資源描述：
《基于視覺的智能車輛自主導(dǎo)航方法研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文基于視覺的智能車輛自主導(dǎo)航方法研究摘要旨在提高城市環(huán)境交通效率和安全的智能車輛越來越受到青睞。自主導(dǎo)航技術(shù)是智能車輛最為核心的技術(shù)；而基于視覺的自主導(dǎo)航技術(shù)是針對城市環(huán)境的智能車輛研究中極具前景的方向，因此，對基于視覺的智能車輛自主導(dǎo)航方法進(jìn)行了研究。研究工作主要圍繞基于視覺的智能車輛自主導(dǎo)航方法的三個基本組成部分，即攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)、道路檢測和車輛定位技術(shù)、車輛控制技術(shù)，以及一個擴(kuò)展組成部分，即行人檢測技術(shù)，而進(jìn)行展開。關(guān)于攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)部分，一個重要的問題是如何進(jìn)行有效的攝像機(jī)畸變標(biāo)定；另一個重要的問題是如何方便
2、實現(xiàn)車輛坐標(biāo)系-攝像機(jī)標(biāo)定。針對第一個問題，詳細(xì)介紹了攝像機(jī)模型推導(dǎo)過程。利用綜合的逆透視變換模型，提出了一種基于逆透視變換降維優(yōu)化的新的畸變參數(shù)標(biāo)定方法；通過仿真數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的實驗證實了所提出的新的畸變參數(shù)標(biāo)定方法的有效性和準(zhǔn)確性，求解速度快，精度較高。針對第二個問題，提出了一種基于網(wǎng)格圖案的較方便的標(biāo)定方法，并通過實際實驗表明了該標(biāo)定方法的有效性和準(zhǔn)確性。關(guān)于道路檢測技術(shù)部分，核心問題是如何檢測出圖像中道路的兩個邊沿。為此，提出了一種道路檢測方法。該方法利用Hough變換篩選出候選直線段；接著利用平行約束和拓?fù)浼s束來確定道路的兩邊沿。實驗證實了所提出的道路檢測
3、方法的有效性。關(guān)于車輛定位技術(shù)部分，詳細(xì)介紹了視覺定位的方法，以及如何用EKF方法把航位推算數(shù)據(jù)融合到視覺定位結(jié)果中。1上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要車輛控制技術(shù)的核心是車輛橫向控制技術(shù)。一個基本問題是如何實現(xiàn)穩(wěn)定的收斂的車輛橫向控制。這個問題可以通過多種現(xiàn)有方法加以解決；將對現(xiàn)有的橫向控制方法進(jìn)行綜述。更進(jìn)一步的問題是如何改善綜合控制效果，針對這個問題，提出了一種自適應(yīng)預(yù)測控制的新的橫向控制方法。對預(yù)測控制方法和自適應(yīng)預(yù)測控制方法進(jìn)行了實驗，實驗數(shù)據(jù)表明，預(yù)測控制方法和自適應(yīng)預(yù)測控制方法的控制結(jié)果都是穩(wěn)定的、收斂的。通過與狀態(tài)比例反饋這種常用的傳統(tǒng)控制方法進(jìn)行實驗比
4、較，表明所提出的新的橫向控制方法對綜合控制效果有顯著的改善。行人檢測問題就是如何有效可靠地檢測出道路上的行人。傳統(tǒng)的兩類方法是基于視覺的方法和基于距離數(shù)據(jù)的方法；這兩大類方法雖然有各自的優(yōu)勢，但也有各自較大的不足，往往難以兼顧有效性和可靠性。針對這個問題，提出了一種攝像機(jī)和激光雷達(dá)聯(lián)合檢測方法。該方法的主要創(chuàng)新點在于激光雷達(dá)和攝像機(jī)的配合，發(fā)揮了激光雷達(dá)在“檢”以及攝像機(jī)在“辨”上的優(yōu)勢。實驗表明聯(lián)合檢測方法可行有效，具有較高的準(zhǔn)確性。作為該聯(lián)合檢測方法的一部分，所提出的攝像機(jī)和激光雷達(dá)的聯(lián)合標(biāo)定方法也是創(chuàng)新點之一。綜合四大部分的研究成果，成功實現(xiàn)基于視覺的智能車輛
5、自主導(dǎo)航。關(guān)鍵詞：智能車輛，自主導(dǎo)航，視覺，控制，檢測，標(biāo)定，行人2上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTVisionBasedIntelligentVehicleAutonomousNavigationABSTRACTNowadays,intelligentvehicleswhicharedevotedtoenhancetrafficefficiencyandsafetyinurbanenvironmentaregivenmoreandmoreattention.Theautonomousnavigationtechnologyisoneofthecoretec
6、hnologyforintelligentvehicles;Visionbasedautonomousnavigationtechnologyisapromisingresearchdirectioninthefieldofintelligentvehicle.Therefore,visionbasedautonomousnavigationmethodforintelligentvehiclehasbeenresearched.Researchworkiscarriedoutcenteronthreebasicpartsofvisionbasedautonomou
7、snavigationmethod,i.e.cameracalibrationmethod,lanedetectionandvehiclelocalizationmethod,vehiclecontrolmethod,andanextendedpart,i.e.pedestriandetection.Animportantproblemwithrespecttocameracalibrationpartishowtocalibratecameradistortion;anotherimportantproblemishowtorealizevehiclecoor
