装载机主动防碰撞立体视觉监控系统

发布时间：2017-07-06 17:23

  本文关键词：装载机主动防碰撞立体视觉监控系统

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【摘要】：由于工程机械机群协同作业时易发生碰撞等事故,装载机主动防碰撞技术的实现有着极其重要的意义。本论文来源于国家科技支撑计划课题“面向节能与安全的集成智能工程化机械装备研发”,以厦工XG958H型装载机为应用对象提出了一种立体视觉三维重建新方法,使用了双目视觉传感器和激光传感器对装载机实际作业时的场景进行三维重构,分析融合自然场景图和深度图于一体的三维场景图像达到监控报警目的,并将其应用于装载机主动防碰撞监控系统中。论文的主要工作包括以下内容： (1)研究了装载机主动防碰撞系统的现场标定方法。标定方法分为三步：第一,对主摄像机和辅助摄像机分别标定,得到它们的内参数；第二,使用位姿转换公式计算出它们的相对位姿；第三,创建激光扫描点坐标系与主摄像机图象坐标系之间的变换关系。 (2)对自然场景三维信息获取方法进行研究。三维信息获取方法分为三步。首先对自然场景图进行区域划分,确定非特征区域和特征区域；其次,通过对自然场景图进行图像校正、特征点检测及匹配、三维坐标计算及校正和图像配准,获取到特征区域内基于双目视觉的局部深度图；最后让二维激光扫描平台扫描非特征区域,对该区域内激光光点三维信息进行拟合,获取基于激光扫描的深度图。 (3)提出了一种三维场景图融合方法。三维场景图融合方法分为三步：第一步,使用“区域生长”的方法对自然场景图像进行分割,得到所有目标物所在区域；第二步,对于特征区域内的目标物,寻找正确匹配的灰度值,使用基于双目视觉的深度图像对其进行扩散填充,生成其的深度图像。对于非特征区域内的目标物,将基于激光扫描的深度图像投影其所在区域,生成它的深度图像。第三步,使用图像间“加运算”实现所有目标物深度图像的融合,获取相对于自然场景图的三维场景图。 本文的创新之处有两方面。一方面在于通过对特征区域进行扩散填充和对非特征区域进行投影填充得到相对于自然场景图的三维场景图；一方面在于对双目视觉传感器和激光传感器进行融合得到三维场景图供驾驶员分析达到主动防碰撞的目的。
【关键词】：双目视觉 激光扫描 三维重构
【学位授予单位】：厦门大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH243;TP277
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• CONTENT9-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题的研究背景和意义11
• 1.2 装载机安全防护方法综述11-15
• 1.3 机器视觉综述15-16
• 1.4 本文的主要工作及内容安排16-17
• 1.5 本章小结17-19
• 第2章 装载机立体视觉监控系统总体设计及其现场标定方法19-33
• 2.1 装载机立体视觉监控系统总体设计19-21
• 2.2 装载机立体视觉监控系统双摄像机现场标定21-26
• 2.3 摄像机间相对位姿标定26-28
• 2.4 二维激光扫描平台标定28-31
• 2.5 本章小结31-33
• 第3章 基于双目视觉的三维信息获取方法33-47
• 3.1 双目立体视觉三维测量原理34-35
• 3.2 图像校正35-37
• 3.3 特征点检测及匹配37-41
• 3.4 三维坐标计算及坐标校正41-43
• 3.5 图像配准及基于双目视觉的局部深度图生成43-45
• 3.6 本章小结45-47
• 第4章 基于激光扫描的三维信息获取方法47-59
• 4.1 激光扫描策略48-51
• 4.2 激光光点提取及其深度图像获取技术51-55
• 4.3 灰度平面拟合55-57
• 4.4 本章小结57-59
• 第5章 三维场景图生成方法59-69
• 5.1 自然场景图像区域分割60-62
• 5.2 子区域深度图像生成62-65
• 5.3 深度图像融合及三维场景图生成65-68
• 5.4 本章小结68-69
• 第6章 总结与展望69-71
• 参考文献71-75
• 致谢75-77
• 硕士期间的科研成果及科研项目77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张少辉;沈晓蓉;范耀祖;;一种基于图像特征点提取及匹配的方法[J];北京航空航天大学学报;2008年05期

2 余化;ZL60F轮式装载机制动系统[J];工程机械;2000年03期

3 唐云娟;;装载机全液压制动系统的改进设计[J];工程机械;2008年06期

4 符祥;郭宝龙;;区域指导的自适应图像插值算法[J];光电子.激光;2008年02期

5 陈文;沃尔沃新式小型装载机[J];工程机械与维修;2000年07期

6 吴颖谦,施鹏飞;基于小波变换的低对比度图像增强[J];红外与激光工程;2003年01期

7 王晓峰;黄德双;杜吉祥;张国军;;叶片图像特征提取与识别技术的研究[J];计算机工程与应用;2006年03期

8 张连怡;王爱平;万国伟;李思昆;;基于SIFT的三视图像特征匹配算法[J];计算机工程;2008年13期

9 罗钟铉,刘成明;灰度图像匹配的快速算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2005年05期

10 杨柱中;周激流;晏祥玉;黄梅;;基于分数阶微分的图像增强[J];计算机辅助设计与图形学学报;2008年03期

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本文编号：527157