【摘要】：本文以國(guó)家自然國(guó)家自然科學(xué)基金支持的重大研究計(jì)劃"視聽覺(jué)信息的認(rèn)知計(jì)算"為課題研究背景,將具有360°視野的全向相機(jī)系統(tǒng)與三維激光雷達(dá)相結(jié)合,構(gòu)建全向三維視覺(jué)信息采集系統(tǒng)為無(wú)人駕駛車輛提供豐富的全向圖像信息和精確的三維位置信息。研究了基于融合的全向三維視覺(jué)數(shù)據(jù)的車道檢測(cè)與定位問(wèn)題。取得的主要成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、研究了逆透視變換對(duì)車道線特征提取的影響,在透視圖像和逆透視圖像上測(cè)試三種基于全景圖像提出的車道線特征提取算法的性能。在全景圖像數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,同種車道線特征提取方法在逆透視圖像上的敏感性、精度、魯棒性、潛在最佳性能、平均正確率等性能指標(biāo)均優(yōu)于其在透視圖像上的性能。2、提出了一種基于畸變?nèi)皥D像的車道檢測(cè)算法,在全景圖像空間進(jìn)行曲線擬合,直接獲得車道線在車體坐標(biāo)系下的參數(shù)。實(shí)車實(shí)驗(yàn)證明了在具有畸變的全景圖像上進(jìn)行車道檢測(cè)的可行性。3、提出了一種車道模型參數(shù)優(yōu)化的車道模型擬合方法,用統(tǒng)一的車道模型擬合直線車道和曲線車道。根據(jù)拋物線車道模型將車道線特征圖變換到線性空間,直線和曲線車道邊緣在線性空間均用統(tǒng)一的直線進(jìn)行描述。將車道模型參數(shù)擬合問(wèn)題轉(zhuǎn)化為參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,并通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)得到車道模型最優(yōu)的參數(shù)。在公開數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)車采集數(shù)據(jù)上對(duì)提出車道檢測(cè)算法進(jìn)行測(cè)試,長(zhǎng)距離實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于車道模型參數(shù)優(yōu)化車道檢測(cè)算法準(zhǔn)確率達(dá)到99%。4、提出了一種基于表觀地圖和三維特征地圖的定位方法。定位過(guò)程為兩步:基于表觀地圖的初步定位和初步定位結(jié)果指導(dǎo)下的基于三維特征地圖的定位。在城市道路場(chǎng)景中測(cè)試提出的定位算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于位置采樣創(chuàng)建的表觀地圖,定位效果優(yōu)于基于特征距離采樣的建圖方法;而且在表觀地圖初步定位的基礎(chǔ)上,基于三維特征地圖的方法定位可以提高初步定位的精度。
[Abstract]:In this paper, a major research project supported by the National Natural Science Foundation, "Cognitive Computation of Audio-Visual Information", is used as the research background. The omnidirectional camera system with 360 擄field of vision is combined with 3D lidar. The omnidirectional 3D visual information acquisition system is constructed to provide abundant omnidirectional image information and accurate 3D position information for driverless vehicles. The problem of lane detection and location based on fusion of omnidirectional 3D vision data is studied. The main achievements and innovations are as follows: 1. The influence of inverse perspective transformation on lane line feature extraction is studied, and the performance of three lane feature extraction algorithms based on panoramic image is tested on perspective image and inverse perspective image. Experimental results on panoramic image database show that the same lane feature extraction method is sensitive, accurate, robust and potentially optimal in inverse perspective images. The average accuracy is better than its performance in perspective image. 2. A lane detection algorithm based on distorted panoramic image is proposed to fit the curve in panoramic image space. The parameters of the lane line in the car-body coordinate system are obtained directly. Real vehicle experiments prove the feasibility of lane detection on distorted panoramic images. 3. A lane model fitting method with optimized lane model parameters is proposed, and a uniform lane model is used to fit straight lane and curve lane. According to the parabolic lane model, the characteristic map of the lane line is transformed into linear space, and the line and the curve lane edge are all described in the linear space by the unified straight line. The parameter fitting problem of lane model is transformed into parameter optimization problem, and the optimal parameters of lane model are obtained by minimizing the objective function. The proposed lane detection algorithm is tested on the open database and real vehicle data collection. The results of long distance experiments show that the accuracy of lane detection algorithm based on lane model parameters is 99.4. A localization method based on apparent map and three-dimensional feature map is proposed. The localization process consists of two steps: the initial location based on the apparent map and the localization based on the 3D feature map under the guidance of the preliminary location results. The proposed location algorithm is tested in the urban road scene. The experimental results show that the location effect is better than that based on feature distance sampling. On the basis of the preliminary location of the apparent map, the method based on the 3D feature map can improve the accuracy of the initial location.
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.6;TP391.41

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本文編號(hào)：2373972