面向自主地面车辆的立体视觉里程计定位技术研究
发布时间：2022-04-27 23:13
自主地面车辆的发展受到政策、经济、社会、技术等多方面的驱动,已经成为世界各国未来汽车发展的重要战略方向。自主地面车辆在运动过程中的自主定位能力具有非常重要的意义,它关系到自主地面车辆后续自主决策、路径规划等重要任务的实现。立体视觉里程计是室外环境下车辆自主定位的有效选择,同时又能与其他传感器形成重要互补,因此车载立体视觉里程计正逐渐成为自主地面车辆自主定位领域的研究热点,对自主地面车辆的研究与发展具有重要意义。本文针对自主地面车辆的自身特性与所处环境的特点,对车载立体视觉里程计算法进行了深入研究。通过研究立体视觉里程计的工作原理与数学模型等基础理论,以基于特征点法的立体视觉里程计系统框架为基础,合理选取本文立体视觉里程计系统的主要模块,并对主要模块进行建模与改进,得到了本文立体视觉里程计系统的基本模型。此外,对该基本模型进行仿真测试与分析,为后续立体视觉里程计算法的研究与改进奠定了基础。考虑到自主地面车辆通常行驶在较为复杂的动态场景中,而视觉里程计问题一般都是基于静态场景假设进行研究。本文提出了一种面向动态场景的数据关联算法,首先以图像语义分割为基础,通过SegNet得到的先验语义信息...
【文章页数】：117 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
磁定位技术示意图
图 1.7 斯坦福推车计的早期研究基本是由美国航空航天局（National Aeron，NASA）的火星勘探计划推动的[10]，旨在为火星探测车（提供一种在轮胎打滑时也能够正常进行位姿估计的补充火星探测车“勇气”（Spirit）号和“机遇”（Opportunity用于移动车辆的定位能力。如图 1.8 所示，“勇气”号和程计系统由一对 45 度视场角、256×256 像素分辨率的拟实验测试，火星探测车分别行驶了 24 米和 29 米，视 2.5%和 1.5%。总之，火星探测车上所用的立体视觉里程计点，而且能够有效改正航迹推算在轮胎打滑和 IMU 漂移
Nistér 在 CVPR 上发表的论文正式确定了术语 Visual Odome发展历史上具有里程碑式的意义[7]。Nistér 提出了一套基于假设验并且开发了随机采样一致性（RandomSamplesConsensus，RAN计分机制[12]和两种最小集求解器，包括用于单目相机的 5 点算法点算法[13]。Nistér 的主要贡献在于完善了传统的视觉里程计框架，工作的视觉里程计系统，并且进行了数百米距离的测试，为以后发展奠定了基础。顿机械狗是具有代表性的视觉里程计研究应用。如图 1.9 所示，波的“大狗”机器人，起初由美国国防高级研究计划局推动，最后由程公司于 2005 年完成产品的研制，并且于 2012 年进行升级与完善[过装备的立体视觉里程计系统进行自身的定位与定向估计，按照行进，在交通不便的地区为士兵运送弹药与食物等物品，在战场用。
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态场景下一种鲁棒的立体视觉里程计算法[J]. 张合新,徐慧,姚二亮,宋海涛,赵欣. 仪器仪表学报. 2018(09)
[2]自动驾驶汽车离我们有多远[J]. 辛妍. 新经济导刊. 2016(Z1)
[3]基于CarSim和Matlab的智能车辆视觉里程计仿真平台设计[J]. 江燕华,熊光明,姜岩,陈慧岩. 机械工程学报. 2012(22)
[4]智能车辆视觉里程计算法研究进展[J]. 江燕华,熊光明,姜岩,龚建伟,陈慧岩. 兵工学报. 2012(02)
博士论文
[1]不依赖GPS定位理论及方法研究[D]. 康轶非.北京交通大学 2015
[2]高精度实时视觉定位的关键技术研究[D]. 卢维.浙江大学 2015
[3]车辆运动特性约束的智能车辆视觉里程计系统研究[D]. 江燕华.北京理工大学 2014
硕士论文
[1]基于深度神经网络的视觉位姿估计方法研究[D]. 乔明起.中国科学技术大学 2018
[2]面向服务机器人的视觉辅助系统设计与实现[D]. 孙宇博.大连理工大学 2018
[3]基于点线特征的RGB-D SLAM系统研究[D]. 刘志洋.华南理工大学 2018
[4]动态环境下基于视觉的自运动估计与环境建模方法研究[D]. 彭真.浙江大学 2017
[5]基于智能车辆立体视觉定位研究[D]. 潘尧.湖北工业大学 2016
[6]基于立体相机的室外移动机器人视觉里程计方法研究[D]. 李孟.东南大学 2015
[7]户外环境下移动机器人视觉里程计技术研究[D]. 李宇波.国防科学技术大学 2012
[8]无人车立体视觉里程计研究[D]. 陈红岩.北京交通大学 2012
[9]双目视觉测量系统误差分析与控制[D]. 孟环标.山东大学 2012
[10]基于视觉的机器人定位研究[D]. 李永佳.浙江大学 2011
本文编号：3649329
【文章页数】：117 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
磁定位技术示意图
图 1.7 斯坦福推车计的早期研究基本是由美国航空航天局（National Aeron，NASA）的火星勘探计划推动的[10]，旨在为火星探测车（提供一种在轮胎打滑时也能够正常进行位姿估计的补充火星探测车“勇气”（Spirit）号和“机遇”（Opportunity用于移动车辆的定位能力。如图 1.8 所示，“勇气”号和程计系统由一对 45 度视场角、256×256 像素分辨率的拟实验测试，火星探测车分别行驶了 24 米和 29 米，视 2.5%和 1.5%。总之，火星探测车上所用的立体视觉里程计点，而且能够有效改正航迹推算在轮胎打滑和 IMU 漂移
Nistér 在 CVPR 上发表的论文正式确定了术语 Visual Odome发展历史上具有里程碑式的意义[7]。Nistér 提出了一套基于假设验并且开发了随机采样一致性（RandomSamplesConsensus，RAN计分机制[12]和两种最小集求解器，包括用于单目相机的 5 点算法点算法[13]。Nistér 的主要贡献在于完善了传统的视觉里程计框架，工作的视觉里程计系统，并且进行了数百米距离的测试，为以后发展奠定了基础。顿机械狗是具有代表性的视觉里程计研究应用。如图 1.9 所示，波的“大狗”机器人，起初由美国国防高级研究计划局推动，最后由程公司于 2005 年完成产品的研制，并且于 2012 年进行升级与完善[过装备的立体视觉里程计系统进行自身的定位与定向估计，按照行进，在交通不便的地区为士兵运送弹药与食物等物品，在战场用。
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态场景下一种鲁棒的立体视觉里程计算法[J]. 张合新,徐慧,姚二亮,宋海涛,赵欣. 仪器仪表学报. 2018(09)
[2]自动驾驶汽车离我们有多远[J]. 辛妍. 新经济导刊. 2016(Z1)
[3]基于CarSim和Matlab的智能车辆视觉里程计仿真平台设计[J]. 江燕华,熊光明,姜岩,陈慧岩. 机械工程学报. 2012(22)
[4]智能车辆视觉里程计算法研究进展[J]. 江燕华,熊光明,姜岩,龚建伟,陈慧岩. 兵工学报. 2012(02)
博士论文
[1]不依赖GPS定位理论及方法研究[D]. 康轶非.北京交通大学 2015
[2]高精度实时视觉定位的关键技术研究[D]. 卢维.浙江大学 2015
[3]车辆运动特性约束的智能车辆视觉里程计系统研究[D]. 江燕华.北京理工大学 2014
硕士论文
[1]基于深度神经网络的视觉位姿估计方法研究[D]. 乔明起.中国科学技术大学 2018
[2]面向服务机器人的视觉辅助系统设计与实现[D]. 孙宇博.大连理工大学 2018
[3]基于点线特征的RGB-D SLAM系统研究[D]. 刘志洋.华南理工大学 2018
[4]动态环境下基于视觉的自运动估计与环境建模方法研究[D]. 彭真.浙江大学 2017
[5]基于智能车辆立体视觉定位研究[D]. 潘尧.湖北工业大学 2016
[6]基于立体相机的室外移动机器人视觉里程计方法研究[D]. 李孟.东南大学 2015
[7]户外环境下移动机器人视觉里程计技术研究[D]. 李宇波.国防科学技术大学 2012
[8]无人车立体视觉里程计研究[D]. 陈红岩.北京交通大学 2012
[9]双目视觉测量系统误差分析与控制[D]. 孟环标.山东大学 2012
[10]基于视觉的机器人定位研究[D]. 李永佳.浙江大学 2011
本文编号：3649329
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