基于压缩感知和Kalman滤波的智能车辆视觉导航方法

摘要：

针对智能车辆的视觉导航,结合实际研究工作,总结并分析了目前道路视觉导航系统中存在的难点,提出了一种结合压缩感知和Kalman滤波理论的视觉导航方法,并对方法中涉及到的场景重构压缩感知建模、实时立体匹配、立体视觉与雷达测量信息融合等关键技术进行细致探讨.以小型智能自主车辆作为实验平台,给出了双目视觉导航过程中的典型测量数据和图像理解结果,同时也给出了激光雷达测量结果.实验结果表明本文方法具有良好的实时性,道路图像理解速度平均可达18ms/帧;算法定位精度较高,能够满足车辆在室内外自主移动的需求.

关键词： 智能车辆 视觉导航 压缩感知 Kalman滤波理论

作者: 杜明芳 方建军 曹海青 李多扬 张哲玮 李栋

作者单位: 北京理工大学复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,北京100081;北京联合大学自动化学院, 北京100101 北京联合大学自动化学院,北京100101 北京理工大学复杂系统智能控制与决策国家重点实验室,北京100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国智能交通年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 641-650

在线出版日期: 2014-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）