【摘要】：基于單目視覺的車輛三維環(huán)境重建技術(shù)在智能車視覺環(huán)境感知系統(tǒng)中具有重要地位,其通過三維環(huán)境重建技術(shù)來構(gòu)建智能車前方的環(huán)境信息,給予智能車清晰的視覺導(dǎo)航和輪廓,從而使智能車能夠安全的行駛,有利于智能車在行駛過程中減少交通事故的發(fā)生。近年來,三維環(huán)境重建相關(guān)技術(shù)的研究受到國內(nèi)外研究人員的重視,已成為智能車技術(shù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。因此,開展基于單目視覺的智能車輛三維環(huán)境重建技術(shù)研究具有重要的技術(shù)價值和較好的應(yīng)用前景。針對序列圖像的車輛三維環(huán)境重建技術(shù)展開研究,本文提出了一種Harris-SIFT-BRIEF特征提取算法和車輛在運(yùn)動時獲取序列圖像進(jìn)行重建算法,實(shí)現(xiàn)了車輛前方環(huán)境感知以及車輛在環(huán)境中運(yùn)動位置的測量,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了三維環(huán)境重建的準(zhǔn)確性和實(shí)時性。本文的研究工作主要包括:1.闡述了基于視覺的三維重建技術(shù)和環(huán)境感知系統(tǒng)的研究背景和發(fā)展現(xiàn)狀,總結(jié)了單目視覺、雙目視覺以及多目視覺下的三維重建相關(guān)技術(shù)在智能車環(huán)境感知系統(tǒng)中所存在的問題,提出了本課題的研究目標(biāo)和解決方法。2.對于工業(yè)相機(jī)采集的圖像存在畸變問題,研究攝像頭標(biāo)定的相關(guān)算法,采用傳統(tǒng)的張正友標(biāo)定方法對工業(yè)相機(jī)的攝像頭進(jìn)行標(biāo)定,從而得到攝像頭的相關(guān)參數(shù),再根據(jù)這些參數(shù)對畸變圖像進(jìn)行校正,進(jìn)而得到校正后的圖像,并對校正后的圖像進(jìn)行處理,得到處理好的待重建圖像。3.針對傳統(tǒng)運(yùn)動序列圖像重建算法步驟繁瑣、計(jì)算量大、實(shí)時性受限等問題,根據(jù)一般道路環(huán)境下車輛環(huán)境感知的實(shí)際需求,提出一種Harris-SIFT-BRIEF特征提取算法對處理好的待重建圖像提取特征信息。為了使圖像中的特征信息提取的速度更快,對兩幅圖像有明顯重疊的部分的特征信息采用最近距離比上次近距離的方法進(jìn)行粗匹配,再使用隨機(jī)抽樣一致性算法對匹配對進(jìn)行提純,從而去除在匹配過程中產(chǎn)生的誤匹配對。鑒于隨機(jī)抽樣一致性算法的精度并不是很高,因此,在隨機(jī)抽樣一致性算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出了隨機(jī)抽樣一致性算法的引導(dǎo)匹配方法,該方法大大提高了匹配的精度與準(zhǔn)確性。最后,選取最常用的最小二乘法對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而獲得重建所需要的變換模型,依據(jù)該模型對車輛前方的環(huán)境進(jìn)行重建,從而得到場景中所重建的三維環(huán)境信息。4.基于本文研究的序列圖像重建算法及工業(yè)相機(jī)參數(shù)標(biāo)定算法,根據(jù)工業(yè)相機(jī)的性能及典型場景,設(shè)計(jì)了基于單目視覺的車輛前方環(huán)境感知與三維重建的仿真實(shí)驗(yàn)平臺。通過安裝在車輛上的攝像頭進(jìn)行校園場景測試,能夠較好的重建出一般道路車輛前方環(huán)境信息,從而驗(yàn)證了相關(guān)算法的可靠性與實(shí)時性。因此,基于單目視覺的車輛前方環(huán)境的可視化輔助駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;U463.6
【圖文】：

(2.2)如果將三維空間中任意一點(diǎn)的坐標(biāo)用相機(jī)坐標(biāo)系來表示，則投影中心就是相機(jī)中心的光心，z f 所在的平面就是像平面。如圖2.4所示，根據(jù)小孔成像原理，設(shè)空間中的一點(diǎn)為 ( , , )Tc c cX X Y Z ，根據(jù)相似三角形原理可以計(jì)算出點(diǎn) ( , , )Tc c cX Y Z 在像平面的投影點(diǎn)坐標(biāo)為( / , / , )Tc c c cfX Z fY Z f ，即公式2.3所示。ccccfXxZyYyZ (2.3)圖 2.4 小孔成像

圖 2.5 Heikkil 等人使用的像差模型, )d d y 分別是沒有畸變和存在畸變的歸一化圖像坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，則公式如下：//c cc cxX Zy Y Z 2 4 61 2 5(1 )Tddxk r k r k r x y dxy + + + + 2 23 42 23 42 ( 2 )( 2 ) 2k xy k r xdxk r y k xy + + + + 2 4 61 2 5)T k r + k r + k r x y是徑向畸變， dx 是切向畸變向畸變系數(shù)，3k ，4k 是切向畸變系數(shù)。最后得到圖

圖 2.6 張正友標(biāo)定法所使用的平面標(biāo)定板 平面設(shè)置在平面標(biāo)定板上，此時可以于任意角點(diǎn)有如下關(guān)系：1 1, , , 01WWx y z x C WXYA r r r t A r Z H 為單應(yīng)性矩陣， 為任意標(biāo)量。 (u ,v)為對應(yīng)的圖像像素平面上的點(diǎn)坐1 2 3[ , , ]h h h，由于旋轉(zhuǎn)向量xyr , r相互-T 11 2-T 1 -T 11 1 2 20TT Th A A hh A A h h A A h

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2783563