基于網(wǎng)格激光視覺增強(qiáng)技術(shù)的泊車位及障礙物識(shí)別研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-20 19:44
擁擠的城市泊車環(huán)境給人們的出行造成了極大不便,而自動(dòng)泊車技術(shù)的出現(xiàn),讓人眼前一亮。然而,車位識(shí)別的精度、有效車位識(shí)別的準(zhǔn)確度始終是一座“高山”,阻礙著泊車系統(tǒng)進(jìn)一步推廣,F(xiàn)今自動(dòng)泊車技術(shù)中,使用最為廣泛的超聲波雷達(dá)方案往往存在著車位識(shí)別精度低的問題,且高度依賴于臨近車位停放的車輛。視覺傳感器方案中,很少考慮車位中和路徑中存在的障礙物,而障礙物的尺寸又往往影響著泊車位的有效性。特別是對(duì)于障礙物和環(huán)境背景顏色相近似這種情況,僅依靠攝像頭難以實(shí)現(xiàn)障礙物的辨識(shí)。在此背景下,本文提出了一種基于網(wǎng)格激光視覺增強(qiáng)技術(shù)的泊車位及障礙物識(shí)別方法。該方案除了視覺傳感器,還在車身上安裝了特殊的激光發(fā)射裝置,該裝置能在地面上呈現(xiàn)出特定形狀和尺寸的激光網(wǎng)格,并與視覺感知區(qū)域形成疊加效果。激光網(wǎng)格的形狀會(huì)隨泊車環(huán)境的改變而改變,如遇到車輛、石塊、凹坑、墻面、車位鎖等障礙物時(shí),激光網(wǎng)格的形狀會(huì)發(fā)生明顯的變化。視覺傳感器采用魚眼攝像頭方案,并由視覺處理器單獨(dú)完成圖像處理工作,再通過通訊串口將泊車位和障礙物數(shù)據(jù)發(fā)送給泊車控制器。本文主要從泊車空間激光網(wǎng)格化的實(shí)現(xiàn)、基于激光裝置的泊車位和障礙物識(shí)別技術(shù)和方法、基于激光裝置...
【文章來源】:江蘇大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 自動(dòng)泊車技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.1 技術(shù)背景
1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
1.2.3 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.4 自動(dòng)泊車技術(shù)應(yīng)用概況
1.3 本文主要研究目的與意義
1.3.1 研究目的
1.3.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
1.4 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第二章 泊車空間激光網(wǎng)格化的實(shí)現(xiàn)與捕捉
2.1 網(wǎng)格化實(shí)現(xiàn)與視覺增強(qiáng)
2.2 激光網(wǎng)格的設(shè)計(jì)與標(biāo)定
2.3 激光網(wǎng)格的捕捉
2.3.1 相機(jī)成像原理
2.3.2 四個(gè)坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)化
2.3.3 鏡頭畸變與魚眼鏡頭
2.3.4 非線性相機(jī)的畸變模型與畸變參數(shù)
2.3.5 攝像頭的標(biāo)定
2.4 本章小結(jié)
第三章 激光網(wǎng)格視域下的圖像分割技術(shù)
3.1 圖像的畸變校正
3.2 鳥瞰圖變換
3.3 圖像的預(yù)處理
3.3.1 圖像增強(qiáng)技術(shù)
3.3.2 灰度化處理
3.3.3 圖像的去噪與平滑濾波
3.4 圖像的分割與特征提取
3.4.1 閾值分割
3.4.2 邊緣檢測(cè)
3.4.3 凸包檢測(cè)
3.4.4 漫水填充
3.4.5 輪廓提取與多邊形包圍
3.5 本章小結(jié)
第四章 激光網(wǎng)格視域下的泊車位及障礙物識(shí)別
4.1 泊車場(chǎng)景分析
4.1.1 泊車位分析
4.1.2 障礙物分析
4.2 障礙物的識(shí)別
4.3 泊車位的識(shí)別
4.3.1 有車位線標(biāo)識(shí)車位的識(shí)別
4.3.2 無車位線車位識(shí)別
4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)架構(gòu)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
5.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和控制策略
5.2 視覺處理器圖像處理策略
5.3 實(shí)驗(yàn)條件和實(shí)驗(yàn)概述
5.4 泊車位識(shí)別實(shí)驗(yàn)
5.5 障礙物識(shí)別實(shí)驗(yàn)
5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究工作總結(jié)
6.2 后續(xù)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間學(xué)術(shù)成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]淺析自動(dòng)駕駛分類及發(fā)展前景[J]. 張艷,徐順,藺春明,趙璽,徐業(yè)翔,彭宏偉. 汽車實(shí)用技術(shù). 2020(06)
[2]2019年全國機(jī)動(dòng)車和駕駛?cè)私y(tǒng)計(jì)分析[J]. 道路交通管理. 2020(02)
[3]先進(jìn)汽車輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)發(fā)展現(xiàn)狀及前景[J]. 辛業(yè)華. 內(nèi)燃機(jī)與配件. 2019(19)
[4]基于圖像增強(qiáng)技術(shù)的SURF特征匹配算法研究[J]. 張明浩,楊耀權(quán),靳渤文. 自動(dòng)化與儀表. 2019(09)
[5]基于多特征的復(fù)雜場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[J]. 朱文杰,王廣龍,田杰,喬中濤,高鳳岐. 光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[6]基于信息融合的自動(dòng)泊車系統(tǒng)車位智能識(shí)別[J]. 江浩斌,沈崢楠,馬世典,陳龍. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2017(22)
[7]基于改進(jìn)Hough變換的車位線識(shí)別方法[J]. 張悅旺. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2017(11)
[8]淺談我國城市道路交通現(xiàn)狀及發(fā)展策略[J]. 姚真. 現(xiàn)代國企研究. 2017(08)
[9]邊緣直線擬合確定魚眼鏡頭光心算法[J]. 林春雨,高奕,王欣,黃奇,王鑫,趙耀. 北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]自動(dòng)泊車系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀及前景分析[J]. 左培文,孟慶闊,李育賢. 上海汽車. 2017(02)
博士論文
[1]基于數(shù)字圖像的蝴蝶種類自動(dòng)識(shí)別研究[D]. 李凡.北京林業(yè)大學(xué) 2015
[2]彩色數(shù)字相機(jī)成像系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)研究[D]. 郭惠楠.中國科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所) 2014
[3]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學(xué) 2012
碩士論文
[1]基于圖像序列的物體體積測(cè)量方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 巫榮.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于視覺環(huán)境感知技術(shù)的自動(dòng)泊車系統(tǒng)研究[D]. 王成雨.江蘇大學(xué) 2019
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割研究[D]. 張蓉.江蘇科技大學(xué) 2019
[4]基于數(shù)字圖像技術(shù)的車位識(shí)別方法的研究與應(yīng)用[D]. 代武杰.廣西師范大學(xué) 2018
[5]基于多傳感器信息融合的自動(dòng)泊車系統(tǒng)研究[D]. 沈崢楠.江蘇大學(xué) 2017
[6]基于機(jī)器視覺的自動(dòng)泊車技術(shù)的研究[D]. 陳奮.電子科技大學(xué) 2016
[7]基于車位場(chǎng)景智能識(shí)別技術(shù)的全自動(dòng)垂直泊車系統(tǒng)研究[D]. 李臣旭.江蘇大學(xué) 2016
[8]全景泊車輔助系統(tǒng)的算法研究[D]. 趙小松.西安電子科技大學(xué) 2015
[9]基于魚眼鏡頭的車載全景環(huán)視系統(tǒng)[D]. 張聰.浙江大學(xué) 2015
[10]基于雙目視覺的駕駛?cè)俗⒁饬Ψ稚⒈O(jiān)測(cè)方法研究[D]. 孫海燕.吉林大學(xué) 2012
本文編號(hào):3150285
【文章來源】:江蘇大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 自動(dòng)泊車技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.1 技術(shù)背景
1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
1.2.3 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.4 自動(dòng)泊車技術(shù)應(yīng)用概況
1.3 本文主要研究目的與意義
1.3.1 研究目的
1.3.2 論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
1.4 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第二章 泊車空間激光網(wǎng)格化的實(shí)現(xiàn)與捕捉
2.1 網(wǎng)格化實(shí)現(xiàn)與視覺增強(qiáng)
2.2 激光網(wǎng)格的設(shè)計(jì)與標(biāo)定
2.3 激光網(wǎng)格的捕捉
2.3.1 相機(jī)成像原理
2.3.2 四個(gè)坐標(biāo)系及其轉(zhuǎn)化
2.3.3 鏡頭畸變與魚眼鏡頭
2.3.4 非線性相機(jī)的畸變模型與畸變參數(shù)
2.3.5 攝像頭的標(biāo)定
2.4 本章小結(jié)
第三章 激光網(wǎng)格視域下的圖像分割技術(shù)
3.1 圖像的畸變校正
3.2 鳥瞰圖變換
3.3 圖像的預(yù)處理
3.3.1 圖像增強(qiáng)技術(shù)
3.3.2 灰度化處理
3.3.3 圖像的去噪與平滑濾波
3.4 圖像的分割與特征提取
3.4.1 閾值分割
3.4.2 邊緣檢測(cè)
3.4.3 凸包檢測(cè)
3.4.4 漫水填充
3.4.5 輪廓提取與多邊形包圍
3.5 本章小結(jié)
第四章 激光網(wǎng)格視域下的泊車位及障礙物識(shí)別
4.1 泊車場(chǎng)景分析
4.1.1 泊車位分析
4.1.2 障礙物分析
4.2 障礙物的識(shí)別
4.3 泊車位的識(shí)別
4.3.1 有車位線標(biāo)識(shí)車位的識(shí)別
4.3.2 無車位線車位識(shí)別
4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)架構(gòu)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
5.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和控制策略
5.2 視覺處理器圖像處理策略
5.3 實(shí)驗(yàn)條件和實(shí)驗(yàn)概述
5.4 泊車位識(shí)別實(shí)驗(yàn)
5.5 障礙物識(shí)別實(shí)驗(yàn)
5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究工作總結(jié)
6.2 后續(xù)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間學(xué)術(shù)成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]淺析自動(dòng)駕駛分類及發(fā)展前景[J]. 張艷,徐順,藺春明,趙璽,徐業(yè)翔,彭宏偉. 汽車實(shí)用技術(shù). 2020(06)
[2]2019年全國機(jī)動(dòng)車和駕駛?cè)私y(tǒng)計(jì)分析[J]. 道路交通管理. 2020(02)
[3]先進(jìn)汽車輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)發(fā)展現(xiàn)狀及前景[J]. 辛業(yè)華. 內(nèi)燃機(jī)與配件. 2019(19)
[4]基于圖像增強(qiáng)技術(shù)的SURF特征匹配算法研究[J]. 張明浩,楊耀權(quán),靳渤文. 自動(dòng)化與儀表. 2019(09)
[5]基于多特征的復(fù)雜場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[J]. 朱文杰,王廣龍,田杰,喬中濤,高鳳岐. 光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[6]基于信息融合的自動(dòng)泊車系統(tǒng)車位智能識(shí)別[J]. 江浩斌,沈崢楠,馬世典,陳龍. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2017(22)
[7]基于改進(jìn)Hough變換的車位線識(shí)別方法[J]. 張悅旺. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2017(11)
[8]淺談我國城市道路交通現(xiàn)狀及發(fā)展策略[J]. 姚真. 現(xiàn)代國企研究. 2017(08)
[9]邊緣直線擬合確定魚眼鏡頭光心算法[J]. 林春雨,高奕,王欣,黃奇,王鑫,趙耀. 北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]自動(dòng)泊車系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀及前景分析[J]. 左培文,孟慶闊,李育賢. 上海汽車. 2017(02)
博士論文
[1]基于數(shù)字圖像的蝴蝶種類自動(dòng)識(shí)別研究[D]. 李凡.北京林業(yè)大學(xué) 2015
[2]彩色數(shù)字相機(jī)成像系統(tǒng)的關(guān)鍵性技術(shù)研究[D]. 郭惠楠.中國科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所) 2014
[3]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學(xué) 2012
碩士論文
[1]基于圖像序列的物體體積測(cè)量方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 巫榮.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于視覺環(huán)境感知技術(shù)的自動(dòng)泊車系統(tǒng)研究[D]. 王成雨.江蘇大學(xué) 2019
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割研究[D]. 張蓉.江蘇科技大學(xué) 2019
[4]基于數(shù)字圖像技術(shù)的車位識(shí)別方法的研究與應(yīng)用[D]. 代武杰.廣西師范大學(xué) 2018
[5]基于多傳感器信息融合的自動(dòng)泊車系統(tǒng)研究[D]. 沈崢楠.江蘇大學(xué) 2017
[6]基于機(jī)器視覺的自動(dòng)泊車技術(shù)的研究[D]. 陳奮.電子科技大學(xué) 2016
[7]基于車位場(chǎng)景智能識(shí)別技術(shù)的全自動(dòng)垂直泊車系統(tǒng)研究[D]. 李臣旭.江蘇大學(xué) 2016
[8]全景泊車輔助系統(tǒng)的算法研究[D]. 趙小松.西安電子科技大學(xué) 2015
[9]基于魚眼鏡頭的車載全景環(huán)視系統(tǒng)[D]. 張聰.浙江大學(xué) 2015
[10]基于雙目視覺的駕駛?cè)俗⒁饬Ψ稚⒈O(jiān)測(cè)方法研究[D]. 孫海燕.吉林大學(xué) 2012
本文編號(hào):3150285
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