1. 研究目的与意义

近一个世纪以来，社会经济的不断进步、科学技术的不断发展给汽车工业带来了革命性的变化。汽车工业以其优越的特点为现代社会经济的发展，人们生活水平的提高做出了巨大的贡献。但我们也清醒地认识到，任何事情有其利则必有其弊，随着社会的发展，公路交通系统的日趋复杂，人们汽车保有量的不断增加，种种因素使得交通事故的发生率连年攀升。人们对交通驾驶的要求越来越高，道路交通安全变得日趋重要，为了克服人为因素造成的交通事故，提高公路交通系统的安全性和可靠性，本文立足于视觉的图像处理技术，研究的内容是车辆系统中的车道线检测和前方测距技术。车道线检测对于保持车辆行驶方向不发生偏离及对后续处理工作都起到了非常重要的作用；车辆行驶过程中，最常见的障碍物是前方行驶的其它车辆，如何实时、准确地计算出前方障碍物与本车间的距离是防止发生碰撞的前提条件。车道检测和前方车辆测距作为车辆防撞系统中重要的分支模块，具有很高的理论研究和实际应用价值。

车道检测系统是智能交通系统的一个重要分支。车道系统可以帮助驾驶员获得环境信息并帮助驾驶员对可能出现的危险做出警告。车道线是交通标志的重要组成部分，车道线的自动检测与识别技术是辅助智能车辆防撞系统的重要软件支撑。前方车辆测距技术可以在本车与前车距离小于安全值时发出警报，提醒驾驶员减速或制动，防止危险发生。

2. 国内外研究现状分析

基于视觉的车道检测基于视觉的车道偏离预警系统大都依赖于道路中的车道标识线或道路边界信息。如何快速、准确地提取出道路中车道标识线或道路边界信息是该类系统必须解决的关键问题。

我国在开展智能车辆自主导航研究过程中，对基于视觉的车道标识线识别和跟踪方法也进行了一些研究，但对车道偏离预警系统缺乏系统、深入的理论研究和实用化技术攻关。到目前为止，国内尚没有自主研发成功产品化的车道偏离预警系统。吉林大学交通学院智能车辆课题组深入开展了车道偏离预警系统的研究，目前已经初步研制成功接近实用化的车道偏离系统:ljuva一1系统，并且已经完成长距离路面试验，现正积极推进该系统的产品化进程。东南大学开发的基于dsp技术的嵌入式车道偏离报警系统，主要由编码电路、缓冲模块、dsp处理器模块组成。通过车载摄像头采集车道线信号，编码后送至dsp处理器模块进行车道线特征提取，最后将处理结果实现出来。清华研制的thmr-Ⅲ智能车辆系统集成了二维彩色摄像机、磁罗盘光码定位、gps、超声等传感器，用一台机器根据地图数据完成局部行为规划，两台pc486完成视觉信息车辆和超声波测量、位置测量、车辆方向速度控制。系统可完成白线跟踪、道路识别、路标识别等任务。

在过去的十多年里，其他国家已经成功开发了一些基于视觉的道路识别和跟踪系统。开发这些系统的主要目的是为在高速公路或其他结构化道路上车辆的自主导航提供基础。其中，具有代表性的系统有:lois系统、gold系统、ralph系统等。lois系统由美国密歇根州立大学人工智能实验室开发。该系统利用一种可变形的模板技术，将道路曲率以及车辆在车道中的位置确定转化为多维参数空间的最优化问题。gold系统由意大利帕尔玛大学开发，采用立体视觉技术，利用定位道路表面油漆上的具有结构特征的车道标识线来检测车道，由于其重组图像和立体视觉处理过程中计算量非常大，因而该系统设计了复杂的并行simd硬件结构以达到实时运行的目的。ralph系统由美国卡内基梅隆大学机器人学院开发，该系统首先对输入图像进行再采样并进行逆透射变换，确定道路的曲率，然后计算车辆偏离车道中心的距离。该系统在假设道路表面为平面的基础上，利用跟踪道路的平行线方法，提高了车道标识线识别算法的鲁棒性。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：

1.学习车辆安全、辅助驾驶以及车道识别的方法基本知识；

2.学习matlab软件的使用和原理；

4. 研究创新点

该技术成本低、体积小、使用方便快捷。利用道路识别技术可以有效的降低交通事故发生率，提醒驾驶员减速或制动，防止危险发生。