Visual Lane Tracking and Curvature Measurement System

Dieses Kapitel befasst sich mit einem ausgeklügelten Spurerkennungssystem, das die Fahrzeugsicherheit durch fortschrittliche Computervisualisierungstechniken verbessern soll. Die Methodik beginnt mit der Kalibrierung der Kamera, um Verzerrungen zu korrigieren, gefolgt von der Konvertierung der Bilder in den HSV-Farbraum und der Anwendung von Schwellwert- und Sobel-Operationen, um binäre Bilder zu erzeugen, die Spurlinien hervorheben. Das System wandelt diese Bilder dann durch perspektivische Transformation in eine Vogelperspektive um, was es einfacher macht, Krümmungen der Fahrbahnen und Fahrzeugpositionen zu erkennen. Ein Suchalgorithmus für Schiebefenster identifiziert Spurpixel, die dann mit Polynomen zweiten Grades ausgestattet werden, um linke und rechte Fahrbahnlinien zu unterscheiden. Die Krümmung der Fahrspur und die Abweichung des Fahrzeugs von der Fahrbahnmitte werden berechnet, was entscheidende Erkenntnisse über die Fahrzeugpositionierung liefert. Das System zeigt eine robuste Leistung mit einer Genauigkeit von 96% bei der Spurenerkennung in verschiedenen Straßenszenarien und bei unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen. Das Kapitel untersucht auch das Potenzial zukünftiger Fortschritte, wie etwa die Integration von Deep-Learning-Modellen und die Optimierung des Algorithmus für die Echtzeitimplementierung auf eingebetteten Systemen. Dieser umfassende Ansatz gewährleistet eine präzise Spurerkennung und erhöht die Verkehrssicherheit, indem er Fahrer rechtzeitig warnt, insbesondere in Kurvenbereichen, die zu überhöhter Geschwindigkeit neigen.