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文檔簡介
1、定位系統(tǒng)是車輛、飛機(jī)、航天器等載體上的重要設(shè)備,其中車輛定位系統(tǒng)的應(yīng)用最為廣泛,它能提供高精度的位置信息,已經(jīng)成為汽車工業(yè)技術(shù)發(fā)展的熱點之一,在人們的日常生活中起著越來越重要的作用,同時也廣泛應(yīng)用于軍事、交通、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域。
在眾多車輛定位方法中,基于視覺的車輛定位算法具有不受天氣條件的影響、不向外界輻射能量、隱蔽性好和信息量大等優(yōu)點。隨著計算機(jī)視覺的發(fā)展和視覺傳感器在價格和信息量方面的優(yōu)勢,基于視覺的車輛定位系統(tǒng)越來越受到
2、研究者的重視。因此,本文研究的內(nèi)容是基于計算機(jī)視覺的車輛自定位技術(shù)。提出了基于自定義視覺路標(biāo)的車輛自定位方法。本文的主要研究內(nèi)容和成果如下:
首先,本文用SURF算法對圖像進(jìn)行特征提取,得到視覺路標(biāo),針對該路標(biāo)存在的冗余和重復(fù)信息,提出了基于角點度量值的視覺路標(biāo)選擇、基于邊緣信息的視覺路標(biāo)選擇和基于幾何分布的視覺路標(biāo)選擇三個策略,實現(xiàn)了視覺路標(biāo)的精選擇與精匹配。
其次,本文對基礎(chǔ)矩陣的估計算法進(jìn)行了比較深入的研究,基
3、礎(chǔ)矩陣的估計是基于視覺的目標(biāo)自定位技術(shù)的核心問題,其精度對于本文基于視覺的車輛定位技術(shù)有很大的影響。因此,本文提出了基于自定義視覺路標(biāo)的改進(jìn)RANSAC算法用于基礎(chǔ)矩陣的估計。該算法首先用SURF提取圖像特征得到匹配點,并對匹配點用基于角點和幾何分布的方法進(jìn)行精選擇,將其用于基礎(chǔ)矩陣的估計。再通過RANSAC去除誤匹配點,重新用歸一化八點算法估計基礎(chǔ)矩陣,最后用非線性迭代的辦法對結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。實驗結(jié)果表明,該新算法得到的基礎(chǔ)矩陣的精度較
4、高。
再次,針對傳統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定方法需要參照物或者要求攝像機(jī)做規(guī)定運(yùn)動等限制,結(jié)合本文的車輛自定位算法,用基于遺傳算法的攝像機(jī)分層自標(biāo)定的辦法實現(xiàn)了攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)的標(biāo)定,然后通過對基礎(chǔ)矩陣的歸一化和分解,最后得到攝像機(jī)的外部參數(shù),進(jìn)而計算出車輛的位姿。實驗結(jié)果表明,該方法定位精度較高,魯棒性較好。
最后,基于本文設(shè)計的定位算法,實現(xiàn)了車輛在校園建筑物環(huán)境下車輛的自定位。實驗結(jié)果表明本文算法能夠快速的得到車輛的定位信息,
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