摘要：針對(duì)車(chē)道線檢測(cè)存在檢測(cè)精度不夠高、多峰值檢測(cè)、受噪聲干擾嚴(yán)重的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了道路圖像前處理算法和目標(biāo)約束(Target Constraint Range,TCR)算法結(jié)合的新型車(chē)道線檢測(cè)算法。對(duì)灰度化的圖像進(jìn)行改進(jìn)的中值濾波除噪,再基于最大類(lèi)方差法,用Canny算法提取車(chē)道線邊緣。結(jié)合前處理算法,TCR算法通過(guò)目標(biāo)區(qū)域劃分和極角極徑法來(lái)縮小檢測(cè)范圍,且運(yùn)用算子[10-1]和[-101]對(duì)車(chē)道左右雙線分別進(jìn)行邊緣疊加處理來(lái)提高霍夫變換法(Hough Transform)的檢測(cè)精度,在新的TCR下進(jìn)行車(chē)道線跟蹤,解決了車(chē)道線檢測(cè)偏離問(wèn)題,搭建了汽車(chē)試驗(yàn)平臺(tái)和軟件平臺(tái)。試驗(yàn)結(jié)果表明,檢測(cè)算法在直道和彎道行駛下的檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為93.8%和91.6%,且能排除弱光照和強(qiáng)光照干擾。