结合光流法的车辆运动估计优化方法

发布时间：2017-12-10 12:26

  本文关键词：结合光流法的车辆运动估计优化方法

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【摘要】：针对车辆自主定位实时准确的要求,提出一种结合光流法的车辆运动估计优化方法.采用改进的Lucas-Kanade算法跟踪FAST特征点计算其光流;进而对图像间偏移量进行坐标系转换,获得初始坐标系下车辆的运动估计值;基于偏移量与旋转角度误差服从正态分布的假设,优化更新采用光流法的车辆运动结果,最终映射到世界坐标系中获得车辆运行轨迹.通过测试多组不同车辆行驶轨迹,结果表明:该优化方法突出了光流法的实时性并且克服了其精度差的缺点,有效解决了由累积误差引起的轨迹漂移情况,能够提供车辆准确实时的定位输出.相较于基于特征点匹配的车辆定位其计算时间短,与常用的光流法比较,轨迹更加精确、光滑.
【作者单位】： 长安大学信息工程学院;
【分类号】：TP751;;TP391.7
【正文快照】： 高精度的车辆位置信息对车辆行为安全分析具有重要意义.近年来,基于机器视觉的车辆定位逐渐成为自主导航的研究热点[1].相较于传统的定位方法(GPS、INS、里程计等),视觉里程计不存在信号盲区、不受车轮打滑影响,具有自主、定位精度高和不容易受干扰等优点[2-3].文献[4]提出了

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本文编号：1274462