基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

Q＆A问车热线

Q：请问法雷奥视觉控制系统是什么？在今年的CES展上它还带来了什么新技术？ A：您好，视觉控制系统（Eye control systems）是法雷奥开发的一项通过眼球运动来操控驾驶的辅助系统。这一技术原理在于汽车和驾驶者眼球的互联：凭借目光探测相机，仅需注视控制按钮，驾驶者就能变换电台频道和获取交通资讯。当与抬头数字显示系统（HUD）集成后，视觉控制系统能够使驾驶者在执行操控指令时无需转移视线，     

驾驶培训中视觉搜索策略的重要性

我国交通安全问题严重,事故统计分析表明,新驾驶员为事故多发群,由此可见,我国汽车驾驶培训工作存在一定缺陷.文中通过对新驾驶员与经验驾驶员在视觉搜索策略方面的差异进行比较,指出了新驾驶员在视觉信息获取方面的不足,据此可有针对性地对驾驶培训工作进行改进,提高新驾驶员的安全性.     

超越平凡——隆鑫LX110-3K(e代天禧)

天禧是隆鑫集团经过两年多时间精心打造、全新开发的完全拥有自主知识产权的新一代弯梁车,全车拥有10多项专利.整车外观新颖造型独特,比例极佳,线条飘逸、流动,但也不失视觉上的运动感和力度感,深具造型之美.     

基于机器视觉的人眼定位算法研究

基于机器视觉的疲劳检测难点是人眼的准确、自动化的定位.针对目前基于红眼效应的人眼定位算法需要手工介入的问题,提出了一种改进算法,采用眼部区域的几何特征和对比度相结合的算法实现了自动化人眼定位,形成了一种基于红眼效应的实时、自动化定位人眼的快速算法.然后构建了一套使用850 nm红外光源的人眼定位系统,实现了快速准确的定位人眼.     

基于边缘对称性的车辆前方行人检测方法研究

利用视觉传感器信息丰富的特性，提出了一种基于边缘对称性的行人检测方法。利用Sobel算子和Hough变换确定车辆前方的感兴趣区域（AOI），然后提取感兴趣区域图像的垂直边缘，根据行人腿部的垂直边缘对称性确定垂直边缘对称轴，并结合行人形态特征以确定行人初始候选区域，最后采用灰度对称性和局部熵对行人候选区域进行目标识别验证。道路试验结果表明，该检测方法识别有效、可靠，并具有良好的鲁棒性。     

驾驶员眼椭圆二维正态分布理论解释

本文以二维正态分布理论为依据,解释为什么正常驾驶姿势下汽车驾驶员眼睛位置在车身坐标系中的分布图形呈椭圆形。并说明驾驶员眼椭圆视切比与包含比之间的内在联系。     

基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别方法综述

为了全面了解国内外在基于机器视觉的智能车辆前方道路边界及车道标识识别领域的研究进展，文章介绍了近年来一些典型的基于机器视觉的道路边界及车道标识识别系统，对基于机器视觉的前方道路边界及车道标识识别方法进行了分类，对各大类方法中采用的不同技术进行了阐述，然后对基于机器视觉与其他传感器融合的识别方法进行了总结，最后就该领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述。