摘要
在自动驾驶领域,车道线检测作为智能驾驶的首要环节,已经被广泛研究,而目前使用最广泛最全面的就是计算机视觉技术,也即利用周围环境和车道线的物理特征差异从而将图片进行分割和计算,将车道线凸显出来,来得到车道线。本文首先判断车辆的驾驶环境,并结合多种边缘检测方法,利用并优化滑动窗口多项式拟合方法来模拟车道线,最后计算得到车道线曲率与偏移距离。在具体实验中,车道线图片或视频要经过相机矫正,透视变换,梯度阈值与颜色空间阈值相结合的阈值过滤器,滑动窗口与多项式拟合,利用二次曲线计算车道线曲率和车道线位置,最终经过逆透视变换和结果输出得到最后的图片或视频。最后的实验结果在稳定、阴影较少且亮度较高测试视频中精度较高。
