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基于双目视觉的无人车路障检测与识别研究

基于双目视觉的无人车路障检测与识别研究

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作者：岑满伟广西科技大学

学位级别：硕士

随着社会经济与汽车制造业的不断发展,国内汽车保有量逐渐增加,人们的交通更加便利,但频繁的交通事故也随之而来。为减少行驶车辆碰撞事故的发生,具备环境感知能力的无人车辅助驾驶系统已成为目前汽车技术的发展方向。前方路障检测与识... 详细信息

随着社会经济与汽车制造业的不断发展,国内汽车保有量逐渐增加,人们的交通更加便利,但频繁的交通事故也随之而来。为减少行驶车辆碰撞事故的发生,具备环境感知能力的无人车辅助驾驶系统已成为目前汽车技术的发展方向。前方路障检测与识别技术是无人车环境感知系统的重要部分,利用双目视觉技术对路障进行检测是目前的研究热点。因此,本文基于双目视觉对车前方道路上的常见障碍物(如车辆和行人)进行检测与识别研究,主要包含以下内容:(1)分析双目视觉相关理论,完成双目相机标定实验。研究双目视觉领域中的四种基本坐标系及各坐标系之间的转换,分析相机线性与非线性的两种成像模型和基于平行双目视觉模型的测距原理。通过MATALB标定工具箱结合双目相机采集的多组标定板图像进行标定实验,获得路障测距所需的相机参数。(2)提出一种基于Mobile Net-YOLOv4的路障检测识别算法。针对YOLOv4庞大的网络参数量和模型体积而难以在设备上实时运行的问题,本文以Mobile Net为主干特征提取网络,将深度可分离卷积融入到YOLOv4的路径聚合网络与预测网络中,大幅度提升检测速度。同时为改善网络对路障尺度变化的适应能力,在预测网络前构建与不同尺度特点相适应的特征增强模块,提高了路障检测精度。通过实验证明,改进后的算法能较快地识别出路障,并提供较为准确的路障位置信息。(3)提出一种基于ORB的双目视觉路障测距算法。预先对相机采集的路障图像进行灰度化与滤波处理,并通过Open CV结合相机标定参数来校正双目图像,使其共面行对准。针对传统ORB算法存在大量误匹配的问题,本文利用路障检测提供的位置信息建立感兴趣区域,然后通过RANSAC算法以及阈值约束来优化ORB匹配算法,以获取对路障更具有代表性的视差信息,最后结合双目测距原理计算路障距离。经过实验验证,优化后的测距算法在改善测距精度的同时拥有较高的实时性。通过试验平台对实际道路场景下的行人、汽车、自行车、公交车和电动车五类常见障碍物进行多组不同距离的识别与测距试验,验证了本文的检测识别与测距算法在有效工作距离内,能基本满足对车前方路障的检测精度与实时性要求。

关键词：双目视觉相机标定路障检测识别特征匹配双目测距

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