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基于机器视觉的车道保持辅助系统研究汇报人：2024-01-14

引言机器视觉技术基础车道保持辅助系统原理及关键技术基于机器视觉的车道保持辅助系统实现方案实验结果与分析总结与展望

引言01

交通安全问题日益严重随着汽车保有量不断增长，交通事故频发，其中车道偏离是主要原因之一。因此，研究基于机器视觉的车道保持辅助系统对于提高道路交通安全具有重要意义。自动驾驶技术发展的需求自动驾驶汽车需要实时、准确地感知周围环境，包括车道线、交通信号等，以实现自主导航和决策。车道保持辅助系统作为自动驾驶技术的重要组成部分，对于实现高级别自动驾驶具有关键作用。研究背景与意义

国内研究现状国内在车道保持辅助系统方面已经取得了一定成果，包括基于图像处理、深度学习等方法的车道线检测算法研究。但是，在实际应用中仍存在一些问题，如复杂环境下的检测精度和实时性不足等。国外研究现状国外在车道保持辅助系统方面起步较早，已经形成了较为成熟的技术体系。例如，采用立体视觉、雷达等传感器融合技术，提高车道线检测的准确性和鲁棒性。同时，一些国际知名汽车厂商已经推出了具有车道保持功能的智能驾驶辅助系统。发展趋势未来车道保持辅助系统将朝着更高精度、更快速度和更强鲁棒性的方向发展。同时，随着深度学习等人工智能技术的不断发展，基于机器学习的车道保持辅助系统将成为研究热点。国内外研究现状及发展趋势

通过本研究，旨在提高道路交通安全水平，减少因车道偏离引发的交通事故；同时，为自动驾驶技术的发展提供有力支持，推动智能交通系统的建设和发展。研究目的本研究将采用理论分析、仿真实验和实车测试相结合的方法进行研究。首先，通过查阅相关文献和资料，对车道保持辅助系统的基本原理、关键技术和发展趋势进行深入分析；其次，利用MATLAB/Simulink等仿真工具对车道线检测算法、车道偏离预警模型和车道保持控制策略进行仿真验证；最后，通过实车测试对本研究提出的系统进行综合评估和优化。研究方法研究内容、目的和方法

机器视觉技术基础02

机器视觉概述机器视觉定义机器视觉是使用计算机和相关设备来模拟人类视觉功能，实现对物体进行识别、测量和检测等任务的技术。机器视觉系统组成一个典型的机器视觉系统包括图像采集、图像处理、特征提取、分类识别和结果输出等模块。机器视觉应用领域机器视觉广泛应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗影像分析等领域。

包括去噪、平滑、二值化等操作，目的是改善图像质量，减少后续处理的难度。图像预处理通过变换域处理、直方图均衡化等方法提高图像的对比度和清晰度，使图像更易于分析和识别。图像增强将图像划分为具有相似性质的区域，为后续的特征提取和识别打下基础。图像分割图像处理技术

从图像中提取出能够反映物体本质特征的信息，如形状、纹理、颜色等。常用的特征提取方法包括SIFT、HOG、LBP等。根据提取的特征对物体进行分类和识别。常用的分类器包括SVM、KNN、神经网络等。特征提取与识别方法分类识别特征提取

传统机器学习算法如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，可用于图像分类、目标检测等任务。深度学习算法通过训练深度神经网络来学习图像中的特征表达，进而实现图像分类、目标检测、图像生成等复杂任务。常用的深度学习模型包括CNN、RNN、GAN等。机器学习在机器视觉中的应用

车道保持辅助系统原理及关键技术03

车道保持辅助系统是一种基于机器视觉和自动控制技术的智能驾驶辅助系统，旨在帮助驾驶员保持车辆在车道内稳定行驶，提高行车安全性。定义通过摄像头捕捉前方道路图像，利用图像处理技术识别车道线，结合车辆位置和姿态信息，计算出车辆相对于车道线的偏移量和方向，进而通过控制策略调整车辆行驶方向，使车辆保持在车道内行驶。工作原理车道保持辅助系统概述

对摄像头捕捉的图像进行预处理，如去噪、增强等操作，以提高图像质量。图像处理利用边缘检测、霍夫变换等图像处理技术识别车道线，提取车道线特征。车道线识别采用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪算法对识别出的车道线进行跟踪，确保车道线的连续性和稳定性。车道线跟踪车道线识别与跟踪技术

通过摄像头捕捉的图像与车辆实际位置之间的对应关系，结合车辆动力学模型，估计车辆在车道中的位置。车辆位置估计利用车辆动力学模型和传感器数据（如加速度计、陀螺仪等），估计车辆的横摆角、俯仰角等姿态信息。车辆姿态估计车辆位置与姿态估计方法

根据车辆位置、姿态以及车道线信息，设计合适的控制策略，如PID控制、模糊控制等，以调整车辆行驶方向。控制策略根据控制策略输出的控制指令，设计相应的执行器，如电动助力转向系统、制动系统等，以实现车辆的横向和纵向控制。同时，需要考虑执行器的响应速度、精度和可靠性等因素。执行器设计控制策略及执行器设计

基于机器视觉的车道保持辅助系统实现方案04

通过车载摄像头采集前方道路图像，