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文檔簡介
1、近年來計算機視覺與AI得到快速的發(fā)展,無人車的使用也隨之不斷增多。以往的無人車主要應(yīng)用在工廠等特定場景下,為了能夠讓無人車應(yīng)用到更多室內(nèi)場景中,需要研究更加通用和高效的導(dǎo)航定位算法。
室內(nèi)通道環(huán)境下特征點稀少,特征點之間的相似性較高,傳統(tǒng)的定位算法較難獲得理想的定位效果,而且無人小車在運動過程中受機械,電機誤差的影響可能出現(xiàn)偏離,需要一種實時準(zhǔn)確的偏離檢測方法。無人車在室內(nèi)環(huán)境下通常需要運動到門前,或者穿過某個門,需要一種實時
2、高效的算法對門進行檢測。本文針對這些問題,利用計算機視覺的方法進行了相關(guān)的研究,并提出了有效的算法。具體的研究內(nèi)容與成果包括:
1.本文研究了室內(nèi)通道環(huán)境的成像特點,得到了通道平行線的消失點在圖像中的位置與無人車運動偏離之間的關(guān)系,據(jù)此提出了利用消失點來檢測無人車運動偏離的算法。為了提高算法的實時性,本文利用前幀的檢測結(jié)果預(yù)測后幀的直線參數(shù)范圍,降低后幀的搜索空間。經(jīng)過實驗證明,算法對室內(nèi)通道中的無人車直線行駛偏離能夠有較好的
3、檢測效果。對640×480的圖像平均處理速度小于20ms,準(zhǔn)確率大于98%。
2.本文對無人車的運動量與俯視圖像的關(guān)系進行了研究。通過把無人車攝像頭拍攝的圖像轉(zhuǎn)換到俯視視角下,利用地板縫線的特點對其進行快速的檢測。利用地板縫線垂直交點的匹配,計算圖像幀之間的運動。利用光流跟蹤交點,預(yù)測下一幀圖像的直線參數(shù)范圍。針對圖像模糊,物體遮擋導(dǎo)致的匹配鏈斷開問題。本文提出了一種利用輪式里程計數(shù)據(jù)來重連接匹配鏈的算法。
3.本文
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