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时间:2019-02-02
《基于摄像机和激光雷达的车道检测与车辆识别技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、,§一●●●●1●J1I●哆&_独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的
2、全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名:j峰导师签名:!阻日期:j幽一_气●/,.●。-一摘要鲁皇寡皇鼍!舞.mlin-,,iii鼍詈!!曼鲁!皇皇鼍皇詈曼詈曼詈鲁詈曼曼兰曼!曼詈皇詈皇暑毫詈巴鼍詈皇詈!毫摘要社会高速发展,道路交通系统不断涌现出诸多问题,使得智能交通系统(IntelligentTransportSystem,简称ITS)得到了广泛的关注。智能车辆是ITS的重要组成部分,是集环境感知、规划决策和辅助驾驶等功能于一体的综合智能系
3、统,代表了未来车辆的发展方向,具有广阔的应用前景。本文研究了智能车辆环境感知系统中的关键技术——车道检测和车辆识别。研究工作主要包括以下四个部分:传感器标定与配准、车道检测技术、本车定位和前方车辆识别。首先,研究了传感器的标定与配准方法。基于考虑畸变的摄像机成像模型,对摄像机的内外参数进行了标定。在此基础上提出了一种摄像机与激光雷达的配准方法,该方法直接以激光雷达坐标系为世界坐标系,简化了摄像机坐标系与激光雷达坐标系之间的变换过程,经实验验证,配准结果准确可靠。其次,提出了一种基于改J羞Hough变
4、换的车道线检测方法。对于直道首先利用传统的Hough变换进行车道线初始定位,再利用改进的Hough变换进行车道线动态检测和跟踪,对于弯道使用基于样条曲线和控制点搜索的方法进行拟合。经大量的实验,证明该方法对各种路况下的车道线有较高的识别率。再次,研究了本车定位的相关算法。利用摄像机的标定结果和逆透视变换原理,将识别得到的车道线由图像坐标系投影到车体坐标系中,得出车体坐标下的车道线参数,再求解出本车的偏航角及其与左右车道线的距离。最后,提出了一种基于摄像机和激光雷达的前方车辆识别方法。首先采集激光雷达
5、数据,并进行滤波和聚类处理,得出前方车辆的位置信息,实现车辆的初始定位;然后在初始区域内进行基于图像特征的车辆验证,以确定车辆的存在,排除干扰。为了验证文中研究的算法,开发了系统实验平台,并进行了大量实验对系统中的各个功能模块及整体性能进行测试。结果表明,系统在不同的路况下具有良好的适应性和较好的抗干扰能力。关键词智能车辆;机器视觉;车道检测;车辆识别;激光雷达北京工业大学工学硕上学位论文-n.●ABSTRACT詈曼!皇!鼍!!!!!!曼詈苎!詈!鼍,Lm,d暑鼍皇暑皇曼鼍!!詈!鼍暑!皇鼍暑曼暑鼍
6、曼!喜!鼍!!鼍皇!!!!曼!!曼詈苎詈鼍詈詈!詈暑詈葛詈詈ABSTPACTNowadays,intelligentvehicleswhicharedevotedtoenhancetrafficefficiencyandsafetyinurbanenvironmentaregivenmoreandmoreattention.Intelligentvehicleisacomprehensiveintelligentsystemwhichintegratesthefunctionofenvironmen
7、tperception,planninganddecision—making,drivingassistance,etc.Intelligentvehicle,whichrepresentsthedirectiontowardthedevelopmentoffuturevehicle,hasahighlyexpansiveapplicationprospect.Inthisdissertation,laneandvehiclerecognitiontechnologies,whicharekeyte
8、chniquesforenvironmentperceptionofintelligentvehicle,arestudiedsystematically.乃emaincontentsofmydissertationareasfollows:Firstly,approachforcalibrationandregistrationoflaserradarandcameraisstudied.Afastandaccuratecalibrationmethodisadop
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