基于雙目視覺和稀疏表示的智能倒車控制研究.pdf

1、隨著交通事故的不斷頻發(fā)，汽車安全問題已成為我國重要的經濟和社會問題。發(fā)展智能汽車安全技術對減少我國交通事故、改善社會安全保障、促進我國經濟可持續(xù)發(fā)展有著非常重要的推動作用。所以本文圍繞智能倒車安全研究，提出一種基于雙目視覺和稀疏表示的倒車控制策略，實現基于速度控制的汽車倒車控制仿真。學位論文主要研究工作如下:
　　首先，提出了一種基于雙目視覺的倒車車速控制方法，并詳細分析雙目視覺原理。采用雙目視覺傳感技術，獲取倒車環(huán)境下障礙物的三

2、維坐標。利用雙目標定理論，獲取攝像頭內、外參數，分析攝像頭畸變情況。使用標定參數對雙目圖像進行校正，使用極線約束使兩幅圖像位于同一水平線上，驗證分析標定參數的準確性。最后進行雙目圖像計算視差，并用三角測量原理獲取圖片中各目標的實際坐標，通過固定單一物體，計算測量距離與實際距離間的誤差大小。
　　然后，對雙目圖像進行跟蹤預處理。在獲取視差和三維坐標圖之后，對圖片進行去噪和分割操作。采用圖像形態(tài)學的膨脹和腐蝕操作，使視差圖像中同一障礙

3、物的不連通區(qū)域進行連通，并且通過障礙物區(qū)域的面積和視差大小進行閾值分析，使圖像二值化為障礙物目標和非障礙物目標兩類。使用區(qū)域標記算法對各個障礙物進行標記，最后對各區(qū)域進行圖像分割，獲得目標障礙物圖像，并通過實驗證明了雙目視覺對汽車倒車時障礙物檢測的有效性。
　　接著，進行融合粒子濾波的圖像稀疏表示跟蹤算法研究。詳細討論、分析圖像跟蹤和識別算法，在此基礎上將融合粒子濾波的圖像稀疏表示跟蹤算法理論應用于本論文的雙目視覺中，提高雙目圖像

4、跟蹤的魯棒性能，同時實現對汽車倒車時車后障礙物的區(qū)分與識別，例如行人與車輛，對駕駛員進行不同程度的提示，最后通過標準數據實驗和實際倒車數據采集實驗分析，驗證跟蹤和識別效果。
　　最后，建立汽車速度控制模型，完成倒車控制算法的仿真實驗和分析。利用MatlabSimulink建立汽車速度控制模型，通過模糊控制方法，在Matlab Simulink汽車速度控制模型進行其速度-距離仿真，通過分析幾種不同倒車情況下汽車的速度-距離特性曲線，