基于角点特征的立体视觉车辆环境感知系统研究

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通过对立体视觉系统进行测距试验发现,标定误差将会导致远距离测距精度的下降,并使立体图像对不再严格的满足极线约束,这说明对于车辆环境感知这类大探测范围的应用不能直接使用传统的立体视觉算法。针对这些问题,设计出基于角点的立体视觉系统进行车辆环境感知。通过二次标定减小相机标定误差对测距精度的影响,使系统能够在有效探测范围内进行准确测距。使用弱化的极线约束对图像中检测到的角点进行立体视觉处理,提高匹配成功率。根据车道线检测结果在线标定相机俯仰角,消除行驶过程中相机俯仰角变化对远距离物体检测造成的影响。为实现大基线立体视觉系统在进行大范围障碍物检测时的实时性处理,根据车速动态调整检测范围以降低立体视觉处理的运算量。试验结果表明,该系统能够对车前3~80 m的障碍物进行实时可靠准确的检测和测距。
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