1. 研究目的与意义（文献综述）

在中国，无人驾驶的成为越来越热门的项目，对于无人驾驶的研究也越来越深入。根据最新的调查显示，百度的无人驾驶已经开始投入市场运营。百度的无人驾驶平台依托的阿波罗系统，为一个面向汽车行业及自动驾驶的合作伙伴提供软件平台，并且，在2018年中央春晚联欢晚会上面正式向大家展示。可见，对于汽车的研究，以及从传统的研发汽车的ecu，为驾驶者提供一定的辅助，到如今，开始代替驾驶者，在驾驶过程中，提供更为精准判断。

对于无人驾驶的路径判断分为两个方面，一是通过摄像头采集路面的图像，对于采集到的图像进行处理，提起车道线等引导路边，为驾驶系统提供直观的参考。

二是通过激光雷达采集数据，先进的激光雷达可以实时采集360度的数据，在提供高精度的数据同时，大大降低数据量，大大降低数据处理的难度。

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

研究的基本内容：

车道线检测技术主要分成三类：基于特征，基于区域，基于模板基于特征检测车道线

3. 研究计划与安排

1、（第1周） 方案构思、文献检索、完成开题报告

2、（8学期第2-3周） 外文翻译、资料再收集

3、（8学期第4-6周） 设计计算、草图绘制

4. 参考文献（12篇以上）

【1】许茂鹏. 车道线检测系统的研究与实现[d]. 电子科技大学, 2015.

【2】圣华. 车道线检测在车道偏离预警中的应用研究[d]. 合肥工业大学, 2010.

【3】周涛. 单目视觉下车道线检测与跟踪算法的研究与测试[d]. 华中师范大学, 2016.