榜首部分：规划概述
安全辅佐驾驭(Safety Driving Assist，简称SDA)是当时世界智能交通体系研讨的重要内容，它首要处理交通安全的问题，关于困扰运送范畴的交通堵塞及环境污染两个问题也有缓解效果。依据此，世界上许多国家都在加强车辆安全辅佐驾驭技能范畴的研讨。关于安全辅佐驾驭技能的研讨首要会集在车道违背预警，前方障碍物勘探，以及驾驭员状况监测等方面。近20年来，车道违背预警体系作为安全辅佐驾驭研讨范畴的一个组成部分，现已遭到越来越多的重视，许多国家都投入很多的人力、物力和财力进行体系研制。
车道违背预警体系研讨布景：
车道违背报警体系( Lane Departure Warning System, 简称LDWS)是指轿车在高速行进的进程中,在驾驭员没有暗示车辆变道的状况下,车辆违背了正常行进的车道时, 使用报警方法提示驾驭员批改车辆方向的轿车自动安全设备。车道违背报警体系将会是继安全带、安全气囊后,在轿车内设备的又一项安全设备。在美国,1994 年因为车道违背引起的伤亡事故占一切车辆伤亡事故的37.0%, 2000 年为42.0%, 2001 年则上升到43.0%, 均匀每年上升0.75 个百分点。车道违背报警体系在车辆违背车道线时, 能够向驾驭员宣布警示信号, 提示驾驭员批改车辆的方向, 提示驾驭员会集注意力。有研讨标明,车道违背报警体系能够削减至少24%的车道违背伤亡事故。世界上一些国家现已成功研制出一些各具特色的车道违背报警体系, 如Auto Vue 体系、AWSTM体系、DSS 体系、SCARF 体系和ALVINN 体系等。在我国,车道违背报警方面的研讨起步较晚,还没有相关的产品面世, 只要吉林大学的轿车动态模仿国家重点试验室、东南大学仪器科学与工程学院进行了一些探索性的研讨。经过探索性的研讨标明, 依据视觉的车道违背报警体系是一种切实可行的计划。
MicroBlaze嵌入式软核是一个被Xilinx公司优化过的能够嵌入在FPGA中的RISC处理器软核，具有运转速度快、占用资源少、可装备性强等长处，广泛使用于通讯、军事、高端消费市场等范畴。Xilinx公司的MicroBlaze 32位软处理器核是支撑CoreConnect总线的规范外设调集。MicroBlaze处理器运转在150MHz时钟下，可提供125 D-MIPS的功能，十分合适规划针对网络、电信、数据通讯和消费市场的杂乱嵌入式体系。
规划摘要：
本课题是以Xilinx公司FPGA开发板上的MicroBlaze微处理器IP核为中心，和其它外设一同，针关于行进在高速公路或许城市路途上的司机，规划出了轿车离道报警体系。该体系图画收集子体系、FPGA开发板和其他设备组成。图画收集子体系能实时地收集路面实况数据，数据进入体系后，它被实时地变换成可处理的格局，在处理器内部，首要进行预处理，过滤掉图画捕获期间混入的噪声，然后勘探车辆相关于车行道标志线的方位。路途图画的输入信息流被变换为一系列画出路途外表概括的线条。在数据字段内寻觅边际就能发现车道标志线。这些边际事实上形成了车辆向前行进应坚持的鸿沟。处理器则要时间盯梢这些标志线，以确认行车路途是否正常。一旦发现车辆无意间违背车行道，处理器作出判断后输出一个信号驱动报警电路，让驾驭员当即纠正行车路途。报警电路选用蜂鸣器放出正告声响。
第二部分：规划结构
1.体系框图介绍
不管是哪一种车道违背报警体系，都能够划分红三个根本模块：路途和车辆状况感知模块、车道违背点评算法模块和信号报警电路，如图1所示体系运转的根本进程是：状况感知模块感知路途几许特征和车辆的动态参数，然后由车道违背点评算法对车道违背的或许性进行点评，一旦发现车辆无意间违背车行道，处理器作出判断后输出一个信号驱动报警电路，让驾驭员当即纠正行车路途。报警方式能够是蜂鸣器或许喇叭，也能够用言语提示，还能够用振荡座椅来提示驾驭员。
图1 体系规划框图
车道违背报警体系详细在硬件上则是经过装在车上的摄像头进行视频图画的采样，然后对表现为模仿信号的视频图画进行数字转化，将数字的视频信息传输给处理器单元，处理器单元依据算法要求进行核算，得出车辆违背车道的实时状况，假如呈现车道违背或许即将呈现车道违背，体系将经过报警电路对驾驭员进行提示报警，避免意外产生。
2.硬件框图
图2 硬件框图
3.软件流程图
软件流程图如图3所示
图3 软件流程图
1.路途图画收集
本文首要研讨车道线检测技能在车道违背预警中的使用，图画在收集进程中，光照强度、障碍物遮挡、路旁边树木以及路面不平坦而导致的摄像头颤动都会对图画中车道线信息形成影响。因而，要想精确地提取出车道线参数，就必须对收集的路途图画在车道线检测之前进行预处理。在图画处理算法中，没有哪一种算法能够适用于各类图画，每一种算法都有自己的局限性。因而，在实践使用中，需求做很多的试验，并结合车道违背预警体系的需求，选取合适该体系的算法。适用于本文检测算法的路面为摄像机视界上方或许会为天空或高山等布景的至少含有两个同向以车道线离隔的高速公路和城市路途。
2.图画预处理
依据投影理论，当摄像机光轴与地平面平行时，而车辆一般在下方的地上部分，因而图画下半部分有车辆的区域才是咱们的感兴趣区域，只需求剖析这部分的状况即可，预处理中一般把图画的下半部分划分为感兴趣的部分，而上半部分一概作黑色处理，然后使得预处理后的白色部分所表明的信息即为车道线。这样既较好地契合实践状况，一起算法简洁，避免了处理很多信息的冗余，提高了核算速率。预处理分四步完结：
a.灰度化。这儿之所以进行灰度化，是因为石子沥青路面为深黑色，而黄线为淡色，灰度化今后，二者在图画上就表现为一黑一白，易于操作，也便于后边的处理。
