基于多传感器融合的地铁障碍物识别关键技术

发布时间：2023-08-03 18:11

　　地铁作为城市公共交通的重要组成部分,极大的缓解了日趋严重的城市拥堵现象。随着近年来自动驾驶技术的不断发展,地铁的高等级无人驾驶系统的开发与应用受到了广泛的关注。地铁虽然有着较为独立的路权,但行驶环境也不是绝对安全的。本文从多传感器融合的角度出发,研究了在地铁隧道微光、封闭环境下的障碍物检测问题。文章主要采用了热成像仪与光学摄像机相融合的方法,希望选取适当的图像融合方法,在凸显热成像图像上对与环境有温差物体的形态学特征的同时,保留光学图像上的细节特征,从而增加图像的可性,提高地铁隧道环境中障碍物提取的准确性。本文的主要贡献如下:(1)热成像仪与光学摄像机的数据配准。数据配准的主要工作包括数据时间和空间上的配准。在时间配准上,主要采用了时间戳配准的方法。而在空间配准上,采用以世界坐标系为过渡坐标系的方式,进行了热成像仪与光学摄像机图像坐标系的联合空间配准。同时,提出了一种基于张正友标定法的热成像仪标定方法,并进行了适用于热成像仪的特殊标定板的研发与制作。(2)图像融合方法的研究。本文就热成像图像与光学图像的融合,进行了常见图像融合方法的研究。在融合结果的质量评价上,充分考虑了融合目的即对地...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 障碍物识别方面的研究现状
        1.2.2 不同传感器获取数据的特点
    1.3 论文内容安排与工作重点
        1.3.1 论文的工作内容与创新点
        1.3.2 论文的内容安排
第二章 多传感器数据融合预处理
    2.1 传感器数据时间配准
    2.2 传感器数据空间配准
        2.2.1 数据空间配准模型
        2.2.2 适用于光学摄像机的坐标标定方法
        2.2.3 适用于热成像仪的坐标标定方法
        2.2.4 热成像仪与摄像机的联合标定
    2.3 本章小结
第三章 基于热成像仪与摄像机的图像融合方法研究
    3.1 引言
    3.2 基于像素加权的图像融合
    3.3 基于PCA主成分分析的图像融合
        3.3.1 融合算法简介
        3.3.2 融合算法流程与实验结果
    3.4 基于IHS技术的图像融合
        3.4.1 融合算法简介
        3.4.2 RGB色彩空间与IHS色彩空间的转换
        3.4.3 融合算法流程与实验结果
    3.5 基于小波变换的图像融合
        3.5.1 融合算法简介
        3.5.2 多尺度分解与图像金字塔
        3.5.3 小波变换的基本原理
        3.5.4 小波基波的选择
        3.5.5 算法流程及实验结果
    3.6 小波变换与IHS技术相结合的图像融合
        3.6.1 算法流程及实验结果
    3.7 图像质量评价标准
        3.7.1 主观图像质量评价标准
        3.7.2 客观图像质量评价标准
    3.8 本章小结
第四章 多传感器融合的地铁障碍物识别系统实现
    4.1 设备选型及多传感器融合平台的硬件搭建
    4.2 障碍物识别软件系统设计
        4.2.1 障碍物识别软件系统简述
        4.2.2 地铁轨道起点自适应搜寻
        4.2.3 地铁障碍物识别流程
        4.2.4 障碍物识别实验结果
    4.3 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 不足与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢



本文编号：3838566