本文關(guān)鍵詞：基于計算機視覺的車輛立體定位與導(dǎo)航研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：交通系統(tǒng)中車輛與車輛隊列控制在現(xiàn)實生活中有著極其重要的應(yīng)用價值,交通系統(tǒng)中利用計算機視覺對車輛進(jìn)行定位跟蹤并對其導(dǎo)航是國內(nèi)外研究熱點之一,也是一個非常富有挑戰(zhàn)性的課題。本文志在搭建一個擬真的交通模擬室內(nèi)實驗環(huán)境,降低采用真實車輛進(jìn)行實驗帶來的成本,避免不安全因素。利用計算機視覺技術(shù)對車輛進(jìn)行定位跟蹤與導(dǎo)航控制,避免了額外的傳感器消耗,從而降低試驗成本。計算機視覺相比其他傳感器定位方案抗干擾能力更強,魯棒性更強。交通系統(tǒng)是一個復(fù)雜的立體環(huán)境,交通系統(tǒng)中的車輛定位跟蹤與導(dǎo)航存在以下挑戰(zhàn)：(1)真實交通環(huán)境中是極其復(fù)雜的,在車輛檢測中存在著諸多的干擾因素,如何跟蹤定位到目標(biāo)車輛是一個挑戰(zhàn)。(2)非開放的室內(nèi)空間中,現(xiàn)有的車輛位置檢測方法大都采用相對位置定位,在一個特定的環(huán)境中運行的車輛無法獲得在環(huán)境中的全局位置信息。GPS信號在室內(nèi)環(huán)境中受到干擾,采用何種車輛檢測方法成為一個問題。(3)背景中存在大量的干擾物體,對目標(biāo)跟蹤定位產(chǎn)生了諸多影響。如何利用利用計算機視覺技術(shù)分離前景待檢測物體與背景是一項挑戰(zhàn)。(4)車輛行駛在真實的三維環(huán)境中,現(xiàn)有的多數(shù)技術(shù)方案只能獲取車輛的二維平面位置。如今立體交通系統(tǒng),如立交橋,高架橋逐漸增多,如何獲取車輛的深度信息來分辨車輛在立體交通系統(tǒng)中的位置是以亟待解決的問題。(5)車輛在車載傳感器輔助的情況下可以進(jìn)行車輛隊列跟馳,沿車道線行駛等操作,但是如何利用全局位置信息規(guī)劃出到達(dá)目的地的最短路徑更加具有實際應(yīng)用價值。在室內(nèi)如GPS、超聲波等傳感器受干擾的情況下感知室內(nèi)環(huán)境,對車輛進(jìn)行導(dǎo)航成為了挑戰(zhàn)�？紤]上述挑戰(zhàn),針對室內(nèi)交通模擬試驗環(huán)境,本文主要對立體空間下的運動目標(biāo)定位跟蹤與導(dǎo)航控制進(jìn)行了研究：(1)提出了兩種平面定位方法：基于類二維碼特征標(biāo)記檢測方法；基于模版匹配與camshift結(jié)合的特征標(biāo)記定位跟蹤方法。兩種方法均可實時檢測特征標(biāo)記二維平面位置。針對兩種檢測方法進(jìn)行實驗,第二種特征標(biāo)記檢測方法具有更高的效率,本系統(tǒng)采用第二種方法來獲得車輛二維平面位置。(2)通過對雙目立體視覺系統(tǒng)理論研究,對兩個攝像頭進(jìn)行立體標(biāo)定,建立本文所描述的雙目立體視覺系統(tǒng)。通過實驗獲得本系統(tǒng)雙目攝像頭的內(nèi)部參數(shù)與外部參數(shù)矩陣,利用計算得出的重投影矩陣與視差信息獲得車輛三維位置。(3)提出了一種移動車輛的雙層導(dǎo)航控制策略,第一層進(jìn)行全局路徑規(guī)劃,第二層基于子目標(biāo)點進(jìn)行導(dǎo)航控制。實驗證明,該控制策略實用性與可擴展性較強,可用于多種室內(nèi)地圖環(huán)境中；魯棒性較強,在車輛偏離原來制定最優(yōu)路線之后可根據(jù)當(dāng)前位置重新制定新的最優(yōu)路線,并將車輛準(zhǔn)確導(dǎo)航至目的地。
【關(guān)鍵詞】：智能車輛 計算機視覺 特征標(biāo)記定位跟蹤 雙目立體視覺 視覺導(dǎo)航
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U495;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 基于雙目視覺跟蹤技術(shù)11-12
• 1.2.2 基于視覺智能車輛導(dǎo)航技術(shù)12-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及安排14-15
• 2 車輛的特征標(biāo)記平面定位與跟蹤15-31
• 2.1 基于類二維碼標(biāo)記檢測15-21
• 2.1.1 標(biāo)記識別15-19
• 2.1.2 標(biāo)記編碼識別19-21
• 2.2 基于模版匹配與camshift結(jié)合的標(biāo)記定位跟蹤21-27
• 2.2.1 獲取色標(biāo)位置與色標(biāo)直方圖21-26
• 2.2.2 Camshift算法跟蹤顏色26-27
• 2.3 試驗結(jié)果及分析27-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 3 基于雙目視覺車輛深度信息檢測31-57
• 3.1 視差與深度信息31-36
• 3.1.1 基本透視投影31-34
• 3.1.2 立體感知描述34-36
• 3.2 相機成像幾何描述36-41
• 3.2.1 3D物體到2D平面投影視圖38-39
• 3.2.2 世界坐標(biāo)系到相機坐標(biāo)系變換39-41
• 3.3 內(nèi)部參數(shù)描述——相機標(biāo)定41-46
• 3.3.1 透鏡畸變42-45
• 3.3.2 單目相機標(biāo)定45-46
• 3.4 立體成像——雙目相機系統(tǒng)的標(biāo)定與校正46-51
• 3.3.1 立體標(biāo)定47-48
• 3.3.2 立體校正48-51
• 3.5 計算物體三維位置51-52
• 3.6 試驗結(jié)果及分析52-56
• 3.7 本章小結(jié)56-57
• 4 基于視覺車輛導(dǎo)航57-72
• 4.1 基于視覺室內(nèi)導(dǎo)航57-62
• 4.1.1 基于先驗知識地圖導(dǎo)航58
• 4.1.2 基于視覺導(dǎo)航地圖構(gòu)建58-62
• 4.2 基于視覺雙層導(dǎo)航機制62-68
• 4.2.1 目標(biāo)導(dǎo)向的雙層導(dǎo)航機制62-64
• 4.2.2 第一層全局路徑規(guī)劃64-65
• 4.2.3 第二層基于子目標(biāo)局部區(qū)域?qū)Ш?/span>65-68
• 4.3 試驗結(jié)果及分析68-71
• 4.4 本章小結(jié)71-72
• 5 車輛定位跟蹤與導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)72-86
• 5.1 軟件設(shè)計實現(xiàn)72-80
• 5.1.1 平面定位模塊設(shè)計實現(xiàn)72-73
• 5.1.2 立體定位模塊設(shè)計實現(xiàn)73-74
• 5.1.3 導(dǎo)航模塊設(shè)計實現(xiàn)74-77
• 5.1.4 車輛模塊設(shè)計實現(xiàn)77-78
• 5.1.5 通信模塊設(shè)計實現(xiàn)78-80
• 5.1.6 日志記錄模塊設(shè)計實現(xiàn)80
• 5.2 軟件模塊關(guān)系80-82
• 5.3 試驗結(jié)果及分析82-85
• 5.4 本章小結(jié)85-86
• 總結(jié)與展望86-87
• 參考文獻(xiàn)87-92
• 致謝92-93

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 顧偉康;計算機視覺學(xué)的發(fā)展概況[J];浙江大學(xué)學(xué)報;1986年04期

2 戰(zhàn)德臣;陳景春;李仲榮;;計算機視覺研究的一種分布式專家系統(tǒng)模型[J];航天控制;1989年02期

3 邵貴平,劉謹(jǐn),陳敏賢;基于計算機視覺的間距檢測[J];機械制造;2001年11期

4 蔡葉菁;計算機視覺[J];中國包裝工業(yè);2002年05期

5 邵貴平,劉謹(jǐn),陳敏賢;基于計算機視覺的間距檢測[J];機械制造與自動化;2002年02期

6 姜繼祥;周建華;陳明;;基于計算機視覺的干棗在線分級[J];機械制造與自動化;2012年03期

7 聶大同,毛士藝,趙淑華,渠速;計算機視覺與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報;1990年01期

8 林華,敬卿;計算機視覺[J];國防科技參考;1995年04期

9 王天珍;計算機視覺研究進(jìn)展[J];武漢汽車工業(yè)大學(xué)學(xué)報;1998年01期

10 王天珍;計算機視覺研究[J];空軍雷達(dá)學(xué)院學(xué)報;1999年01期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 宋小華;歐陽丹彤;;時空推理在計算機視覺的應(yīng)用[A];2006年全國理論計算機科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

2 謝麗欣;牟會;王歡;劉明霞;;基于計算機視覺的人臉檢測與識別綜述[A];第三屆全國軟件測試會議與移動計算、柵格、智能化高級論壇論文集[C];2009年

3 陳強;孫振國;;計算機視覺在焊接中的應(yīng)用[A];第十次全國焊接會議論文集（第1冊）[C];2001年

4 田涌濤;洪錫軍;王有慶;李從心;;計算機視覺在先進(jìn)制造技術(shù)中的應(yīng)用[A];面向制造業(yè)的自動化與信息化技術(shù)創(chuàng)新設(shè)計的基礎(chǔ)技術(shù)——2001年中國機械工程學(xué)會年會暨第九屆全國特種加工學(xué)術(shù)年會論文集[C];2001年

5 劉敏娟;洪添勝;李震;吳偉斌;劉志壯;;基于計算機視覺的荔枝檢測與分級方法[A];紀(jì)念中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會成立30周年暨中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會2009年學(xué)術(shù)年會（CSAE 2009）論文集[C];2009年

6 孫潔瓊;孫明;;基于計算機視覺的水果外觀品質(zhì)檢測分級研究現(xiàn)狀[A];中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會電氣信息與自動化專業(yè)委員會、中國電機工程學(xué)會農(nóng)村電氣化分會科技與教育專委會2010年學(xué)術(shù)年會論文摘要[C];2010年

7 王劃一;王效良;;計算機視覺在絎縫機自動編程及控制中的應(yīng)用[A];第二十屆中國控制會議論文集（下）[C];2001年

8 周紅;劉光蓉;;計算機視覺及其在谷物籽粒檢測分級中的應(yīng)用[A];中國糧油學(xué)會第三屆學(xué)術(shù)年會論文選集（下冊）[C];2004年

9 吳彥紅;劉木華;楊君;鄭華東;;大米外觀品質(zhì)的計算機視覺在線檢測技術(shù)研究[A];農(nóng)業(yè)機械化與新農(nóng)村建設(shè)——中國農(nóng)業(yè)機械學(xué)會2006年學(xué)術(shù)年會論文集（下冊）[C];2006年

10 張慶敏;于龍;;計算機視覺在接觸網(wǎng)定位器坡度識別中的應(yīng)用[A];高速鐵路接觸網(wǎng)零部件安全可靠性技術(shù)論文集[C];2013年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 記者 李大慶;我在國際計算機視覺算法競賽中摘金[N];科技日報;2011年

2 滕繼濮;不放過一個“壞蛋”[N];糧油市場報;2011年

3 ;生活中的計算機視覺[N];中國計算機報;2006年

4 王悅承;逾30篇中國論文入選ICCV[N];中國計算機報;2005年

5 本報記者 滕繼濮;無損檢測技術(shù)：不放過一個“壞蛋”[N];科技日報;2011年

6 本報記者 薛娟;未來搜索：沒有搜索的搜索[N];中國經(jīng)濟(jì)時報;2010年

7 記者 楊杰 實習(xí)記者 李樂;農(nóng)機領(lǐng)域喜獲四項大獎[N];中國農(nóng)機化導(dǎo)報;2009年

8 張明平　記者 趙鳳華;蘋果的氣味“看”出來[N];科技日報;2009年

9 記者 常麗君;新軟件能“預(yù)測”你各年齡段長相[N];科技日報;2014年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王強;基于幾何代數(shù)的計算機視覺問題研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

2 王任大;基于計算機視覺的手勢交互技術(shù)及其在航海中的應(yīng)用[D];大連海事大學(xué);2014年

3 賀文驊;基于計算機視覺的復(fù)雜場景下目標(biāo)跟蹤研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

4 王愛麗;基于計算機視覺的行人交通信息智能檢測理論和關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2016年

5 潘磊慶;基于計算機視覺和聲學(xué)技術(shù)融合檢測雞蛋品質(zhì)的研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2007年

6 孔明;顆粒粒徑和形態(tài)計算機視覺測量方法研究[D];東南大學(xué);2005年

7 劉釗;基于計算智能的計算機視覺及其應(yīng)用研究[D];武漢科技大學(xué);2011年

8 李慶中;蘋果自動分級中計算機視覺信息快速獲取與處理技術(shù)的研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2000年

9 謝存;計算機視覺中若干問題實現(xiàn)技術(shù)和算法的研究[D];大連理工大學(xué);2002年

10 趙書濤;基于計算機視覺的直讀儀表校驗方法研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 余饒東;基于腦波與計算機視覺的注意力檢測技術(shù)在E-Learning中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 李想;基于計算機視覺的花卉分級系統(tǒng)研究[D];天津理工大學(xué);2015年

3 吳林林;基于計算機視覺的皮革測配色研究[D];陜西科技大學(xué);2015年

4 龍怡霖;基于計算機視覺的雜草種子鑒別[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

5 王碩;基于計算機視覺的大菱鲆魚苗計數(shù)方法研究[D];太原科技大學(xué);2015年

6 王云;基于EEG與計算機視覺的人臉檢索閉環(huán)系統(tǒng)[D];浙江大學(xué);2016年

7 李佳慧;基于單目攝像頭的指尖檢測算法和應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2016年

8 馬森晨;基于計算機視覺的大空間消防機器人[D];福州大學(xué);2014年

9 聶鳳梅;基于計算機視覺的紙張性能的研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2016年

10 高昕源;基于計算機視覺的交通流量智能監(jiān)測技術(shù)研究[D];蘭州大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：基于計算機視覺的車輛立體定位與導(dǎo)航研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：257065