基于視差空間的自主車視覺導(dǎo)航.pdf

1、在地面移動機器人領(lǐng)域，自主導(dǎo)航是一個熱點的研究課題。研究基于雙目立體視覺的自主車的導(dǎo)航技術(shù)，對于自主導(dǎo)航技術(shù)的推廣和普及具有非常重要的意義。如何更好的利用雙目立體視覺傳感器進行環(huán)境感知和路徑規(guī)劃仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn)，通過充分挖掘和利用雙目立體視覺所構(gòu)成的視差空間的特性，可以有效彌補立體視覺易受圖像噪聲、場景結(jié)構(gòu)等因素影響的缺陷，有助于推廣立體視覺在自主導(dǎo)航中的應(yīng)用。
　　本學(xué)位論文提出了一個全新的基于雙目立體視覺的自主車的導(dǎo)航框架

2、，直接在視差空間完成所有的環(huán)境感知和路徑規(guī)劃的任務(wù)。有效解決了立體視覺環(huán)境感知可靠性不高、效率較低的問題，促進了雙目立體視覺在自主導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用。本論文主要貢獻如下：
　　1.首次提出了:1）視差空間中的坡度模型。在視差空間中對三維場景的坡度進行建模，發(fā)現(xiàn)以圖像中的列為單位分析得到的坡度是運動方向自適應(yīng)的，該坡度直接由視差空間中直線的截距所決定;2）視差空間中的運動模型。提出一種新的視差點坐標形式，“視差歸一化的齊次像素”坐標，

3、使剛體的運動模型在視差空間中具有線性的形式，從而可以直接在視差空間中更加高效的對相機的運動進行估計。
　　2.基于視差空間中的運動模型，提出了視差點集合的線性最小二乘擬合和非線性最小二乘擬合兩個算法，直接在視差空間中高效求解最優(yōu)的運動參數(shù)。并結(jié)合隨機抽樣一致性、擴展卡爾曼濾波器和局部的光束法平差實現(xiàn)了一個魯棒的基于視差空間的視覺里程計框架。確定運動參數(shù)之后，基于顏色一致性和可視性約束直接融合多幀連續(xù)的視差圖，構(gòu)建更加可靠完整的局部

4、地圖。
　　3.基于視差空間中的坡度模型，提出了一個全新的基于視差空間的V-截距障礙物分析方法。方法以坡度和高度作為障礙物代價衡量的兩種基本特征，首先基于索貝爾算子計算截距，再聚合高坡度區(qū)域并結(jié)合物體相對地面的高度綜合分析代價，從而實現(xiàn)了直接在視差空間中高效、魯棒的分析并生成不同地形的代價。實驗結(jié)果表明V-截距方法檢測效果優(yōu)于經(jīng)典的v-disparity方法，適用于多種不同環(huán)境。
　　4.提出和實現(xiàn)了完整的基于視差空間的導(dǎo)航