基于视觉动态模型的道路检测算法研究

道路的检测与识别是自主导航车辆视觉感知研究的重要问题之一。在阴影、光照不均匀、边缘信息模糊等情况下,道路的识别与环境的理解变得尤为困难。为了提高道路识别中抗干扰和鲁棒性能力,提出了一种基于视觉动态模型的道路检测算法。该算法利用计算机视觉方法对摄像机观测系统进行建模,引入了直线变形模型描述道路环境的几何结构。基于道路图像的连续性建立对车辆运动状态的动态预测模型,并利用粒子滤波算法对状态模型参数进行预测,以达到对道路边缘的跟踪。同时,引入了似然概率作为评价道路图像与结构模型的匹配程度。通过对大量实际路面的检测,证明了该方法的有效性和实用性。