運(yùn)動車輛建模與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、視覺導(dǎo)航是智能車輛導(dǎo)航的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，本文針對智能車輛視覺導(dǎo)航系統(tǒng)的研究，提出了基于運(yùn)動車輛建模與跟蹤技術(shù)研究這一課題。 論文首先介紹了課題的研究背景、研究意義、當(dāng)今國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢。在此基礎(chǔ)上分析了汽車輔助駕駛及自主導(dǎo)航視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。通過與使用立體視覺技術(shù)重建三維景物的方法作對比，闡述了采用單目視覺技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和實(shí)際意義。本文利用視覺傳感器采集道路圖像，以一個安裝在車輛正前方的CCD攝像機(jī)作為圖像采集設(shè)備。

2、根據(jù)動態(tài)圖像序列中攝像機(jī)和場景之間是否運(yùn)動將目標(biāo)的運(yùn)動劃分為四種模式，通過對運(yùn)動車輛的特征及道路或背景變化的分析，采用了統(tǒng)一的曲率構(gòu)造公式。在分析路線設(shè)計(jì)特征的基礎(chǔ)上建立了道路水平曲率動態(tài)模型和垂直曲率動態(tài)模型。通過分析車輛在水平方向的行駛特征建立了車輛水平運(yùn)動模型。在此基礎(chǔ)上通過分析車輛及攝像機(jī)相對道路的幾何模型，利用攝像機(jī)的三維幾何變換和透視投影變換，建立了世界坐標(biāo)系到圖像坐標(biāo)系的映射關(guān)系即量測模型，為利用卡爾曼濾波器進(jìn)行目標(biāo)跟蹤做

3、好了準(zhǔn)備。同時給出了車速估計(jì)的一種模型。由于車輛在行駛過程中會發(fā)生碰撞，為了避免與其它車輛發(fā)生碰撞，討論了車輛在運(yùn)動中出現(xiàn)的幾種狀況，并進(jìn)行了分析，給出了車輛間安全行駛的最小安全距離。 考慮到運(yùn)動模型的實(shí)時性，本文采用直線道路模型等道路約束條件，利用Hough變換進(jìn)行直線特征提取，通過直線參數(shù)可以求出車輛相對車道線的位置偏移和角度偏移，最后介紹了如何利用卡爾曼濾波器進(jìn)行跟蹤。利用采集的實(shí)際道路圖像對本文提出的算法進(jìn)行Matlab