整个系统划分为图像预处理、车道线检测、车道线跟踪以及偏离预警等四个功能模 块。为了削减干扰信息，缩小检测范围，从而提高系统计算的准确性和实时性，图像预处理模块将视频图像逐帧灰度化、选取感兴趣区域、二值化，最终输出截短的二值化图像给后续模块处理。车道线检测模块中，建立了车道线直线模型，使用 Hough 变换快速检测出车道标志线，输出车道线参数。车道线跟踪模块中，基于车道线线性连续运动假设，使用 Kalman 滤波器算法实现了车道线跟踪，用 Kalman 估计值代替检测值，减少噪声干扰，提高了车道线检测的稳定性。在偏离预警模块中，实现了一种基于横向距离的车道偏离预警模型。

针对车辆低速倒车这一运动过程，建立了车辆数学模型。根据分析车辆数学 模型，得到能够满足多数情况下的泊车路径。由于自动泊车过程可分解为寻找最 佳泊车位置及从最佳泊车位置倒入停车位两个过程，针对这两个过程，分析了无 障碍式及有障碍式的泊车路径。针对有障碍式泊车路径中的寻找最佳泊车位这一 过程通过对群智能算法的比较，运用粒子群算法对其进行了路径规划。通过分析 模糊控制相关知识，针对从最佳泊车位置到停车位这一泊车过程，建立一种模糊 控制方法，通过 MATLAB 仿真实现了其泊车过程

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