【摘 要】
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本文提出了一种基于机器视觉的车道检测与重建方法。采用链码算法检测分道线，用链码来记录车道线轮廓信息，再基于曲率模型的卡尔曼递推估计方法来估计当前的车道线位置，同时用来
【机 构】
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重庆大学自动化学院导航制导实验室重庆400030
【基金项目】
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国家自然科学基金(69674012);科技型中小企业技术创新基金(04C26215110835);重庆市信息产业发展资金(200311007);重庆市自然科学基金(2006BA6016)资助项目
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本文提出了一种基于机器视觉的车道检测与重建方法。采用链码算法检测分道线，用链码来记录车道线轮廓信息，再基于曲率模型的卡尔曼递推估计方法来估计当前的车道线位置，同时用来预测和检测下一时刻的车道线位置，并建立了车道数学模型。通过MATLAB仿真论证了该数学模型能准确地计算出真实车道的位置、弯度、形状等信息。但由于该数学模型计算较为繁琐，实时性不强，很难得到广泛应用。最后在该模型的基础上，通过计算相邻两段分道线的斜率差，简化算法，并对车道进行二维重建。实验结果表明，该方法能有效、快速地检测和重建车道，具有很好的
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