文 献 综 述 一、开发背景 公路交通的飞速发展为人们的生活提供了极大的便利，但是也导致了一系列的环境问题和社会问题。

我国每年约有6万~7万人丧生于车祸，这些车祸通常是由于驾驶员不够专心或者处于疲劳以及醉酒驾驶等状态导致的。

因此，车辆安全辅助驾驶系统已成为当前世界交通领域的研究热点之一。

使用类似车道线偏离预警（LDW）、车道线保持之类的辅助驾驶系统（DAS）可以有效的减少车祸的发生。

在基于视觉的智能车辆导航或智能辅助驾驶系统中，车道线检测是一个基本且必要的部分。

80年代后期研制的Navlab系列智能实验车采用了快速自适应横向位置处理视觉系统（RALPH）对道路进行检测，自动驾驶路程高达98.2%，智能性很高，并具有极强的鲁棒性。

其中车道线检测是智能车驾驶系统的核心技术之一，它能够有效引导车辆在车道线内行驶，保证交通安全和减少交通堵塞，它的准确率将直接关乎车辆的行驶方向及行驶控制，因而对其进行研究具有重要的意义。

二、研究目标与意义 辅助驾驶系统是一个超大系统，是车道保持辅助系统、自动泊车辅助系统、刹车辅助系统、倒车辅助系统和行车辅助系统等等子系统的集合。

而路况分析系统是通过报警的方式辅助驾驶员，使其避免汽车因无意识的轨道偏离而发生交通事故。

驾驶在偏离轨道的时候，那么辅助驾驶系统会发出报警提示，提醒驾驶员错误的驾驶情况。