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摘要:
双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算,在自动驾驶领域有很大的应用空间.然而,现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题,影响其测量的准确性和可靠性.提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统,该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计,包括跟驰距离、前后车速度差等.通过实际道路试验,证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值,解决弱纹理区域误匹配问题.试验结果表明:25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%;在相对速度测量方面,2种焦距系统的测量精度基本相同,平均误差均为1m·s-1左右.所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景.
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文献信息
篇名 基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统
来源期刊 中国公路学报 学科 交通运输
关键词 交通工程 跟驰状态估计 双目视觉 扩展卡尔曼滤波 自动驾驶汽车
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 自动驾驶与智能网联专栏
研究方向 页码范围 88-97,105
页数 11页 分类号 U491.25
字数 语种 中文
DOI 10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.12.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王昊 东南大学交通学院 67 531 13.0 21.0
10 刘雍翡 东南大学交通学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通工程
跟驰状态估计
双目视觉
扩展卡尔曼滤波
自动驾驶汽车
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国公路学报
月刊
1001-7372
61-1313/U
大16开
西安市南二环路中段长安大学内
52-194
1988
chi
出版文献量(篇)
3614
总下载数(次)
9
总被引数(次)
77339
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