熊敏君，李 晨，张慧源，彭联贴，苏 震

（株洲中车时代电气股份有限公司， 湖南 株洲 412001）

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随着汽车自动驾驶的快速发展，轨道交通领域也在不断开展列车辅助及自动驾驶的研究。列车，尤其是货运列车，有着载重大、运输线路长等特点，辅助及自动驾驶对保障其驾驶安全、提高驾驶效率具有重要的作用。列车运行环境的实时检测是实现列车辅助及自动驾驶的基础。

列车运行环境检测涉及列车运行过程中轨道区域检测、障碍物识别、交通信号灯识别及轨旁标识牌识别等。其中，列车前方轨道区域检测是环境检测的基础，传统方法一般是通过检测两条钢轨线位置从而确定轨道区域的。文献[1]通过改进边缘检测算子进行钢轨识别，但其识别的前提需要两条钢轨和背景存在比较明显的灰度差异，且对光照、遮挡等环境因素敏感。文献[2]针对光照因素引起的钢轨特征提取不完整的问题，提出了基于相位一致性的钢轨特征提取方法，但该方法在复杂场景下的轨道检测效果较差。文献[3]基于曲率映射图实现了近距离轨道的识别，并基于局部梯度信息实现远距离轨道识别，能够识别百米以内的轨道。此外，有研究者提出采用模板匹配的方法[4-5]提取轨道线，和通过高次曲线拟合的方法[6]实现对弯轨的识别。在轨道环境较复杂或弯道曲率较大时，基于传统算法的轨道识别漏检率及误检率较大，并受光照、部分遮挡等外界因素的影响较大，导致算法的鲁棒性较差。……