题目：车辆自适应导航系统与驾驶安全辅助技术研究

交通安全问题作为困扰当今国际交通领域的三大难题之一，吸引了世界各国的普遍重视。鉴于安全驾驶的在人们日常生活的重要性，本文围绕车辆导航与安全辅助驾驶系统，对高精度的自适应紧耦合导航滤波算法进行了研究。与此同时，结合图像拼接技术、车道线自动检测、运动背景下运动目标检测与跟踪以及单目测距技术，对预警决策系统进行研究。

在紧耦合导航滤波算法研究过程中，首先介绍了二阶互差分的噪声估计原理，并对跨星座的最佳导航星选星算法进行设计；其次设计算法检测量测噪声突变异常，并利用调节因子对其进行实时修正；对噪声自适应调节的滤波算法进行设计，并结合紧耦合导航模型进行实验验证。

快速图像拼接算法部分，介绍了SURF算法特征检测原理与流程，以此为基础设计了基于SURF算法的特征检测与匹配算法；对投影模型和图像融合算法进行比较之后，选择透视投影模型和线性加权融合算法实现图像的拼接融合，得到全景图像。针对算法的耗时长、处理速度慢的问题，设计了快速图像处理的解决方案，使得拼接速度最快能达到58帧/秒。

在运动背景下目标检测与跟踪实现过程中，设计出基于Hough变换和历史信息更新的车道线检测算法，实现了车道线的准确检测。介绍了基于运动补偿的运动目标检测的算法设计，并分析实验验证了该算法。针对该算法的处理速度慢、检测不准确等缺点，提出了基于边缘检测和车道线检测的目标检测与跟踪算法，实现了前方目标的准确检测与跟踪，并且大大的提高了算法处理速度，处理速度能达到30帧/秒。

在预警系统设计部分，利用车道线信息设计了基于单目摄像头的测距算法，实现了不需要辅助工具的单目测距，且在较远距离测量时，误差控制在5%以内。综合车道线信息、测距信息和车速信息，设计了安全车距预警划分等级，以及车道偏离预警决策系统，对危险信息做到实时的告警。利用图像采集系统进行室外跑车实验，并对实验结果进行分析，验证了预警系统的实用性及可行性。