智能车辆的道路检测方法研究开题报告

全文总字数：1383字

1. 研究目的与意义

行驶安全是汽车交通发展的永恒主题，随着汽车保有量的迅速增加，公路上的交通事故，特别是恶性交通事故发生率居高不下，交通安全问题日益突出，智能车辆应运而生。道路检测是智能车辆视觉导航研究的重要问题之一，只有精确了解道路信息，才能准确获得本车相对于车道的位置和方向。本课题设计内容以数字图像技术为基础，道路边缘检测主要包括图像预处理、边缘提取和二值化。预处理一般首先选定图像的感兴趣区域，然后再用中值滤波、均值滤波、高斯滤波等消除噪声，再进行边缘增强。在边缘提取的过程中，常用的边缘检测包括Sobel，Prewitt，Canny，Gauss Laplacia等算子。边缘算子的选取主要根据算法执行时间和边缘检测结果综合考虑。道路检测在满足智能车辆行驶的安全性和实时性有很强的意义。

2. 国内外研究现状分析

国外智能车辆的研究最早起于1950年代，当时美国electronics公司研制出的全球第一台智能车辆能在无人工干预的情况下自动沿着预定的轨道行驶，它实际上就相当于是一个移动的机器人。上世纪八十年代起，以美国、日本以及德国等为首的发达国家就开始对这项研究进行了人力物力方面的投入，推动智能车辆研究的高速发展。

我国从上世纪80年代开始进行智能车辆的研究工作，例如由清华大学智能技术与系统国家重点实验室移动机器人(thmr)课题组研制的thmr-v的智能车，国防科技大学先后研制了视觉导航自主车citavt型系列无人驾驶车等等。

随着谷歌等互联网公司的加入，以及无人驾驶汽车的可实现性被得到逐步的证实，越来越多的国外传统汽车制造商也纷纷开始研发自己的智能车辆。例如，丰田推出了一套地图自动创建系统，宝马宣布与芯片生产商因特尔和高级辅助驾驶系统(adas)开发商mobileye合作。此外许多国内非传统汽车制造企业也加入到智能车辆的研究领域中，例如，2014年百度宣布与宝马公司合作进行无人驾驶汽车的研发，2016年乐视与阿斯顿马丁公司正式开始长期的、全方位深度合作，但目前仍处于概念研发阶段。由此可见我国智能车辆技术也在快速发展中。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容

　　掌握测控技术专业相关知识，熟悉数字图像处理技术运用。了解智能车辆的体系结构和道路检测的方法，并通过仿真软件完成图像处理结果分析。

二、研究计划

4. 研究创新点

本设计的的道路检测方法及其实现而言，在鲁棒性、实时性上更强。同时，所提出的场景分类、优化道路检测有进一步深化和拓展，将具有较大的实际工程应用价值。