1.當前位置p
pp距離左右車道線距離d1,
d2d_1,d_2
d1,d2
2.慣導推測出的錯誤位置p′p'
p′3.左右車道線的直線方程y1=
k1x+
b1,y
2=k2
x+b1
y_1=k_1x+b_1,y_2=k_2x+b_1
y1=k1
x+b
1,y
2=k
2x+
b11.通過視覺檢查車道線，根據相機標定資料解算出d1,
d2d_1,d_2
d1,d2
2.慣導輸出
3.在慣導測量準確的地方，採集車道線的乙個點，計算得到直線方程
通過車輛距離車道線左右兩側的距離，把慣導推算出的錯誤位置，拉回到車道之間，減小車體座標系中橫向誤差，然後投射到全域性座標中
如圖所示，紅色線為兩條車道線，圓形點為當前實際位置p
pp，d1d1
d1為p
pp與左車道線距離，d2d2
d2為p
pp與右車道線距離。矩形點為慣導輸出的錯誤位置，利用車道線的距離可以確定行駛路線(藍色線條)直線方程，在這條直線上選取和錯誤位置最近一點把定位點拉回到車道行駛路線中，縮小車體座標系中橫向誤差，根據在行駛直線方程上得到的位置，來取代慣導錯誤的定位。
車道線檢測的學習筆記
我們準備開始做車道線檢測的專案，搭建乙個帥氣的車道線檢測的模型 使用deeplabv3 cpnet指的是華科在 cvpr 2020上發表的 context prior for scene segmentation 我覺得想法還是挺不錯的，但是沒有跟deeplabv3 進行對比實驗 暫時不會參考，因為...
車道線檢測的相關演算法 keywords
1.hough變換 直線平面到引數平面的轉換，投票找到峰值，利用極座標 下面的博文講的非常清楚 2.lsd直線檢測 lsd是一種區域性提取直線的演算法，速度比hough要快。但是有區域性演算法的缺點 1.對於直線相交情況，因為設定了每個點是否used，因此每個點只能屬於一條直線，若有相交必有至少一條...
入門版的車道線檢測（python opencv）
鏈結1鏈結2 這個 我只是仿寫。不同的地方在於，能不用函式就不用。應該客觀性好點。步驟如下。我也學著裝b，在github上存了我的完整 還有利用這個 識別自己中車道線的例項，還有一點點解析。可以去看看，對了還有 原圖。鏈結3 1 載入 import cv2 as cv import numpy as...