基于單目視覺(jué)的地面目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)算法研究.pdf

1、本文在地面目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)方面展開(kāi)深入研究，提出了一種基于單目視覺(jué)的速度估計(jì)算法，通過(guò)云臺(tái)攝像機(jī)可以準(zhǔn)確地估計(jì)出地面目標(biāo)在世界坐標(biāo)系下的運(yùn)動(dòng)速度，提高了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。此外，編寫(xiě)了一套應(yīng)用軟件，將狀態(tài)估計(jì)算法嵌入其中，用于驗(yàn)證其性能。主要研究?jī)?nèi)容包括：
　　 ⑴針對(duì)視覺(jué)傳感器難以直接獲得高度信息以及傳統(tǒng)的高度計(jì)測(cè)量偏差較大的缺陷，提出了一種基于地面目標(biāo)尺寸的高度估計(jì)算法。首先，需要從圖像中檢測(cè)出目標(biāo)的兩個(gè)邊界點(diǎn)。為此，本文設(shè)計(jì)了一套三

2、級(jí)檢測(cè)機(jī)制，分別為基于灰度直方圖的邊界點(diǎn)檢測(cè)策略、基于道路樣本庫(kù)的邊界點(diǎn)檢測(cè)算法以及基于自適應(yīng)閾值分割的邊界點(diǎn)檢測(cè)方法，各層算法復(fù)雜度由易到難，以保證邊界點(diǎn)檢測(cè)的成功。此外，對(duì)于圓形或橢圓形這種特殊形狀的目標(biāo)則采用CamShiR算法，借助目標(biāo)形狀特征，可以更加快速地計(jì)算出其在圖像中的邊界點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合地面目標(biāo)的尺寸信息，通過(guò)單目視覺(jué)的方法估計(jì)出云臺(tái)攝像機(jī)距目標(biāo)所在平面的垂直高度，進(jìn)而估計(jì)攝像機(jī)與目標(biāo)之間的深度距離，為隨后的狀態(tài)估計(jì)

3、所用。
　　 ⑵在估計(jì)地面目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度的過(guò)程中，由于低成本的視覺(jué)傳感器成像精度低，使得如何準(zhǔn)確地估計(jì)其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)成為一個(gè)難題，因此本文采用了一種自適應(yīng)Kalman濾波算法來(lái)估計(jì)目標(biāo)在世界坐標(biāo)系下的運(yùn)動(dòng)速度。該算法的優(yōu)點(diǎn)是可以估計(jì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度中包含的噪聲，獲得噪聲統(tǒng)計(jì)特性。在此基礎(chǔ)上，對(duì)觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行在線調(diào)整，以抑制目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的狀態(tài)突變現(xiàn)象，有效彌補(bǔ)視覺(jué)傳感器成像精度低的缺陷。首先，在跟蹤過(guò)程中利用云臺(tái)攝像機(jī)記錄目標(biāo)的圖

4、像信息。其次，當(dāng)跟蹤過(guò)程結(jié)束后，在離線情況下利用此信息估計(jì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度所對(duì)應(yīng)的過(guò)程噪聲協(xié)方差矩陣Q以及觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣R，從而獲得噪聲的統(tǒng)計(jì)特性。在隨后的應(yīng)用中，將Q、R作為卡爾曼濾波所需的協(xié)方差矩陣，設(shè)定比例因子，當(dāng)狀態(tài)觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值之間的偏差超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)，利用該增益因子對(duì)觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行在線調(diào)整，抑制噪聲突變，最終精確地估計(jì)出目標(biāo)在世界坐標(biāo)系下的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
　　 ⑶在狀態(tài)估計(jì)過(guò)程中，由于目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)，會(huì)使其在圖像中的