基于激光雷达回波信号的车道线检测方法研究的中期报告.docx

基于激光雷达回波信号的车道线检测方法研究的中期报告
一、研究背景
车道线检测是自动驾驶和智能驾驶的一个重要研究方向。目前，常用的车道线检测方法主要包括基于图像处理的方法和基于激光雷达的方法。其中，基于激光雷达的方法更加适合在不良环境下稳定地进行车道线检测。
二、研究内容
本研究将探讨基于激光雷达回波信号的车道线检测方法，主要包括以下内容：
1.激光雷达数据预处理：根据激光雷达测量原理和在路面上的安装位置，对激光雷达获取的点云数据进行预处理，如去除地面点、滤波处理等。
2.车道线提取：基于点云数据进行车道线提取，主要包括两种方法：基于直线拟合的方法和基于曲线拟合的方法。
3.车道线跟踪：将检测到的车道线进行跟踪，保证车辆在行驶过程中能够稳定地行驶在车道中心线上。
4.车道线分类：根据车道线的类型进行分类，如实线、虚线、黄色线、白色线等。
三、研究进展
目前，我们已经完成了激光雷达数据预处理和车道线提取的算法设计与实现。在车道线提取方面，我们比较了基于直线拟合和基于曲线拟合的方法，并对比了两种方法的优缺点。在车道线跟踪方面，我们采用了基于卡尔曼滤波的方法进行车道线的跟踪，保证了车辆在行驶过程中稳定地行驶在车道中心线上。
未来，我们将重点进行车道线分类的研究，以适应不同类型的路面标线。同时，我们还将进行算法的优化和改进，以提高算法的检测效率和准确度。
四、总结与展望
基于激光雷达回波信号的车道线检测方法在自动驾驶和智能驾驶领域具有广泛应用前景。本研究已经取得了一定的进展，未来将继续进行研究和探索，为实现真正意义上的自动驾驶技术做出贡献。