自动驾驶的实时车道线检测算法研究文献综述

文献综述

文 献 综 述一、本设计拟研究解决的问题自动驾驶将在未来十年给旅行带来革命性的变化。

目前，自动驾驶应用正在进行各种应用案例的测试，包括乘用车、机器人出租车、自动商业送货卡车、智能叉车和用于农业的自动拖拉机。

自动驾驶需要一个计算机视觉感知模块来理解和导航环境。

感知模块的作用包括：检测车道线、检测其他物体、跟踪检测到的对象、预测他们可能的运动。

一个好的感知系统应该能够在各种驾驶条件下 白天/晚上，夏天/冬天，雨雪等等，实时做到这一点。

本次毕设中，主要着眼于一个实时模型，用于检测车道线、其他车辆等，并生成警报。

本次毕设主要基于Python及相关的开发包实现。

二、研究现状和发展趋势随着人工智能的极速发展,无人驾驶作为其重要的应用领域也逐步取得突飞猛进的进步,以百度和谷歌为首的公司在这方面的成绩尤为突出,很大程度上推动了智能交通等相关行业的发展。

从谷歌将 Alphabet 旗下的无人驾驶项目Waymo[1]独立立项，到百度开放自动驾驶平台阿波罗计划[2]，无人驾驶的相关技术日益得到更多关注，相关领域的技术研发也逐渐提上日程。