基于双目视觉的无人驾驶关键技术研究
发布时间：2021-02-10 07:03
随着时代的快速发展与生产技术的不断革新,人们对生活质量以及环境质量的要求越发严格,传统的交通出行因其安全性以及能源消耗大的特性逐渐将被时代摒弃,取而代之的是愈发智能化的驾驶系统,无人驾驶技术在这一环境下应运而生。无人驾驶技术的关键在于对场景进行实时的三维重建,获取场景的深度信息。然而实际场景复杂多变,难以很好的对场景信息进行恢复,因此还需进一步的研究。本文基于双目视觉的无人驾驶系统进行研究,并针对双目视觉三维重建的核心立体匹配技术进行了深入的研究。论文的主要研究内容如下:首先针对双目视觉的理论基础进行系统性的研究。并对相机的成像原理及标定技术进行研究,根据标定参数对摄像机进行校正,在对标定算法进行系统的调研之后选择基于Matlab标定工具箱的算法对相机进行标定,并将标定参数通过OpenCV接口函数进行校正,并完成对一整套系统函数的封装,完成从标定到校正整个流程的复现。最后将得到标定参数与官方提供的参数进行对比,达到了预期的标定效果。之后对ZED操作平台进行了搭建,搭建过程中需要考虑不同版本的vs平台的选择以及对库函数进行cmake预编译,使其能够完成对内部dll库的调用,为后期三维重建...
【文章来源】：辽宁工业大学辽宁省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
ZED双目相机Fig.2.4ZEDBinocularcamera
在 Windows 和 Linux 平台下捕获左右视频流装IA 推出的一款用于并行计算的系统架构，可内部包含了 CUDA 指令集架构与 GPU 并行计行并行运算，并根据 ZED SDK 下的基于 CU CUDA 之后还需进行环境变量的配置。将 C变量中。安装了多种基于 CUDA 的算法，很大程度的复现部算法主要包括深度提取、位置跟踪、以及三对了其内部自带的三维重建所涉及的过程进行K 安装过程中需要注意使用官网提供的最新版启计算机完成安装。重启完之后通过 USB 3.r.exe 插件进行连接，并通过 ZED Diagnostic.面表示连接成功。STEREO LABS
图 2.6 cmake 预编译状态图Fig. 2.6 cmake precompiled state diagram此时打开 build 文件夹下的.sln 文件，可以进行系统函数的编写，此时完成了对penCV 的 ZED SDK 库函数扩展。.4 本章小结本章为对全文的理论基础与实验环境进行了系统的介绍，主要包括双目视觉系统三重建中矩阵的映射变换，包括图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系的转换[30]，并单描述了非线性双目视觉系统的畸变参数；然后对时下前沿 ZED 双目视觉系统indows 下的运行环境进行搭建，需要注意对 ZED SDK 及 vs 与 OpenCV 版本的选择。后通过 cmake 的预编译完成了对 ZED SDK 库的扩展。
【参考文献】：
期刊论文
[1]像素扩展自适应窗口立体匹配算法[J]. 门宇博,张国印,门朝光,李香,马宁. 哈尔滨工程大学学报. 2018(03)
[2]双目立体视觉匹配技术现状与发展[J]. 张煦,朱振宇,张合富. 计测技术. 2017(04)
[3]基于改进的SIFT特征点的双目定位[J]. 李德隆,刘伟. 广东工业大学学报. 2017(01)
[4]基于树形结构的半全局立体匹配算法[J]. 葛忠孝,邢帅,夏琴,王栋,侯晓芬,江腾达. 计算机工程. 2016(08)
[5]Delaunay三角剖分和仿射约束的特征相同多物体同名点立体匹配[J]. 王向军,邢峰,刘峰. 光学学报. 2016(11)
[6]一种改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法[J]. 卢迪,林雪. 哈尔滨理工大学学报. 2016(01)
[7]基于相位一致性的可变窗口立体匹配算法[J]. 郭龙源,孙长银,张国云,吴健辉. 计算机科学. 2015(S1)
[8]基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配算法[J]. 祝世平,李政. 光学学报. 2015(01)
[9]基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法[J]. 肖志涛,卢晓方,耿磊,张芳,吴骏,李月龙,郎建业,甘鹏,刘洋. 红外与激光工程. 2014(S1)
[10]水下环境中基于曲线约束的SIFT特征匹配算法研究[J]. 张强,郝凯,李海滨. 光学学报. 2014(02)
博士论文
[1]城市环境下无人驾驶智能车感知系统若干关键技术研究[D]. 陈龙.武汉大学 2013
[2]盲环境下数字图像篡改鉴定的关键理论与技术研究[D]. 孟宪哲.北京邮电大学 2013
[3]地面移动机器人运动规划与运动协调的若干算法研究[D]. 焦立男.南京理工大学 2008
硕士论文
[1]基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位研究[D]. 李传朋.中北大学 2017
[2]基于双目立体视觉的舌诊客观化研究[D]. 郭丹.天津大学 2017
[3]基于双目视觉的摄像机标定和立体匹配的研究[D]. 王宇胜.中国民航大学 2016
[4]图像处理在沙漠地貌信息获取中的应用[D]. 胡田立.宁夏大学 2016
[5]基于双目摄像的三维重现算法与技术研究[D]. 温成旭.武汉纺织大学 2015
[6]基于标记点拼接的误差分析与控制研究[D]. 王荣华.西南科技大学 2015
[7]基于双目立体视觉的自主资源勘探车辆环境识别技术研究[D]. 孙维毅.吉林大学 2014
[8]基于颜色信息的立体匹配算法研究[D]. 吴方.上海师范大学 2013
[9]基于双目立体视觉的相位匹配算法研究[D]. 胡海.中南大学 2013
[10]基于双目立体视觉立体匹配算法研究与应用[D]. 黄承亮.南京理工大学 2013
本文编号：3026985
【文章来源】：辽宁工业大学辽宁省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
ZED双目相机Fig.2.4ZEDBinocularcamera
在 Windows 和 Linux 平台下捕获左右视频流装IA 推出的一款用于并行计算的系统架构，可内部包含了 CUDA 指令集架构与 GPU 并行计行并行运算，并根据 ZED SDK 下的基于 CU CUDA 之后还需进行环境变量的配置。将 C变量中。安装了多种基于 CUDA 的算法，很大程度的复现部算法主要包括深度提取、位置跟踪、以及三对了其内部自带的三维重建所涉及的过程进行K 安装过程中需要注意使用官网提供的最新版启计算机完成安装。重启完之后通过 USB 3.r.exe 插件进行连接，并通过 ZED Diagnostic.面表示连接成功。STEREO LABS
图 2.6 cmake 预编译状态图Fig. 2.6 cmake precompiled state diagram此时打开 build 文件夹下的.sln 文件，可以进行系统函数的编写，此时完成了对penCV 的 ZED SDK 库函数扩展。.4 本章小结本章为对全文的理论基础与实验环境进行了系统的介绍，主要包括双目视觉系统三重建中矩阵的映射变换，包括图像坐标系、相机坐标系以及世界坐标系的转换[30]，并单描述了非线性双目视觉系统的畸变参数；然后对时下前沿 ZED 双目视觉系统indows 下的运行环境进行搭建，需要注意对 ZED SDK 及 vs 与 OpenCV 版本的选择。后通过 cmake 的预编译完成了对 ZED SDK 库的扩展。
【参考文献】：
期刊论文
[1]像素扩展自适应窗口立体匹配算法[J]. 门宇博,张国印,门朝光,李香,马宁. 哈尔滨工程大学学报. 2018(03)
[2]双目立体视觉匹配技术现状与发展[J]. 张煦,朱振宇,张合富. 计测技术. 2017(04)
[3]基于改进的SIFT特征点的双目定位[J]. 李德隆,刘伟. 广东工业大学学报. 2017(01)
[4]基于树形结构的半全局立体匹配算法[J]. 葛忠孝,邢帅,夏琴,王栋,侯晓芬,江腾达. 计算机工程. 2016(08)
[5]Delaunay三角剖分和仿射约束的特征相同多物体同名点立体匹配[J]. 王向军,邢峰,刘峰. 光学学报. 2016(11)
[6]一种改进自适应权重稀疏区域立体匹配算法[J]. 卢迪,林雪. 哈尔滨理工大学学报. 2016(01)
[7]基于相位一致性的可变窗口立体匹配算法[J]. 郭龙源,孙长银,张国云,吴健辉. 计算机科学. 2015(S1)
[8]基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配算法[J]. 祝世平,李政. 光学学报. 2015(01)
[9]基于极线校正的亚像素相位立体匹配方法[J]. 肖志涛,卢晓方,耿磊,张芳,吴骏,李月龙,郎建业,甘鹏,刘洋. 红外与激光工程. 2014(S1)
[10]水下环境中基于曲线约束的SIFT特征匹配算法研究[J]. 张强,郝凯,李海滨. 光学学报. 2014(02)
博士论文
[1]城市环境下无人驾驶智能车感知系统若干关键技术研究[D]. 陈龙.武汉大学 2013
[2]盲环境下数字图像篡改鉴定的关键理论与技术研究[D]. 孟宪哲.北京邮电大学 2013
[3]地面移动机器人运动规划与运动协调的若干算法研究[D]. 焦立男.南京理工大学 2008
硕士论文
[1]基于机器视觉和深度学习的目标识别与抓取定位研究[D]. 李传朋.中北大学 2017
[2]基于双目立体视觉的舌诊客观化研究[D]. 郭丹.天津大学 2017
[3]基于双目视觉的摄像机标定和立体匹配的研究[D]. 王宇胜.中国民航大学 2016
[4]图像处理在沙漠地貌信息获取中的应用[D]. 胡田立.宁夏大学 2016
[5]基于双目摄像的三维重现算法与技术研究[D]. 温成旭.武汉纺织大学 2015
[6]基于标记点拼接的误差分析与控制研究[D]. 王荣华.西南科技大学 2015
[7]基于双目立体视觉的自主资源勘探车辆环境识别技术研究[D]. 孙维毅.吉林大学 2014
[8]基于颜色信息的立体匹配算法研究[D]. 吴方.上海师范大学 2013
[9]基于双目立体视觉的相位匹配算法研究[D]. 胡海.中南大学 2013
[10]基于双目立体视觉立体匹配算法研究与应用[D]. 黄承亮.南京理工大学 2013
本文编号：3026985
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