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基于道路标识牌的单目相机车辆位姿估计
| 论文题名： | 基于道路标识牌的单目相机车辆位姿估计 |
| 关键词： | 车辆位姿估计;道路标识牌;单目相机;Hough变换 |
| 摘要： | 近十年来，汽车智能驾驶技术迅速发展，车辆自主定位作为汽车智能驾驶的基础，已成为该领域的关键技术。随着计算机视觉和图像处理/识别技术的快速发展，基于视觉的车辆自定位逐渐成为该领域的研究热点，同时快速准确的视觉定位技术也在机器人自主导航、虚拟车流现场模拟和混合虚拟现实等领域有广泛应用前景。目前城市发展速度不断加快，城市规模不断扩大，道路环境愈加错综复杂，复杂道路环境下的车辆自定位对智能驾驶技术提出了更高的要求。车辆在复杂交通路口的精准自我定位、车道识别和车辆姿态估计对车辆智能驾驶意义重大。使用单一的传感器，如传统的GPS或惯性测量单元(IMU)，其定位精度无法满足智能驾驶的要求，而多传感器级联系统对道路拥堵较为敏感，定位精度随累积误差的增加而不断下降。本文着眼于城市复杂道路环境，研究提出一种基于道路标识牌的车载单目相机位姿估计方法，实现简捷高效的车辆位姿估计，与多传感器级联系统结合，在其他系统精度下降时，为自动驾驶提供另一种稳定可靠的定位来源和数据参考。 道路标识牌作为城市道路的固有设施，常见于道路的两侧上方，用来提示道路信息和车道导向信息，其分布广泛、颜色醒目、形状固定（矩形），便于通过视觉方法进行检测和识别。首先构建一个简易数据库，以标识牌的精确地理位置为索引，包含标识牌的长宽尺寸以及标识牌附近的车道数量、宽度和走向等数据信息。其次通过车载单目相机采集到含有道路标识牌的视频图像，分割提取道路标识牌，提出通过边缘直线检测和拟合的方法精确提取标识牌的四个顶点。然后计算平面单应性矩阵，解算得到车载相机在道路标识牌坐标系下的位置和姿态参数，最后将实验数据与真实测算数据进行对比。实验结果表明，本文方法能够在不同车速及光变环境下准确检测到标识牌，标识牌顶点坐标误差小于3个像素，在距离标识牌100米以内，姿态误差小于1°，定位误差小于1米，可以达到车道级定位精度，通过与北斗高精度定位系统L202的对比，本文方法能够更精确地确定车辆所行驶的车道。 论文首先介绍了车辆自定位的课题背景及国内外研究现状，阐述了研究内容和算法流程，然后叙述了图像预处理方法，提出了基于Hough变换的控制点精确提取算法，推导了由平面单应性矩阵解算车辆位姿参数的方法，最后是实验分析与讨论。 |
| 作者： | 袁金钊 |
| 专业： | 通信与信息系统 |
| 导师： | 陈辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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