面向智能車(chē)輛的道路環(huán)境理解技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、本文針對(duì)道路環(huán)境理解中的視覺(jué)技術(shù)展開(kāi)研究,主要研究了結(jié)構(gòu)化道路圖像中消失點(diǎn)的估計(jì)及其在道路環(huán)境解釋中的應(yīng)用;非結(jié)構(gòu)化道路圖像的分割;越野地形的可通行性分析以及融合多傳感器的局部地圖創(chuàng)建,并取得了一定的成果,具體來(lái)說(shuō): 針對(duì)結(jié)構(gòu)化道路圖像的理解,研究了圖像中消失點(diǎn)的估計(jì)和跟蹤技術(shù),提出了基于Bayes原理的多消失點(diǎn)估計(jì)算法和基于高斯預(yù)測(cè)模型的單一消失點(diǎn)跟蹤算法,算法的估計(jì)精度和執(zhí)行效率均較高。同時(shí),在此基礎(chǔ)上,還提出了基于消失點(diǎn)的

2、道路環(huán)境理解的一系列算法,具體包括基于消失點(diǎn)的多行道線(xiàn)檢測(cè)、基于消失點(diǎn)的岔道檢測(cè)與提取、基于消失點(diǎn)的前車(chē)檢測(cè)以及基于消失點(diǎn)的前車(chē)測(cè)距與測(cè)速等算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法有效,具有應(yīng)用前景。 針對(duì)非結(jié)構(gòu)化道路圖像路面分割中的陰影問(wèn)題,提出了新的空間關(guān)系的定義,并構(gòu)造了空間關(guān)系隸屬度矩陣,改進(jìn)了基于空間關(guān)系約束的模糊聚類(lèi)算法。在林蔭道圖像分割的實(shí)驗(yàn)表明,算法在保持路面一致性方面優(yōu)于傳統(tǒng)算法以及其它類(lèi)似算法。提出了序列圖像中的聚類(lèi)中心更新

3、算法,該算法的收斂速度和穩(wěn)定性得到了進(jìn)一步提高。 針對(duì)基于高程圖描述的越野地形的分析,提出了越野高程地形具有相對(duì)不變性的概念,并提取出了反映復(fù)雜地形起伏幅度、頻率的相對(duì)不變特征。具體實(shí)現(xiàn)方法是:采用地形高程的方差計(jì)算地形的起伏度;采用二次曲面擬合的數(shù)值解法來(lái)計(jì)算地形坡度以及采用分形布朗運(yùn)動(dòng)模型估計(jì)地形的粗糙度。最后,根據(jù)模糊規(guī)則整合各特征實(shí)現(xiàn)對(duì)地形的可通行性進(jìn)行評(píng)估。在越野地形上的仿真實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)均表明了算法的有效性和實(shí)用性。

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