本文關(guān)鍵詞：裝載機主動防碰撞立體視覺監(jiān)控系統(tǒng)

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【摘要】：由于工程機械機群協(xié)同作業(yè)時易發(fā)生碰撞等事故,裝載機主動防碰撞技術(shù)的實現(xiàn)有著極其重要的意義。本論文來源于國家科技支撐計劃課題“面向節(jié)能與安全的集成智能工程化機械裝備研發(fā)”,以廈工XG958H型裝載機為應(yīng)用對象提出了一種立體視覺三維重建新方法,使用了雙目視覺傳感器和激光傳感器對裝載機實際作業(yè)時的場景進(jìn)行三維重構(gòu),分析融合自然場景圖和深度圖于一體的三維場景圖像達(dá)到監(jiān)控報警目的,并將其應(yīng)用于裝載機主動防碰撞監(jiān)控系統(tǒng)中。論文的主要工作包括以下內(nèi)容： (1)研究了裝載機主動防碰撞系統(tǒng)的現(xiàn)場標(biāo)定方法。標(biāo)定方法分為三步：第一,對主攝像機和輔助攝像機分別標(biāo)定,得到它們的內(nèi)參數(shù)；第二,使用位姿轉(zhuǎn)換公式計算出它們的相對位姿；第三,創(chuàng)建激光掃描點坐標(biāo)系與主攝像機圖象坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系。 (2)對自然場景三維信息獲取方法進(jìn)行研究。三維信息獲取方法分為三步。首先對自然場景圖進(jìn)行區(qū)域劃分,確定非特征區(qū)域和特征區(qū)域；其次,通過對自然場景圖進(jìn)行圖像校正、特征點檢測及匹配、三維坐標(biāo)計算及校正和圖像配準(zhǔn),獲取到特征區(qū)域內(nèi)基于雙目視覺的局部深度圖；最后讓二維激光掃描平臺掃描非特征區(qū)域,對該區(qū)域內(nèi)激光光點三維信息進(jìn)行擬合,獲取基于激光掃描的深度圖。 (3)提出了一種三維場景圖融合方法。三維場景圖融合方法分為三步：第一步,使用“區(qū)域生長”的方法對自然場景圖像進(jìn)行分割,得到所有目標(biāo)物所在區(qū)域；第二步,對于特征區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)物,尋找正確匹配的灰度值,使用基于雙目視覺的深度圖像對其進(jìn)行擴散填充,生成其的深度圖像。對于非特征區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)物,將基于激光掃描的深度圖像投影其所在區(qū)域,生成它的深度圖像。第三步,使用圖像間“加運算”實現(xiàn)所有目標(biāo)物深度圖像的融合,獲取相對于自然場景圖的三維場景圖。 本文的創(chuàng)新之處有兩方面。一方面在于通過對特征區(qū)域進(jìn)行擴散填充和對非特征區(qū)域進(jìn)行投影填充得到相對于自然場景圖的三維場景圖；一方面在于對雙目視覺傳感器和激光傳感器進(jìn)行融合得到三維場景圖供駕駛員分析達(dá)到主動防碰撞的目的。
【關(guān)鍵詞】：雙目視覺 激光掃描 三維重構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH243;TP277
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• CONTENT9-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題的研究背景和意義11
• 1.2 裝載機安全防護(hù)方法綜述11-15
• 1.3 機器視覺綜述15-16
• 1.4 本文的主要工作及內(nèi)容安排16-17
• 1.5 本章小結(jié)17-19
• 第2章 裝載機立體視覺監(jiān)控系統(tǒng)總體設(shè)計及其現(xiàn)場標(biāo)定方法19-33
• 2.1 裝載機立體視覺監(jiān)控系統(tǒng)總體設(shè)計19-21
• 2.2 裝載機立體視覺監(jiān)控系統(tǒng)雙攝像機現(xiàn)場標(biāo)定21-26
• 2.3 攝像機間相對位姿標(biāo)定26-28
• 2.4 二維激光掃描平臺標(biāo)定28-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第3章 基于雙目視覺的三維信息獲取方法33-47
• 3.1 雙目立體視覺三維測量原理34-35
• 3.2 圖像校正35-37
• 3.3 特征點檢測及匹配37-41
• 3.4 三維坐標(biāo)計算及坐標(biāo)校正41-43
• 3.5 圖像配準(zhǔn)及基于雙目視覺的局部深度圖生成43-45
• 3.6 本章小結(jié)45-47
• 第4章 基于激光掃描的三維信息獲取方法47-59
• 4.1 激光掃描策略48-51
• 4.2 激光光點提取及其深度圖像獲取技術(shù)51-55
• 4.3 灰度平面擬合55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-59
• 第5章 三維場景圖生成方法59-69
• 5.1 自然場景圖像區(qū)域分割60-62
• 5.2 子區(qū)域深度圖像生成62-65
• 5.3 深度圖像融合及三維場景圖生成65-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第6章 總結(jié)與展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 致謝75-77
• 碩士期間的科研成果及科研項目77

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：527157