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基于蚁群算法的弯曲道路边界的识别  
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【英文篇名】 Identifying of the Bent Lane Based on Ant Colony Algorithm
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【作者】 马雷; 武波涛; 李昊;
【英文作者】 MA Lei; WU Bo-tao; LI Hao (College of Vehicle and Energy; Yanshan University; Qinhuangdao 066004; Hebei; China);
【作者单位】 燕山大学车辆与能源学院;
【文献出处】 兵工学报 , Acta Armamentarii, 编辑部邮箱 2009年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 自动控制技术; 智能车辆; 蚁群算法; 弯曲路径识别;
【英文关键词】 automatic control technology; intelligent vehicle; ant colony algorithm; recognizing of bend lane;
【摘要】 路径识别是智能车辆导航技术关键步骤之一。用抛物线模型拟合道路边界,使直线路径与弯曲路径的表述统一化。将蚁群算法应用于路径识别,利用信息素的正反馈作用,使搜索尽快地在较优的路径上收敛,从而确定抛物线参数。实验证明算法的准确性与实时性都满足实际需要。
【英文摘要】 Lane identifying is one of the key steps of the navigation technology in intelligent vehicle.Lane edge was simulated with parabola model,so the descriptions of the linear lane and the bent lane are unified.The lane edge was identified by an ant colony algorithm in which the search is converged in the better path as soon as possible by the positive feed back of hormone and the parabola parameters are determined.The simulated results show that the veracity and the real-time meet the actual need.
【基金】 河北省教育厅科研项目计划编号(2006326)
【更新日期】 2009-10-30
【分类号】 TN966
【正文快照】 在智能车辆的自主导航中,路径的识别至关重要。道路边界分直线边界和曲线边界两种情况。直线道路边界的识别相对较为简单,目前该技术较为成熟。如有霍夫变换法,基于马氏距离的模式识别法,基于熵最大化边缘提取的直线型车道标识线识别及跟踪方法[1-3]等。但曲线道路边界的识别技

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