模拟到真实：使用OpenCV识别Xycar自动驾驶中的车道线和交通灯
模拟到真实：使用OpenCV识别Xycar自动驾驶中的车道线和交通灯
摘要
本文旨在详细阐述一种基于OpenCV计算机视觉库的解决方案，实现从模拟环境到真实世界的迁移学习，核心目标是使Xycar自动驾驶小车具备稳定的车道线检测与交通灯识别能力。随着自动驾驶技术的发展，在真实世界中收集数据、训练模型并进行测试不仅成本高昂，而且存在安全风险。模拟环境为此提供了一个安全、高效且可扩展的替代方案。然而，模拟环境与真实世界之间存在“现实差距”。本文将系统性地介绍如何利用OpenCV这一强大工具，设计并实现一套视觉感知算法，首先在模拟器（如ROS/Gazebo或Donkey Car Simulator）中进行验证和调优，随后通过精心设计的策略，将该算法迁移到真实的Xycar小车上。内容将涵盖相机标定、图像预处理、车道线检测（包括透视变换、阈值化、滑动窗口搜索等技术）、交通灯识别（基于颜色分割与形态学处理），以及应对光照变化、物体遮挡等现实挑战的策略。通过详尽分析，本文旨在为自动驾驶初学者和研究者提供一个完整、可实践的技术路线图。
关键词： 模拟到真实；OpenCV；Xycar；自动驾驶；车道线检测；交通灯识别；计算机视觉；ROS
第一章：引言
1.1 研究背景与意义
自动驾驶技术是人工智能和 robotics 领域皇冠上的明珠，其核心在于感知、决策与控制。对于入门级和教学用的自动驾驶