近年來隨著人們生活水平的提高以及工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,汽車作為人們?nèi)粘Ｉ畹闹饕煌üぞ咂鋽?shù)量在不斷增加。汽車的行駛安全與人們的生命財產(chǎn)安全息息相關(guān),因此需要采用技術(shù)手段對汽車進行定期檢測以保障汽車的行駛安全。汽車車體位姿檢測是汽車行駛安全檢測的重要研究內(nèi)容之一。一方面,通過檢測汽車車體位姿可以及時獲得汽車的行駛位置、行駛角度等參數(shù),為汽車的行駛穩(wěn)定性評價奠定基礎。另一方面,汽車車體位姿參數(shù)的檢測可以預防道路交通事故的發(fā)生,對汽車的行駛安全具有重要的意義�；跈C器視覺的位姿檢測方法具有信息量豐富、非接觸等優(yōu)點被廣泛的應用在位姿檢測領(lǐng)域。因此,研究基于機器視覺的汽車車體位姿檢測方法對于汽車性能檢測技術(shù)的發(fā)展以及保障汽車的行駛安全具有重要的研究意義。本文針對現(xiàn)有的汽車位姿檢測技術(shù)成本高、測量信息不全面的現(xiàn)狀。研究了基于車身靶標的汽車車體位姿檢測方法,利用車身面靶標、轉(zhuǎn)換基準靶標以及分布式靶標實現(xiàn)了對汽車車體位姿參數(shù)的測量。研究了基于點映射的汽車車體位姿面靶標檢測方法。首先利用OpenCV對靶標特征點進行了提取,然后利用重建標準距離的方式對基于點映射的汽車車體位姿面靶標檢測方法進行了試驗驗證。最后... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

GPS定位儀

吉林大學碩士學位論文1.2 位姿檢測方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1 位姿檢測方法的非視覺檢測方法的研究現(xiàn)狀隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展，近年來國內(nèi)外學者對位姿檢測技術(shù)進行了深入的研究。姿檢測技術(shù)可應用于各個科學技術(shù)領(lǐng)域。對于運動物體位置檢測，GPS 定位儀是常的位置檢測裝置[12]，如圖 1.1 所示。GPS 定位儀主要由空間、地面以及用戶三部分成。GPS 利用空間中衛(wèi)星發(fā)出的位置信息計算出 GPS 接收機的空間位置。由于衛(wèi)星空間的位置是已知的，所以通過衛(wèi)星在空間中的準確位置信息以及空間衛(wèi)星發(fā)出與收信號的時間間隔測量 GPS 接收機的具體位置信息。除此之外，位移傳感器也是常的物體位置測量工具，圖 1.2 所示為位移傳感器中最常見的電位器式位移傳感器[13

圖 1.3 霍爾位置傳感器 圖 1.4 軌道車輛參數(shù)試驗臺激光跟蹤測量系統(tǒng)也是位置檢測的常用方法[18]。激光跟蹤測量系統(tǒng)集中了多種先進技術(shù)，它可以實時的跟蹤空間目標并測量目標的空間三維坐標。激光跟蹤測量系統(tǒng)由激光跟蹤頭、控制器、用戶計算機、反射器以及測量附件等組成，如圖 1.5 所示。它的工作原理是在待檢測目標上安裝一個反射器，激光跟蹤頭發(fā)射激光到目標上的反射器上，再通過反射器將激光返回至跟蹤頭。當待測物體移動時，激光跟蹤頭將會調(diào)整方向再發(fā)射激光對準待測物體。與此同時，激光跟蹤系統(tǒng)將會返回激光光束再為檢測系統(tǒng)吸收，用來測量待測物體的空間位置。它一般用在重型機械制造業(yè)、大尺寸部件的檢測，應用領(lǐng)域較為廣泛。超聲波測距儀在距離測量上也得到了廣泛的應用，如圖 1.6 所示。超聲波的工作原理是通過超聲波發(fā)射器來發(fā)射超聲波，同時記錄發(fā)射時間，超聲波在傳播時遇到物體會返回回來�？筛鶕�(jù)超聲波發(fā)射聲波與接收聲波的時間間隔確定超聲波傳播的距離，進而檢測待測物體的位置[19]。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]火星探測器基于機器視覺的坡度估計[J]. 沈瑩瑩,曹云峰,丁萌.  電子設計工程. 2016(20)
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[4]位移傳感器的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 劉焱,王燁.  自動化技術(shù)與應用. 2013(06)
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[9]矩陣的RQ分解[J]. 杜翠真,王信松,傅緒加.  淮北煤炭師范學院學報(自然科學版). 2010(04)
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博士論文
[1]基于雙目立體視覺的汽車制動性能檢測系統(tǒng)研究[D]. 岳洪偉.吉林大學 2015
[2]基于目標特征的單目視覺位置姿態(tài)測量技術(shù)研究[D]. 趙連軍.中國科學院研究生院（光電技術(shù)研究所） 2014
[3]基于機器視覺的車輛幾何尺寸測量系統(tǒng)研究[D]. 卞曉東.東南大學 2005

碩士論文
[1]基于機器視覺的智能駕駛車輛的目標識別研究[D]. 劉禹希.吉林大學 2017
[2]基于機器視覺的通信基站板狀天線位姿檢測技術(shù)研究[D]. 賈王坤.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[3]融合深度圖像和彩色圖像的非合作目標位姿測量[D]. 陳欣.合肥工業(yè)大學 2016
[4]基于雙目視覺的并聯(lián)機構(gòu)末端位姿檢測研究[D]. 張姝.江蘇大學 2016
[5]汽車形貌檢測系統(tǒng)光條的亞像素提取及跟蹤方法的研究[D]. 孫麗娜.吉林大學 2015



本文編號：3502779