PDF《本科生毕业论文》

30 帧,角度分辨率在 0.5 度,有效扫描距离为

80 米,基本可以满足实时环 境下对复杂场景的扫描. 为了弥补线型激光扫描仪只能对一个平面进行三维扫描的不足, 同时避免大 型三维激光扫描仪针对静态场景和低速的限制, 可以将若干个激光扫描仪叠放在 一起构成层次扫描,从而可以得到更丰富的三维信息.代价是增加多传感器数据 联合时的匹配问题,并且对后期数据处理的速度、复杂程度以及精确性提出了更 高的要求. 1.2.2 视频摄像机 视频摄像机的应用范围非常广泛,这与其操作简便、价格低廉、便于携带和 安置的特点密不可分.视频摄像机可以满足实时环境下的数据采集,通过图像处 理的方法完成障碍物检测、物体识别等任务5 .视频数据可以提供丰富的纹理和 颜色信息,可以在应用在很多领域.单目视频摄像机可以在有先验条件的情况下 恢复一定的三维信息, 但在大多数情况下仅用单幅图像仍然难以得到有效的深度 信息.视频摄像机数据容易受到光线、阴影的干扰,在光照不足的夜间环境将会 使摄像机传感器的使用受到很大限制,因此图像数据需要进行适当的处理,如颜 色空间变换等方法,从而得到较好的效果. 图2双目立体摄像机 采用双目摄像机或多目摄像机可以在一定程度上弥补图像数据对于三维信 息的缺失.图2中所示为双目立体照相机.立体视觉主要通过匹配对应点和计算 视差的方法得到一定范围内的深度图,并根据深度图恢复场景的三维信息6 .关第1章问题背景

7 于立体视觉在障碍物检测方面的原理和应用在很多文献中均有描述7 .立体视觉 在成本方面的优势也使其应用于很多领域. 1.2.3 传感器融合 在实际应用中,单一种类的传感器通常不能满足特定的需求,需要多种传感 器之间进行融合,协同工作,以使得到的信息足够丰富.综合不同传感器的优劣 并形成优势互补,才能获得更好的效果,但是同时还需要考虑融合带来的数据处 理复杂程度的代价.如激光传感器虽然可以提供精确的深度信息,但是进一步提 供物体的类别信息则非常困难. 而视频数据通过颜色和纹理信息在分类问题上可 以提供一定的结果, 但是对于基本的物体识别的处理比激光数据的处理要更加困 难.因此人们考虑将各种不同的传感器数据进行融合,将视频摄像机、激光扫描 仪数据、GPS 等不同类别的数据进行联合,期待可以有更好的结果.在当前研究 中关于不同传感器数据之间融合的工作中,由于数据融合在实现中的复杂性,以 及交通环境中特别是人车混杂场景所带来的不精确性, 使得许多方面的工作还没 有进行很深入的研究, 因此依靠单类传感器进行数据获取的方法仍然占据主流位 置.本文的工作主要针对视频数据与激光数据融合方面做出一定方法上的尝试. 1.3 本文内容 本文主要介绍了在移动平台中基于激光扫描仪和视频摄像机融合的交通环 境下的行人检测方面的研究工作,并在实验中实现了主要的系统方法框架.文章

第一章主要介绍了研究的动机和相关应用背景, 并对一些常用的传感器解决方案 做出分析.

第二章详细介绍了传感器标定的原理及实现方式,并以实际的实验结 果加以说明.

第三章介绍了不同层次的传感器融合理论,并分析其各自的优劣, 以及确定文中工作的融合策略.