介紹了一種基于MonoSLAM算法的車道偏離預(yù)警（LDW）系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。應(yīng)用該方法時(shí)，車輛模型的橫向速度是恒定的（即車輛的高斯橫向加速度不確定），其適用于低成本的攝像頭。車輛在道路上的位置是第一輸出。每個(gè)車道選取5個(gè)控制點(diǎn)用來跟蹤車道，建模時(shí)這些控制點(diǎn)的位置是不變的。利用可調(diào)濾波器進(jìn)行檢測，該濾波器使用了擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）狀態(tài)協(xié)方差，使其檢測的魯棒性更強(qiáng)。進(jìn)行了200次離線試驗(yàn)并獲得了試驗(yàn)結(jié)果，比較了平面圖像上的車道偏離結(jié)果與地面實(shí)際車道偏離結(jié)果，并給出了車輛位置估計(jì)閉環(huán)測試結(jié)果。

提出的定位方法適用于不同的車道檢測算法，因此需要對不同算法的定位性能進(jìn)行研究，以獲得最佳性能。MonoSLAM方法使用了傳感器融合技術(shù)，且支持其它定位傳感器，如IMU和GPS，具有高度兼容性，系統(tǒng)性能具有很強(qiáng)的魯棒性與很高的精確性。MonoSLAM方法是一種在未知環(huán)境中的定位技術(shù)，能夠針對不同道路條件（如惡劣天氣、能見度低或標(biāo)志不清等）進(jìn)行檢測。

在車輛行駛過程中，由于駕駛員注意力分散、疲勞或其它人為錯誤，致使車輛偏離車道導(dǎo)致交通事故發(fā)生。先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）包含LDW模塊。傳統(tǒng)LDW系統(tǒng)通常包括3部分：車道特征檢測、車道模型的參數(shù)估計(jì)和車道跟蹤。車道模型有多種，如直線、二次/三次拋物線、Clothoids曲線等。使用高采樣率的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)建立精細(xì)的道路模型，以便提取線性特征。車道提取有多種方法，如頂部過濾、正負(fù)梯度、可調(diào)濾波等。LDW系統(tǒng)多針對道路曲率較小的高速公路設(shè)計(jì)。

Julian Stoev et al. 2014 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), France - July 8-11, 2014.

編譯：王亮