1. 自动驾驶系统的组成

  • 摄像头（Camera）：用于捕获路面图像。
  • 计算机视觉算法（Lane Detection）：分析图像，识别道路的车道线。
  • 控制系统：基于车道信息生成转向命令，保持车道中心。

2. 环境准备

  • Python库：OpenCV、TensorFlow/Keras（如果需要深度学习模型）。
  • 硬件/模拟环境：我们将使用一个简化的模拟环境（例如，OpenCV模拟摄像头输入）进行实现。

可以通过以下命令安装OpenCV库：

pip install opencv-python numpy tensorflow

3. 代码实现：车道线检测（Lane Detection）

在实际自动驾驶中，车道线检测是一个重要的步骤，通常会使用图像处理技术来实现。以下代码展示了如何使用OpenCV实现车道线检测，并使用简单的控制策略模拟自动驾驶控制。

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 车道线检测函数
def lane_detection(image):
    # 1. 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 2. 高斯模糊，减少噪声
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # 3. 边缘检测（Canny算法）
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    
    # 4. 选择感兴趣区域（ROI）
    height, width = edges.shape
    roi = np.zeros_like(edges)
    polygon = np.array([[
        (100, height),
        (width - 100, height),
        (width // 2, height // 2)
    ]], np.int32)
    cv2.fillPoly(roi, polygon, 255)
    masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, roi)

    # 5. 霍夫变换检测直线（车道线）
    lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, 1, np.pi / 180, threshold=50, minLineLength=100, maxLineGap=150)
    
    # 6. 绘制车道线
    line_image = np.copy(image)
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 5)
    
    return line_image

# 模拟自动驾驶的控制（例如，转向控制）
def control_vehicle(image):
    # 对图像进行车道检测
    lane_image = lane_detection(image)
    
    # 在检测到车道线后，计算车道线的位置并控制方向（这里只是简单的模拟）
    # 如果车道线偏离了中心，我们会模拟转向命令
    height, width = lane_image.shape[:2]
    center_of_image = width // 2
    left_lane = 0
    right_lane = width
    
    # 在车道线图像中找出左右车道线的位置（这里只是简单的假设方法）
    if np.any(lane_image[height//2:height, :center_of_image] == 255):
        left_lane = center_of_image // 2
    if np.any(lane_image[height//2:height, center_of_image:] == 255):
        right_lane = width - center_of_image // 2

    # 基于车道线位置计算转向指令
    lane_center = (left_lane + right_lane) // 2
    steering_angle = (center_of_image - lane_center) / center_of_image * 100  # 转向角度控制（模拟）
    
    return lane_image, steering_angle

# 读取视频或图像（模拟摄像头输入）
cap = cv2.VideoCapture('test_video.mp4')  # 使用自己的视频路径或者网络摄像头输入

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 处理帧数据
    processed_frame, steering_angle = control_vehicle(frame)
    
    # 显示处理后的图像
    cv2.imshow("Lane Detection", processed_frame)
    
    # 显示转向角度
    print(f"Steering Angle: {steering_angle:.2f}")
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()