基于双目视觉的智能车辆障碍物探测技术研究

摘要：

鉴于障碍物探测是越野智能车辆自主导航的关键环节,为此针对越野环境光照多变、地形复杂的特点,提出了一种适用于越野环境的双目视觉障碍物检测技术,即首先对系统进行标定和坐标变换,以抵消地形的影响;然后采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)对图像进行预处理,以削弱噪声、光照和对比度的影响;接着在特征匹配部分,用提取的图像的亚像素级Harris角点特征参与匹配;同时基于RANSAC方法估计基础矩阵,再通过对极几何约束匹配来提高系统的实时性,并采用连续性约束消除误匹配,最终获取环境的3维信息;在障碍物提取部分,则通过线性插值来构建车前环境的高程图像;最后通过边缘提取和形态学处理来最终检测障碍物.此外还通过不同环境中的检测实验,验证了该算法的可行性及有效性.

关键词：越野智能车辆、双目视觉、有限对比适应性直方图均衡化、特征匹配、障碍物检测

所属期刊栏目：12

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：中国空间技术研究院项目20060916

在线出版日期：2008-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2158-2163