基于雙目視覺的道路SLAM技術(shù)研究
發(fā)布時間:2020-12-23 22:17
作為人工智能相關(guān)的研究領(lǐng)域之一,自動駕駛技術(shù)近年來取得了驚人的進步。即時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是自動駕駛車輛面臨的主要挑戰(zhàn)之一。隨著計算機視覺的發(fā)展,基于視覺的SLAM成為當前的熱點研究方向,視覺SLAM利用視覺傳感器獲取信息,以進行自主定位并構(gòu)建地圖。為滿足室外導航定位和地圖構(gòu)建的需求,本文提出一種基于雙目視覺的道路SLAM算法,重點研究圖像特征匹配和場景重建的改進算法。論文主要研究工作如下:一、充分調(diào)研了自動駕駛、雙目視覺和SLAM技術(shù)的研究意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,詳細介紹了雙目視覺SLAM的基礎(chǔ)理論。二、針對傳統(tǒng)圖像特征匹配篩選的隨機抽樣一致性算法精度低、速度慢的缺點,提出一種基于網(wǎng)格的運動統(tǒng)計和塊匹配的改進算法,將特征點網(wǎng)格鄰域中的匹配數(shù)量作為匹配準則,并結(jié)合菱形搜索算法篩選正確匹配和錯誤匹配。通過實驗驗證了改進特征匹配算法能有效提高正確匹配的篩選率和篩選速度。三、針對半全局立體匹配算法懲罰參數(shù)固定、無法正確應(yīng)對邊緣視差突變的問題,提出一種基于邊緣的自適應(yīng)懲罰參數(shù)算法,以優(yōu)化對物體邊緣像素和連續(xù)像素的...
【文章來源】:東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
常用符號注釋表
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 自動駕駛
1.2.2 雙目視覺
1.2.3 即時定位與地圖構(gòu)建
1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 雙目視覺SLAM基礎(chǔ)理論
2.1 引言
2.2 相機模型
2.2.1 針孔模型
2.2.2 畸變校正
2.2.3 相機標定
2.3 雙目相機
2.3.1 測距原理
2.3.2 雙目矯正
2.4 視覺SLAM
2.5 本章小結(jié)
第三章 特征匹配算法研究
3.1 引言
3.2 ORB特征點匹配算法
3.2.1 ORB特征點
3.2.2 RANSAC篩選算法
3.3 基于網(wǎng)格的運動統(tǒng)計和塊匹配的改進算法
3.3.1 基于網(wǎng)格的運動統(tǒng)計
3.3.2 塊匹配算法
3.3.3 改進算法
3.4 實驗結(jié)果及分析
3.4.1 網(wǎng)格劃分實驗
3.4.2 特征匹配實驗
3.5 本章小結(jié)
第四章 雙目視覺道路場景重建研究
4.1 引言
4.2 雙目立體匹配
4.2.1 立體匹配原理
4.2.2 立體匹配分類
4.2.3 半全局匹配算法SGM
4.3 道路場景三維重建
4.3.1 三維重建原理
4.3.2 基于改進SGM的道路場景重建
4.4 實驗結(jié)果及分析
4.4.1 雙目立體匹配實驗
4.4.2 道路場景重建實驗
4.5 本章小結(jié)
第五章 道路SLAM實驗
5.1 引言
5.2 算法框架
5.3 實驗結(jié)果及分析
5.3.1 定位估計實驗
5.3.2 地圖構(gòu)建實驗
5.3.3 雙目相機實驗
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]圖像匹配中誤匹配點檢測技術(shù)綜述[J]. 單小軍,唐娉. 計算機應(yīng)用研究. 2015(09)
[2]智能交通系統(tǒng)綜述[J]. 趙娜,袁家斌,徐晗. 計算機科學. 2014(11)
[3]雙目立體視覺系統(tǒng)攝像機標定[J]. 蔡健榮,趙杰文. 江蘇大學學報(自然科學版). 2006(01)
[4]CITAVT-IV——視覺導航的自主車[J]. 孫振平,安向京,賀漢根. 機器人. 2002(02)
本文編號:2934427
【文章來源】:東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:81 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
常用符號注釋表
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 自動駕駛
1.2.2 雙目視覺
1.2.3 即時定位與地圖構(gòu)建
1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 雙目視覺SLAM基礎(chǔ)理論
2.1 引言
2.2 相機模型
2.2.1 針孔模型
2.2.2 畸變校正
2.2.3 相機標定
2.3 雙目相機
2.3.1 測距原理
2.3.2 雙目矯正
2.4 視覺SLAM
2.5 本章小結(jié)
第三章 特征匹配算法研究
3.1 引言
3.2 ORB特征點匹配算法
3.2.1 ORB特征點
3.2.2 RANSAC篩選算法
3.3 基于網(wǎng)格的運動統(tǒng)計和塊匹配的改進算法
3.3.1 基于網(wǎng)格的運動統(tǒng)計
3.3.2 塊匹配算法
3.3.3 改進算法
3.4 實驗結(jié)果及分析
3.4.1 網(wǎng)格劃分實驗
3.4.2 特征匹配實驗
3.5 本章小結(jié)
第四章 雙目視覺道路場景重建研究
4.1 引言
4.2 雙目立體匹配
4.2.1 立體匹配原理
4.2.2 立體匹配分類
4.2.3 半全局匹配算法SGM
4.3 道路場景三維重建
4.3.1 三維重建原理
4.3.2 基于改進SGM的道路場景重建
4.4 實驗結(jié)果及分析
4.4.1 雙目立體匹配實驗
4.4.2 道路場景重建實驗
4.5 本章小結(jié)
第五章 道路SLAM實驗
5.1 引言
5.2 算法框架
5.3 實驗結(jié)果及分析
5.3.1 定位估計實驗
5.3.2 地圖構(gòu)建實驗
5.3.3 雙目相機實驗
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果
【參考文獻】:
期刊論文
[1]圖像匹配中誤匹配點檢測技術(shù)綜述[J]. 單小軍,唐娉. 計算機應(yīng)用研究. 2015(09)
[2]智能交通系統(tǒng)綜述[J]. 趙娜,袁家斌,徐晗. 計算機科學. 2014(11)
[3]雙目立體視覺系統(tǒng)攝像機標定[J]. 蔡健榮,趙杰文. 江蘇大學學報(自然科學版). 2006(01)
[4]CITAVT-IV——視覺導航的自主車[J]. 孫振平,安向京,賀漢根. 機器人. 2002(02)
本文編號:2934427
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