基于結(jié)構(gòu)光的地表形態(tài)測量技術(shù)研究.pdf

1、無人駕駛在智能交通、汽車安全輔助駕駛、車輛的自動遙控駕駛、工廠、巡邏及軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用背景。
　　目前，障礙物三維檢測采用的方法有光飛行時間法、立體視覺法、激光線掃描法、結(jié)構(gòu)光掃描法等。光飛行時間法，即采用激光雷達檢測障礙物的方法。該方法可以獲取前方障礙物距離、相對速度和方位角等方面信息。但激光雷達的體積龐大，技術(shù)復(fù)雜，設(shè)備昂貴，限制了激光雷達的普及。立體視覺法是智能車輛視覺導(dǎo)航中較為常用的一種障礙物檢測方法，由于經(jīng)典的圖

2、像識別與匹配算法復(fù)雜、運算量大，很難滿足實時性要求。激光線掃描方法是比較成熟的三維獲取方式，激光源將一條很細的線激光投射到物體上，相機對物體拍照，提取在物體上變形的線狀激光，得到物體的二維信息，并對所獲取信息進行保存。對于智能車應(yīng)用方面存在對掃描速度要求高、中長距離的準確性和成本高的問題，不易于推廣使用。結(jié)構(gòu)光掃描方法是通過投影儀對物體表面投射編碼圖案，用相機拍攝物體表面變形的圖案，利用編碼信息對圖像中的編碼進行匹配，最終使用三角測量原

3、理計算物體表面空間坐標信息。具有檢測精度高等優(yōu)點，但需要使用投影儀來產(chǎn)生可變的結(jié)構(gòu)光，另外結(jié)構(gòu)光的強度難以適應(yīng)自然環(huán)境下的檢測要求。
　　本文針對無人車對道路的探測需求，提出了一種基于點陣激光的快速路面探測技術(shù)。分析建立了點陣投射點在攝像機上成像的像素坐標與其空間坐標之間的數(shù)學(xué)模型，提出了區(qū)域分割新算法，并介紹了點陣激光中心的提取算法。依據(jù)光斑像素坐標計算出了光斑的空間坐標位置，經(jīng)過對光斑空間位置的曲線擬合，對路面進行三維重建，最