simulink车道线识别模型

### Simulink 中实现车道线识别模型的方法

在Simulink环境中构建车道线识别(Lane Keeping Assist, LKA)模型通常涉及多个子系统的集成。这些子系统共同工作来处理图像数据并计算车辆相对于车道的位置偏差。

#### 图像预处理阶段
为了有效检测车道边界，首先需要对摄像头采集到的道路图像进行必要的预处理操作。此过程可能包括灰度转换、高斯模糊以及Canny边缘检测算法的应用，目的是突出显示潜在的车道标记位置[^4]。

% MATLAB代码片段用于展示如何加载和初步处理输入图片
img = imread('road_image.jpg'); % 加载一张道路场景图作为示例
grayImg = rgb2gray(img);        % 将彩色图像转为灰度图
blurredImg = imgaussfilt(grayImg, 1.5);    % 应用Gaussian滤波器平滑噪声
edgeMap = edge(blurredImg,'canny',[0.1,0.2]); % Canny算子提取边缘特征
imshow(edgeMap);
title('Edge Detection Result');

#### 车道线检测与跟踪
基于上述预处理后的二值化边缘映射，可以进一步应用霍夫变换(Hough Transform)或其他机器学习方法寻找直线段，并通过拟合多项式曲线的方式确定两条最有可能代表实际车道边界的线条方程。

% 假设已经获得了两个端点坐标(x1,y1,x2,y2)，这里仅示意性给出部分伪码逻辑
function [leftLaneCoeffs,rightLaneCoeffs]=findLanes(edges)
    % ... (省略具体实现细节)

    % 对找到的所有候选线段分组聚类成左右两侧车道
    leftLines = groupBySide(lines,'Left');
    rightLines = groupBySide(lines,'Right');

    % 利用最小二乘法求解每侧最佳拟合二次函数参数
    leftLaneCoeffs = polyfit([x1_left;x2_left],[y1_left;y2_left],2);
    rightLaneCoeffs = polyfit([x1_right;x2_right],[y1_right;y2_right],2);

end

#### 控制决策制定
一旦成功获取到了当前时刻下车辆所处车道的确切几何形状描述，则可以根据设定的安全距离阈值判断是否存在即将发生越界的风险；若有风险则激活相应的转向修正指令以维持安全行驶路径。

if abs(lateralOffset)>threshold
    steeringAngleCorrection = computeSteeringCommand(desiredPath,lateralError);
else
    steeringAngleCorrection = 0; % 维持原有方向不变
end

以上便是利用MATLAB/Simulink平台创建基本版车道保持辅助功能的大致流程概述。值得注意的是，在真实项目开发过程中还需要考虑更多因素如光照变化影响、恶劣天气条件适应能力等问题。