简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.
简介:惯性导航系统是目前室内定位和导航领域一项非常重要的技术,但是传统惯性导航系统中是利用算法融合地磁罗盘及陀螺仪等数据,进而提高相对位置的精度,但却无法修正已经产生的误差.所以传统惯性导航系统在内部构造复杂的室内很容易出现走错房间,穿越墙体等错误路径.为了解决这些问题,提出一种基于维特比算法的室内导航方法,利用自建室内地磁数字地图结合维特比算法,动态计算可能路径.利用维特比算法特性提高了输出路径的纠错能力,可有效排除错误路径的干扰.本导航方法能有效避免穿墙错误路径的出现,更加符合实际行走路径.试验结果表明,相对传统惯性导航系统,它在复杂室内环境下进入正确房间的准确率提高了23%.