融合多传感的高效车道线检测与跟踪算法研究

本文研究的标题是"基于多传感融合的车道线检测与跟踪方法的研究.pdf"，它关注于提升智能车辆在道路上行驶时对车道线的精确识别能力。当前，车道线的有效检测与跟踪对于自动驾驶系统至关重要，因为这是确保车辆安全、稳定行驶的关键环节。传统算法在处理效率上存在不足，因此，研究人员提出了一个创新的方法。 该方法首先利用改进的霍夫变换（Hough Transform）来提取道路边缘线段，这是车道线检测的第一步，通过优化算法性能，能够更准确地定位潜在的车道线特征。接下来，通过滤波器进行预测和更新车道线模型的状态参数，这有助于动态适应路面变化，提高跟踪的实时性。滤波器技术在这里扮演了关键角色，它能够减少噪声干扰，提高算法的鲁棒性。 融合车道级高精度地图的信息是本研究的核心部分。通过将视觉传感器的数据与地图中的车道线先验模型参数相结合，可以提供更精确的车道线位置信息，增强跟踪的准确性。这种方法不仅考虑了视觉数据的即时性，也引入了静态地图信息作为冗余信息源，增强了系统的可靠性。 实验结果显示，这个基于多传感融合的车道线检测与跟踪算法在实时性和鲁棒性方面达到了较高的标准，满足了智能车辆对于车道线检测的严格要求。此外，作者还提到了研究的基金支持，包括国家自然科学基金和湖北省教学研究资助项目，以及参与研究的四位作者的专业背景和研究方向，他们分别是吴彦文教授、张楠硕士、周涛硕士和严巍学士，他们的研究领域集中在人工智能和机器视觉。 这项工作旨在解决智能驾驶中的技术挑战，通过创新的算法设计，融合视觉传感器与高精度地图，提高了车道线检测与跟踪的性能，为自动驾驶系统的未来发展提供了重要的理论支持和技术支撑。