基于双目视觉的智能车辆障碍物探测技术研究

• 作者: 李琳辉 王荣本 赵一兵 郭烈 金立生
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 2158-2163
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3668字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2007.12.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王荣本	吉林大学交通学院	108	3676	36.0	57.0
2	金立生	吉林大学交通学院	55	1058	19.0	30.0
3	郭烈	吉林大学交通学院	44	1153	20.0	33.0
4	李琳辉	吉林大学交通学院	10	175	5.0	10.0
5	赵一兵	吉林大学交通学院	5	161	4.0	5.0