于相似性度量的分类方法对交通标线进行识别，由于车载的视频图像中交通标线的形状变化很大，甚至会产生畸变，所以为了降低误判和提高识别J下确率。I安徽人学硕：I：论文基于计算机视觉的交通标线识别及在无人车导航中的虑用本论文通过一系列地实验，并在真实的自然环境下测试，结果表明本论文设计的交通标线

5、处理系统有一定的实用性，有着较快的处理速度和较高的准确度。一定程度上能够满足实时识别的需求，可以为无人车的决策系统提供路面的交通信息，以便正确地导航。关键词：相似性度量；Hu矩；Zernike矩；交通标线识别¨安徽人学硕．I：学位论文AbstractUnmannedgroundvehicles(u6v)isasmartcarexperimentalplatformwhichintegratesvariousmodulessuchasperception,decisionandcontrolandinv

6、olvestheknowledgeinmanysubjectsandtechnologies，suchasphoronomics，kinetics，Wansducer,automaticcontrol，artificialintelligenceandpatternrecognition．ItsynthesizescomputertechnologyandrobottechnologyandreflectsthedevelopmentandlatestachievementsofUGV．Theordi

7、naD，automobiletest啪’tmeetrelatedperformancerequirementsofUGV．However,thedevelopmentandresearchofUGVprojectisaverycomplexprojectandneedamassofexperimentswitllsoftwareandhardwaredevelopmentanddebugging．AwaresystemisaveryimportantpartofUGV,whichprovidesext

8、ernalenvironmentinformationforUGVandcollectstheambientconditionsofthemadbyavarietyoftransducersincludingSICK砒r，CCDvidiconandHLD，etc．AmongthemCCDvidiconisthemainexperimentalinstrumentinthisthesisandprovidesavarietyofenvironmentals