基于汽油模型车平台的车道线检测系统研究开题报告

1. 研究目的与意义

对智能车而言，自动驾驶最关键的技术就是机器视觉，而机器视觉的主要任务是完成道路的识别和跟踪，道路识别的第一步便是车道线的检测。

到目前为止，大部分车载机器视觉系统都能够在平稳道路上识别并跟踪车道线，但实际驾驶过程中，车辆往往会遇到光线变化、前方车辆遮挡、车道线不全等各种问题，因此车道线检测功能有待进一步完善。

车道线检测功能作为智能车的一项基础功能，其平台的搭建方法对其他功能平台具有借鉴意义，车道线检测系统主要负责检测车辆前方车道线信息，得到前方车道线的斜率以及车辆相对于车道中心的偏移。

2. 课题关键问题和重难点

关键问题：如何处理汽油模型小车固有的振动幅度大、振动频率高的影响难点：搭建基于汽油模型车平台的车道线检测系统，其内容包括硬件平台及软件平台。

我首先需要学习如何使用计算机语言python建立数学模型对收集到的较稳定道路视频进行处理，以实现最基本的车道线检测。

在这一步骤中，我应该尽量减下其计算量，缩短计算时间，在维持车道线检测系统鲁棒性的同时，尽力提高其实用性。

3. 国内外研究现状（文献综述）

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现辅助驾驶或者无人驾驶的目的。

实现辅助驾驶或者无人驾驶进行规划决策的前提条件是计算机系统对车身周围复杂环境的感知。

而车道线检测又是智能汽车计算机系统的重要组成部分。

4. 研究方案

车道线检测是智能小车的一项基础功能。

作为自动驾驶汽车的关键技术之一，车道线检测系统一直都是需要考虑并研究的重点技术。

我此次的毕业设计的内容是研究基于汽油模型车的车道线检测系统。

5. 工作计划

毕业设计前一学期期末完成资料的收集、查阅、文献资料并准备开题报告。

寒假期间查阅与车道线检测相关资料博客并学习python。

第1周完成英文翻译，提交英文翻译给指导老师批阅。