泊车机器人障碍物视觉识别系统研究

泊车机器人障碍物视觉识别系统研究

论文摘要

针对智能停车库中的泊车机器人视觉系统研究需求,提出一种基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统。通过双目摄像头进行图像采集,利用张正友棋盘标定法进行双目相机标定;采用Bouguet进行立体校正,将高斯滤波与拉普拉斯算子相结合进行图像预处理;采用YOLO卷积神经网络对目标障碍物进行快速识别;利用区域匹配算法进行立体匹配并生成目标障碍物视差图;通过成像点和目标障碍物的立体几何关系计算得到目标障碍物的深度信息。实验结果表明,该系统具有良好的实时性和较高精度,障碍物识别时间平均为0.0901s,在2 600mm具有最佳测距精度,可为泊车机器人自动泊车提供保障。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 系统设计
  • 2 基于Matlab的双目相机标定
  • 3 基于OpenCV的Bouguet立体校正
  • 4 图像预处理
  • 5 障碍物识别与深度计算
  •   5.1 基于YOLO卷积神经网络的障碍物快速识别
  •   5.2 立体匹配
  •   5.3 深度计算
  • 6 实验结果与分析
  • 7 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王帅,杨建玺

    关键词: 泊车机器人,双目视觉,相机标定,立体匹配,卷积神经网络

    来源: 软件导刊 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 河南科技大学机电工程学院

    基金: 河南省重点攻关项目(1621002210048),河南省教育厅自然科学研究项目(2010B460010)

    分类号: TP391.41;TP242

    页码: 26-29

    总页数: 4

    文件大小: 1811K

    下载量: 258

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