存在车辆干扰的车道线识别

被引:42
作者
郭磊
王建强
李克强
机构
[1] 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
关键词
车道线识别; 车辆识别; 卡尔曼滤波; 最小风险函数;
D O I
10.19562/j.chinasae.qcgc.2007.05.003
中图分类号
U463.6 [电气设备及附件];
学科分类号
082301 [道路与铁道工程];
摘要
为避免道路上行驶的其它车辆对车道线识别的干扰,提出了一种结合车辆识别的车道线识别方法。融合雷达数据,车辆识别模块首先在图像中识别出车辆占据的区域;对于每一个车道线识别模块挑出的车道线候选点进行判断,去除处于车辆区域的车道线点;如果有效车道线点数目不足,则利用卡尔曼滤波的跟踪结果,确定符合最小风险函数的车道线位置。经过多种工况下的试验验证,该方法能够稳定地对车道线进行识别,准确地提取车道线参数,并且算法对车辆干扰有良好的抵抗能力。
引用
收藏
页码:372 / 376+400 +400
页数:6
相关论文
共 1 条
[1]
TM图像中道路目标识别方法的研究 [J].
张荣 ;
王勇 ;
杨榕 .
遥感学报, 2005, (02) :220-224