智能汽车中基于视觉的道路检测与跟踪算法

提出了一个基于视觉的道路环境识别算法.该算法能实时提取图像序列中道路信息,获取车辆在道路上的位置、姿态信息,预测前方道路状况,将道路环境信息反馈给智能汽车用于其控制车辆的主动安全.首先联合摄像机内参构建了道路的三维数学模型,突破了以往一些系统将道路看作一个平面的二维模型的局限,算法利用道路标志线的颜色突变特性有效地提取道路边界,并将扩展卡尔曼滤波器与道路模型结合对道路和车体的状态进行实时跟踪分析,获取实时的道路环境信息.实验证明该算法可在直道和弯道以及标志线间断或标志线周围有干扰的各种道路中稳定地工作,在光影条件不利或前方有车的情形下算法仍具有较高的鲁棒性,能够适应多变的道路环境,提供实时有效的信息数据.