【摘 要】
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智能交通系统的研究引起各国研究者的广泛关注并取得一定成就。作为智能交通系统的重要组成部分,基于视觉导航智能车辆的出现可极大的减少交通事故的发生,成为目前研究的热点
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智能交通系统的研究引起各国研究者的广泛关注并取得一定成就。作为智能交通系统的重要组成部分,基于视觉导航智能车辆的出现可极大的减少交通事故的发生,成为目前研究的热点。视觉导航的研究重点有：道路检测、车辆定位及车体控制。道路检测为视觉导航提供必要的控制依据,检测算法的实时性、有效性是研究的重点及难点；车辆定位的难点在于如何根据道路图像获取车体的位姿；车体控制中行走控制比较成熟,而换道控制的研究相对较少。本文针对上述三方面内容进行研究,主要研究工作有：(1)车载视频中道路复杂多变、信息呈现不全,与快速分类和识别存在突出矛盾,道路检测算法的实时性、有效性难于保证,本文提出采用渐进视觉机制进行车载视频的道路检测,由粗到精、时空信息相融合,实现道路路面、车道线的检测,利用消失点实现车道分离；(2)针对传统的摄像机标定存在的局限性,本文对车辆位姿与成像图像的关系建立数学模型,并通过回归方程的显著性检验验证了该模型的有效性,利用该模型可由道路图像直接得到车辆与道路的相对位姿,实现无需摄像机标定的车辆定位,为车体控制提供了实时的视觉反馈信息；(3)基于视觉反馈的换道控制研究较少,但道路拥挤或出现障碍物时换道是保障车体安全行驶的重要举措。对于换道控制,本文提出分段控制,以车辆的当前角度偏差和位置偏差做为控制器输入量,最终实现换道控制。最后,对所做的研究工作进行了总结,提出了需要开展的后续工作的思路,对进一步的研究具有一定的指导意义。
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