基于双目视觉的目标测距

随着计算机技术的发展,无人驾驶技术的研究也受到了越来越多的关注,环境感知技术在其中占据着重要的地位,双目立体视觉技术以其特有的优势成为了环境感知技术中的主要内容。在研究了双目立体视觉标定、校正、匹配等技术的基础上,文章设计了基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统。利用MATLAB calibration toolbox进行标定试验,并且将标定结果导入至OpenCV中进行后续校正、匹配、距离恢复工作以求出目标的三维深度信息。实验表明,该系统在一定的距离范围内能够达到高精度要求。     

用双目视觉方法重建交通事故现场空间点

由于交通事故现场测量对象呈静态特性,根据计算机视觉中的双目视觉原理,可以使用两幅从不同方位拍摄的事故现场图像对事故现场进行测量.在实现过程中用预制三维方块标定物对拍摄使用的照相机内外参数进行标定,求取投影变换矩阵,并用基于面积的配准方法进行对应点匹配.模拟事故现场的测量结果表明用该方法对交通事故现场进行测量,可为事故再现提供大量数据.     

用双目视觉方法重建交通这事故现场空间点

由于交通事故现场测量对象呈静态特性，根据计算机视觉中的双目视觉原理，可以使用两幅从不同方位拍摄的事故现场图像对事故现场进行测量。在实现过程中用预制三维方块标定物对拍摄使用的照相机内外参数进行标定，求取投影变换矩阵，并用基于面积的配准方法进行对应点匹配，模拟事故现场的测量结果表明用该方法对交通事故现场进行测量，可为事故可再提供大量数据。     

基于立体视觉的车辆尺寸参数测量系统研究

本文利用双目立体视觉原理，提出基于数码相机阵列的车辆尺寸参数三维非接触测量系统，并对其进行可行性研究。系统以双目相机为基本测量单元，通过合理布置多个数码相机的位置，使得不同的基本测量单元负责车辆不同关键部位的测量，从而获取特征点的三维空间坐标，进而获得车辆尺寸参数。本文就其中的摄像机单目标定算法，双目标定算法以及三维重建算法进行相关的研究，并提出相应的实现算法。实验数据表明该测量系统的可行性和有效性，具有一定的应用前景。     

基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。     

计算机视觉和图像处理技术及其在汽车零件检测中的应用

基于计算机视觉和图像处理技术的汽车零件检测系统在智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测系统具有更大的优越性, 其主要是应用CCD摄像机实时拍摄汽车零件获取数字影像,然后通过计算机视觉检测技术确定待检测目标的质量信息,与标准模板或设计参数比较以检测汽车零件加工质量。本文综述该技术的基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果,分析了利用计算机视觉检测技术对汽车零件进行检测的一般方法和系统构成,并探讨了基于CAD(计算机辅助设计)的计算机视觉检测技术的关键环节。最后对计算机视觉检测技术的发展趋势进行了展望。     

基于多传感器信息融合的车辆目标识别方法

鉴于传统车辆避撞系统中,因采用单一传感器进行目标识别,在感知范围、识别准确性等方面存在的固有缺陷,本文中提出了一种基于雷达与机器视觉信息融合的目标识别方法。该方法获取目标序列后,在目标级融合方法的基础上,引入马氏距离进行观测值匹配。再应用联合概率数据关联(JPDA)算法进行数据融合,建立系统观测模型与状态模型,从而实现了基于信息融合的目标识别。试验验证结果表明,该方法基于雷达与摄像头数据,可实现目标的准确识别与定位,其工程适应面更广。     

基于雷达和视觉技术的车辆跟踪窗口

针对基于视觉技术的运动检测鲁棒性差、计算量大的缺点,提出一种融合雷达与视觉信息建立车辆跟踪窗口的方法。采用动力学模型描述车辆运动,通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波(EKF)估计,确定目标初始位置,然后根据灰度信息自适应调整跟踪窗口的中心位置及尺寸,快速而准确地建立起以目标形心为中心且适合目标大小的跟踪窗口,缩小了后续图像处理区域。三维场景仿真实验证明,该融合方法能快速有效地建立起目标的跟踪窗口。     

基于立体视觉的安全车距新型识别技术的研究

车辆行驶距离是交通安全的重要指标之一。安全车距的测量已成为智能交通领域的一个日益热门的研究领域。通过分析立体视觉的基本原理,标定CCD传感器的内外参数,提出了一种测量立体视觉的方法,建立了基于立体视觉和DSP的车辆距离控制系统。一旦车辆的速度和距离形成非安全关联,它就会发出警告,并上传数据或强制限速。该方法根据从左右传感器获取的目标车辆图像的不同坐标,识别特征点,计算到目标车辆的距离,分析车辆距离的安全性。实验结果表明,该方法测量范围宽,测量精度高,运算速度快,能够满足智能交通中安全车距测量的实际需要。     

基于手眼模型的自动驾驶毫米波和激光雷达联合标定研究

为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。     

基于双目立体视觉的月球车三维定位算法

为了满足月球车自主导航的需要,提出了1种基于双目立体视觉的月球车三维定位算法。建立了基于双目立体视觉的月球车三维定位系统框架图,并对框架中主要模块进行了分析;研究了图像预处理、特征点提取、特征点的立体匹配、三维重建和特征点的跟踪匹配算法等图像处理环节,以获得月球车运动前后相匹配的环境特征点,并提出了1种鲁棒的月球车位姿变化估计算法。通过实际场地试验验证了算法的有效性。     

Vehicle detection system design based on stereo vision sensors

Vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, a vehicle detection system using stereo vision sensors is developed. This system utilizes feature extraction, epipoplar constraint and feature matching in order to robustly detect the initial corresponding pairs. The proposed system can detect a leading vehicle in front and can estimate its position parameters such as the distance and heading angle. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the vehicles in the lane. The proposed vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances are verified experimentally.     

基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统

针对汽车尺寸测量的应用背景，根据双目视觉原理开发了一套基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统。论述了该双目视觉测量原理及传感器模型，利用图像差值法实现车身目标检测，并在此基础上利用Sobel算法、阈值化等技术实现特征点提取。结合特征匹配与区域匹配技术实现立体匹配，并完成自动测量。试验结果表明，该系统可以实现汽车整车尺寸的自动、快速、准确测量。     

基于着陆器帮助的月面巡视探测器定位方法研究

提出了以着陆器为基站,采用立体视觉测量技术以及彩色图像分割的方法,进行跟踪测量的月面巡视探测器定位方法,能够对惯导系统加里程计的定位方法进行修正,减小月面巡视探测器的计算工作量。在定位方法的研究中,采用彩色图像分割方法,能够适应各种光照条件的影响,并且运算速度快,能够达到实时图像伺服控制的目的。通过月面巡视探测器上制作特征点及采用模式识别技术,提高了图像匹配概率。通过卡尔曼滤波技术,能够满足任意时刻的月面巡视探测器定位要求。     

智能车辆的障碍物检测研究方法综述

按照使用传感器的不同类型来分类，对智能车辆的障碍物检测和识别技术进行了综述，并分析各种障碍物检测方法。这些方法中主要包括基于立体视觉方法、基于激光雷达的方法：基于彩色机器视觉的方法及基于结构光的方法等等，同时作者指出任何一种有效的障碍物检测系统不能只依靠单一传感器进行环境感知，因此利用多种传感器信息融合技术检测智能车辆前方障碍物，是未来该领域的研究重点与难点。另外，还介绍了近几年一些研究机构在该领域的研究成果，并对所使用的一些算法进行简要的概括，为我国在智能车辆的障碍物检测领域的发展提供借鉴。     

Analyses of Vision-based Lateral Control for Automated Highway System

The stability and performance of a vision-based vehicle lateral control system are analyzed. Effects of look-ahead distance, vision delay, and vehicle speed on the performance of vision feedback control system are examined by using frequency domain and time domain methods. A measurement model of the vision system is derived from the point of view of multiple sensors. The quantization error of the vision system is analyzed and the way of extracting essential information for control is studied. Based on this analysis, some guidelines for the design of vision-based controllers are proposed. A design example is further illustrated for a vision system with a substantial time delay.     

Analyses of Vision-based Lateral Control for Automated Highway System

SUMMARY

The stability and performance of a vision-based vehicle lateral control system are analyzed. Effects of look-ahead distance, vision delay, and vehicle speed on the performance of vision feedback control system are examined by using frequency domain and time domain methods. A measurement model of the vision system is derived from the point of view of multiple sensors. The quantization error of the vision system is analyzed and the way of extracting essential information for control is studied. Based on this analysis, some guidelines for the design of vision-based controllers are proposed. A design example is further illustrated for a vision system with a substantial time delay.     

Precise and reliable positioning based on the integration of navigation satellite system and vision system

In this paper, we propose a precise and reliable positioning method for solving common problems, such as a navigation satellite’s signal occlusion in an urban canyon and the positioning error due to a limited number of visible navigation satellites. This is an integrated system of the navigation satellites system and a vision system. In general, the navigation satellite positioning system has a fatal weakness in that it can not calculate a position coordinate when its signal is occluded by some obstacle. For this reason, positioning by using the navigation satellites system can not be used for a variety of applications. Therefore, we propose as a method to integrate both the navigation satellites system and the vision system. Some target objects that have accurate position coordinates, for example, in an outdoor shaded area like an urban canyon, are installed into the vision system. When the vision system recognizes a target object it loads the accurate coordinate of that target object. Then, it measures the distance by using the disparity from the camera sensor to the target object. These distance and object coordinate data are used for positioning with the navigation satellites system’s data. This integrated system can be used for the positioning solution where the user is in unfavorable conditions. This paper shows that the algorithm of integrated system and the numerical test performed. The results indicate that the reliable and stable positioning can be obtained by introducing the vision system to the satellite navigation system.     

城市快速路三维集成交通事件自动检测算法

为了及时、准确地检测交通事件并采取有效的管理手段,提高城市快速路交通管理水平,在总结现有交通事件自动检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于二维空间和一维时间的交通流异常变化的三维集成交通事件自动检测算法(集成AID算法),并利用北京市二环快速路上现有的交通流数据及相应的交通事件信息,对提出的集成AID算法进行验证,对其有效性和实用性进行分析。结果表明:该算法能够对快速路交通事件进行有效检测,与各个维度的子算法相比,能有效提高检测率,降低误报率,能够满足实际工程应用的需求。