無(wú)人車立體視覺里程計(jì)研究.pdf

1、無(wú)人車是一個(gè)集合了環(huán)境感知、車體動(dòng)態(tài)決策與規(guī)劃、車體行為控制與執(zhí)行等多種功能于一體的具有高度智能行為的自動(dòng)化系統(tǒng)。無(wú)人車的主要應(yīng)用領(lǐng)域有無(wú)人作戰(zhàn)、智能交通、輔助駕駛。
　　要實(shí)現(xiàn)無(wú)人車的自主導(dǎo)航要解決三個(gè)問題，即：(1)我(無(wú)人車)現(xiàn)在在哪兒?(2)我將要去哪兒?(3)我怎樣到那兒?即無(wú)人車的定位問題、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)問題、路徑規(guī)劃問題。其中，第一個(gè)問題，即確定無(wú)人車的位置是在機(jī)器人的各種應(yīng)用中首先需要解決的最基本問題之一。
　　本

2、文主要研究了基于雙目立體視覺里程計(jì)的無(wú)人車定位問題，包括雙目立體視覺里程計(jì)所涉及到的理論和算法。雙目立體視覺里程計(jì)是即時(shí)定位與制圖(simultaneous localization and mapping，SLAM)的重要組成部分，可以作為全球定位系統(tǒng)和航位推算定位等定位方法的有效補(bǔ)充。
　　首先，本文對(duì)本課題的研究背景，包括無(wú)人車和視覺里程計(jì)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹，對(duì)比分析了各種無(wú)人車定位方法，指出了采用立體視覺里程計(jì)的優(yōu)

3、勢(shì)所在及其所面臨的問題。
　　其次，對(duì)雙目立體視覺系統(tǒng)的基本原理進(jìn)行了分析，包括立體視覺系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容、攝像機(jī)的成像模型及立體視覺系統(tǒng)中所用到的各個(gè)坐標(biāo)系間的關(guān)系、雙目立體視覺的視差與三維測(cè)量的原理、極線幾何約束關(guān)系及與攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)有關(guān)的基礎(chǔ)矩陣和本質(zhì)矩陣。雙目立體視覺系統(tǒng)的基本原理是之后進(jìn)行雙目立體視覺里程計(jì)研究的基礎(chǔ)。
　　再次，介紹了雙目立體視覺里程計(jì)的系統(tǒng)框架，基于此框架，對(duì)其涉及的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入

4、的研究。在特征點(diǎn)提取方面，分析了前人較多采用的Harris角點(diǎn)提取和SIFT特征點(diǎn)提取方法，在此基礎(chǔ)上引出本文所采用的SURF特征點(diǎn)提取方法，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比了Harris角點(diǎn)提取、SIFT特征點(diǎn)提取和SIYRF特征點(diǎn)提取方法的效果，指出了SURF算法相較于Harris角點(diǎn)提取、SIFT、特征點(diǎn)提取方法的優(yōu)點(diǎn)所在，即可以提取到比Harris算法更穩(wěn)定的特征點(diǎn)，在實(shí)時(shí)性方面又優(yōu)于SIFT特征點(diǎn)提取算法；在特征點(diǎn)匹配方面采用最近鄰向量匹配法，