吉林大学智能车辆道路识别算法：计算机视觉与高速性能

本文主要探讨了基于计算机视觉的高速智能车辆的道路识别技术，这是智能车辆领域的一个关键环节，特别是在导航技术中占据主导地位。近几十年，随着计算机技术、信息技术、人工智能和电子技术的快速发展，为智能车辆的研究提供了强大的支持，推动了智能车辆进入系统化和大规模研究的新阶段。 自20世纪80年代以来，智能车辆技术取得了显著进步，其中计算机视觉系统因其经济性、多功能性、结构简单以及能够有效整合其他传感器数据的特点，成为了智能车辆导航中的首选技术。计算机视觉系统负责通过分析车辆前方的预瞄图像，实时检测车辆与车道的相对位置偏差，并将这些信息传递给转向伺服系统，从而确保车辆在行驶过程中保持在车道中心，实现防止偏离的安全驾驶。 研究的焦点是吉林大学JLUIV-4实验型智能汽车，它是一款基于三菱前置前驱动轿车改造的车型，装备了交流电动机、伺服转向系统、伺服制动系统、计算机控制系统和电源系统等先进组件。该车辆采用了有线式视觉导航系统，采用单目视觉技术，采用德国Basier公司的A301f摄像机，这款摄像机具有高速图像采集（高达80帧/秒）和高空间分辨率、灵敏度和信噪比的优势，且摄像机的视野范围较大，但为了提高处理效率，采用了隔行隔列的数据处理方法，实际处理的图像窗口大小为320X216像素。 研究者王荣本、游峰、崔高健和郭烈针对JLUIV-4智能高速车辆系统进行了深度的道路识别算法研究，他们的工作得到了国家自然科学基金项目的资助，项目编号为50175046。这项研究旨在解决高速行驶条件下，如何利用计算机视觉技术准确、快速地识别道路，以提升智能车辆的导航性能和安全性。 总结来说，本文的核心知识点包括：计算机视觉在智能车辆导航中的应用、高速智能车辆的硬件配置（如摄像机的选择和数据处理策略）、以及基于JLUIV-4智能汽车的具体道路识别算法研究。这些技术对于推动智能车辆技术的发展和提升自动驾驶的安全性能具有重要意义。