作為人工智能相關(guān)的研究領(lǐng)域之一,自動(dòng)駕駛技術(shù)近年來(lái)取得了驚人的進(jìn)步。即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是自動(dòng)駕駛車(chē)輛面臨的主要挑戰(zhàn)之一。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展,基于視覺(jué)的SLAM成為當(dāng)前的熱點(diǎn)研究方向,視覺(jué)SLAM利用視覺(jué)傳感器獲取信息,以進(jìn)行自主定位并構(gòu)建地圖。為滿(mǎn)足室外導(dǎo)航定位和地圖構(gòu)建的需求,本文提出一種基于雙目視覺(jué)的道路SLAM算法,重點(diǎn)研究圖像特征匹配和場(chǎng)景重建的改進(jìn)算法。論文主要研究工作如下:一、充分調(diào)研了自動(dòng)駕駛、雙目視覺(jué)和SLAM技術(shù)的研究意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,詳細(xì)介紹了雙目視覺(jué)SLAM的基礎(chǔ)理論。二、針對(duì)傳統(tǒng)圖像特征匹配篩選的隨機(jī)抽樣一致性算法精度低、速度慢的缺點(diǎn),提出一種基于網(wǎng)格的運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)和塊匹配的改進(jìn)算法,將特征點(diǎn)網(wǎng)格鄰域中的匹配數(shù)量作為匹配準(zhǔn)則,并結(jié)合菱形搜索算法篩選正確匹配和錯(cuò)誤匹配。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)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(duì)半全局立體匹配算法懲罰參數(shù)固定、無(wú)法正確應(yīng)對(duì)邊緣視差突變的問(wèn)題,提出一種基于邊緣的自適應(yīng)懲罰參數(shù)算法,以?xún)?yōu)化對(duì)物體邊緣像素和連續(xù)像素的... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
常用符號(hào)注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自動(dòng)駕駛
        1.2.2 雙目視覺(jué)
        1.2.3 即時(shí)定位與地圖構(gòu)建
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 雙目視覺(jué)SLAM基礎(chǔ)理論
    2.1 引言
    2.2 相機(jī)模型
        2.2.1 針孔模型
        2.2.2 畸變校正
        2.2.3 相機(jī)標(biāo)定
    2.3 雙目相機(jī)
        2.3.1 測(cè)距原理
        2.3.2 雙目矯正
    2.4 視覺(jué)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(diǎn)匹配算法
        3.2.1 ORB特征點(diǎn)
        3.2.2 RANSAC篩選算法
    3.3 基于網(wǎng)格的運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)和塊匹配的改進(jìn)算法
        3.3.1 基于網(wǎng)格的運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)
        3.3.2 塊匹配算法
        3.3.3 改進(jìn)算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.1 網(wǎng)格劃分實(shí)驗(yàn)
        3.4.2 特征匹配實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 雙目視覺(jué)道路場(chǎng)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(lèi)
        4.2.3 半全局匹配算法SGM
    4.3 道路場(chǎng)景三維重建
        4.3.1 三維重建原理
        4.3.2 基于改進(jìn)SGM的道路場(chǎng)景重建
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.4.1 雙目立體匹配實(shí)驗(yàn)
        4.4.2 道路場(chǎng)景重建實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 道路SLAM實(shí)驗(yàn)
    5.1 引言
    5.2 算法框架
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.3.1 定位估計(jì)實(shí)驗(yàn)
        5.3.2 地圖構(gòu)建實(shí)驗(yàn)
        5.3.3 雙目相機(jī)實(shí)驗(yàn)
    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(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]圖像匹配中誤匹配點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)綜述[J]. 單小軍,唐娉.  計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)科學(xué). 2014(11)
[3]雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定[J]. 蔡健榮,趙杰文.  江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(01)
[4]CITAVT-IV——視覺(jué)導(dǎo)航的自主車(chē)[J]. 孫振平,安向京,賀漢根.  機(jī)器人. 2002(02)



本文編號(hào)：2934427