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文檔簡介
1、隨著科學(xué)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步,人們將各種先進(jìn)技術(shù)運(yùn)用到汽車工程中,試圖研制出具有全功能感知環(huán)境與智能信息處理能力的智能汽車,來解決日趨嚴(yán)重的交通安全問題。而如何快速準(zhǔn)確地感知汽車行駛環(huán)境一直是智能車輛研究的一個難題。立體視覺技術(shù)是最接近于人類方式的三維視覺信息感知技術(shù),其研究目標(biāo)是使計算機(jī)具有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力。由于圖像的復(fù)雜性,實(shí)時的視覺導(dǎo)航定位和三維重建的廣泛應(yīng)用還面臨不少困難。本文以北京工業(yè)大學(xué)的電動汽車為工程應(yīng)用背景,
2、以電動汽車的雙目立體視覺系統(tǒng)為研究對象,分析和研究了基于雙目立體視覺技術(shù)獲取深度信息的方法,對雙目立體視覺模型參數(shù)的標(biāo)定、雙目視差估計以及基于視覺的車輛前方環(huán)境感知技術(shù)進(jìn)行了研究。主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下: (1)針對考慮鏡頭畸變的攝像機(jī)模型,根據(jù)透視投影的交比不變性,利用單應(yīng)性矩陣及內(nèi)部參數(shù)的基本約束,提出一種基于交比不變性的攝像機(jī)線性標(biāo)定方法。利用攝影變換的交比不變量和調(diào)和共軛的性質(zhì),提出一種基于圓環(huán)點(diǎn)的攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)的線性
3、標(biāo)定方法,不需要作三維空間點(diǎn)與二維圖像點(diǎn)的匹配。兩種線性標(biāo)定方法避免了攝像機(jī)標(biāo)定的非線性優(yōu)化過程中可能遇到解的不穩(wěn)定性問題,具有簡單、方便和魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。同時,給出一種雙目外參數(shù)的線性標(biāo)定方法。該方法不僅具有與傳統(tǒng)方法相當(dāng)?shù)木?,同時雙目標(biāo)定不限于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境,不需知道標(biāo)定物的空間坐標(biāo),適合于機(jī)器人的“移動”特點(diǎn),提高了標(biāo)定方法的靈活性。 (2)提出一種基于分段線性視差函數(shù)的視差估計算法?;谕麡O線對應(yīng)的空間曲線可以近似為分段
4、直線的假設(shè),由于左右視差函數(shù)與深度函數(shù)之間的線性映射關(guān)系,可以得到左右視差函數(shù)也為分段直線。根據(jù)視差點(diǎn)的結(jié)構(gòu)原理,以及左右極線上相鄰灰度跳躍點(diǎn)之間區(qū)域的線性映射,來確定匹配的能量函數(shù),簡化了視差點(diǎn)的求取。該算法不用考慮遮擋匹配代價,可同時進(jìn)行視差估計與遮擋檢測;能較好地處理深度不連續(xù)區(qū)域和單一紋理區(qū)域的匹配問題;估計的視差值不一定是整數(shù)值;避免了非線性優(yōu)化,降低了計算復(fù)雜度。 (3)提出一種基于動態(tài)規(guī)劃的視差點(diǎn)匹配方法。在動態(tài)規(guī)
5、劃中進(jìn)一步引入遮擋約束,有效減少了搜索區(qū)域,有助于提高算法的快速性。基于視差點(diǎn)的結(jié)構(gòu)原理和視差函數(shù)的分段線性特點(diǎn),來確定匹配的能量函數(shù)。在匹配處理的同時處理遮擋問題,有效降低了遮擋區(qū)域和視差不連續(xù)區(qū)域的誤匹配百分比。給出一種基于網(wǎng)絡(luò)最大流的匹配算法。將網(wǎng)絡(luò)的最大流-最小割原理用于視覺匹配的能量優(yōu)化,利用視差標(biāo)號方法建立網(wǎng)絡(luò),討論能量的表示方法,用像素差分的距離來代替平滑項,更利于網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造和算法的實(shí)現(xiàn),以降低算法的計算量,實(shí)現(xiàn)了能量函數(shù)
6、的極線最優(yōu)。 (4)提出一種實(shí)用的車道線檢測算法。將Hough變換技術(shù)應(yīng)用到車道初始檢測模塊中,利用車道的統(tǒng)計特征和Kalman濾波技術(shù)進(jìn)行車道跟蹤,提高了算法的實(shí)時性,同時保證了算法的魯棒性。對左右圖像提取的車道線進(jìn)行匹配和重建,確定車輛與車道線的相對位置。同時,提出一種有效的前方目標(biāo)車輛檢測方法,利用檢測到的車輛底部陰影,基于改進(jìn)SUSAN算法和Kalman濾波算法,確定目標(biāo)車存在區(qū)域,對目標(biāo)區(qū)域的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配和重建,進(jìn)而
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