单目视觉导航智能车辆的自定位方法
自动驾驶中的单目视觉测距技术研究
自动驾驶中的单目视觉测距技术研究自动驾驶技术正在飞速发展，视觉测距技术也是其重要的组成部分之一。
在自动驾驶中，单目视觉测距技术因其简洁、高效和可靠性高等优势而备受关注。
那么，什么是单目视觉测距技术，它又是如何应用于自动驾驶中的呢？本文将从这两个方面为大家进行详细介绍。
一、单目视觉测距技术介绍单目视觉测距技术是指通过单一视觉传感器，比如我们常见的摄像头，实现对目标物体三维空间位置和大小等信息的测量。
其基本原理是通过将图像中图案的大小与距离建立关系，来推断物体的距离。
具体来说，通过对目标物体的图像进行分析和计算，可以推导出物体在三维空间中的坐标，从而实现对其距离和位置的测量。
而这一过程，则需要借助计算机视觉和图像处理等相关技术的支持。
二、单目视觉测距技术在自动驾驶中的应用在自动驾驶技术中，单目视觉测距技术被广泛应用。
其中，其主要的应用包括但不限于以下几个方面：1、障碍物检测通过单目视觉测距技术，可以实现对自动驾驶车辆周围的障碍物进行检测，并计算它们的距离和大小等关键信息。
这一技术可以有效避免与障碍物的碰撞。
2、智能停车基于单目视觉测距技术，可以实现对停车场内车辆的检测和识别，并计算出它们与道路、其他障碍物以及其他车辆之间的距离和位置关系。
这一技术可以极大地提高停车的效率和准确性。
3、行人检测单目视觉测距技术还可以用于行人检测，可以从视频中对行人进行检测和识别，并计算出其距离和位置等信息。
这一技术可以有效地提高交通安全，避免车辆与行人之间的碰撞。
4、轨迹规划在自动驾驶过程中，单目视觉测距技术还可以用于轨迹规划。
通过对车辆行驶的轨迹进行分析和计算，可以确定最佳的行驶路径，并精确掌握车辆的位置和方向等关键信息。
这一技术可以有效提高车辆自动驾驶的精度和效率。
三、单目视觉测距技术的优势单目视觉测距技术在自动驾驶中的应用有以下几个方面的优势：1、简洁易用：单目视觉测距技术只需要一个单一的传感器，即可实现对物体距离和位置等信息的测量，具备简洁易用的特点。
一种单目摄像机的位姿定位方法
一种单目摄像机的位姿定位方法随着人工智能和计算机视觉领域的不断发展，定位和导航技术在机器人、自动驾驶汽车和增强现实等领域中扮演着越来越重要的角色。
单目摄像机作为一种常见的传感器，其在定位和导航中的应用越来越广泛。
本文将介绍一种基于单目摄像机的位姿定位方法，通过该方法可以精确地获取目标物体的位置和姿态信息。
一、方法概述该位姿定位方法是基于特征点匹配和三维重建的技术。
在目标物体的周围设置多个特征点，然后使用单目摄像机拍摄目标物体，并提取图像中的特征点。
通过计算特征点的匹配关系，可以获得目标物体在图像中的姿态信息。
接下来，利用摄像机的内外参数和特征点的三维坐标，结合三维重建算法，可以得到目标物体的真实位置和姿态信息。
二、特征点提取与匹配在单目摄像机中，特征点是图像中具有显著特征的点，如角点、边缘点等。
在定位过程中，首先需要从目标物体的图像中提取特征点。
常用的特征点提取算法包括Harris角点检测、SIFT特征提取、FAST特征提取等。
这些算法能够在图像中准确地提取出特征点，并且具有较好的鲁棒性和稳定性。
提取到特征点之后，接下来需要进行特征点的匹配。
特征点匹配是指在两幅图像中找到相互对应的特征点，这一步是位姿估计的关键。
常用的特征点匹配算法包括基于描述符的匹配算法（如SIFT、SURF）和基于光流的匹配算法等。
这些算法能够有效地找到两幅图像中相互对应的特征点，为后续的位姿估计提供了可靠的数据基础。
三、姿态估计与优化在特征点匹配的基础上，可以进行目标物体的姿态估计。
姿态估计是指根据特征点匹配的结果，计算出目标物体在图像中的位置和姿态信息。
常用的姿态估计方法包括PnP（Perspective-n-Point）算法、EPnP算法、以及基于优化的姿态估计算法等。
这些算法能够根据特征点的匹配关系，精确地计算出目标物体的位置和姿态信息。
除了姿态估计，还可以利用摄像机的内外参数进行辅助估计。
摄像机的内外参数包括焦距、主点、畸变参数、旋转矩阵和平移向量等。
单目视觉SLAM技术及其应用
单目视觉SLAM技术及其应用随着机器人技术的不断发展，单目视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术逐渐成为机器人导航和环境建模的重要工具。
本文将介绍什么是单目视觉SLAM技术，其原理和实现方式，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。
首先，让我们了解什么是单目视觉SLAM技术。
单目视觉SLAM是指利用单个摄像头获取场景信息，同时实时进行自身定位和环境地图构建的技术。
相比于传统的多传感器SLAM系统，单目视觉SLAM具有成本低、易于部署和灵活性等优势。
它通过从单目相机获取的视频流中提取特征点，并通过运动估计与地图生成相互关联，实现机器人的自主导航和环境建模。
在单目视觉SLAM技术中，关键的挑战之一是在缺乏绝对定位信息的情况下进行相机自身的定位。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列基于特征点的定位算法。
其中最常用的方法是基于特征匹配和三角化的方式，通过匹配相邻帧之间的特征点，并计算相机位姿。
此外，还有基于直接法的定位方法，它通过直接比较连续帧之间的图像亮度值和梯度信息，实现快速的位姿估计。
除了位姿估计，单目视觉SLAM还需要实时地进行环境地图的构建。
这一步骤主要依赖于利用传统的基于特征点的视觉里程计算法，通过特征点的连续观测来估计相邻帧的相对位姿，然后通过图优化的方式将所有帧的位姿进行联合估计，进而构建出环境地图。
这种方法的优势在于可以处理动态环境中的特征点更新与删除问题。
然而，单目视觉SLAM技术也面临一些挑战。
首先，单目视觉系统在室外或大场景中容易受到光线变化、遮挡和纹理缺乏等因素的影响，导致特征点提取和跟踪的困难。
其次，由于单目相机只能提供二维图像，无法直接感知三维结构，因此需要通过视差估计、稠密重建等方法对场景进行深度恢复。
最后，单目视觉SLAM 技术需要解决运动估计和地图构建两个问题的实时性要求，考虑到计算资源的限制和算法的复杂性，实现稳定且高效的SLAM系统仍然是一个挑战。
vins-mono原理详解
vins-mono原理详解
VINS-Mono是一种基于视觉信息的惯性导航系统，是Visual-Inertial Navigation System Mono（单目视觉惯性导航系统）的缩写。
它结合了视觉信息和惯性测量单元（IMU）的数据，通过对相机
图像的处理和IMU数据的融合，实现了对相机位置和姿态的实时估计，从而实现导航和定位的功能。
VINS-Mono的原理可以分为视觉
前端、状态估计和优化三个主要部分。
首先，视觉前端负责从单目相机的图像中提取特征点并跟踪它们，同时估计相机的运动。
这一步通常使用特征点提取和匹配的算法，如ORB特征点算法，来获取相机的运动信息。
其次，状态估计阶段使用IMU提供的加速度计和陀螺仪数据，
结合视觉前端得到的相机位姿信息，利用滤波器或优化算法（如扩
展卡尔曼滤波器或非线性优化方法）来估计相机的运动轨迹和姿态。
最后，通过优化算法对状态估计得到的轨迹和姿态进行优化，
以提高定位的精度和鲁棒性。
这一步通常使用非线性优化算法，如
基于因子图的优化方法，对状态估计得到的轨迹和姿态进行全局优化，进一步提高导航系统的性能。
总的来说，VINS-Mono的原理是通过融合单目视觉和惯性测量单元的数据，利用视觉信息进行相机运动估计，再结合IMU数据进行状态估计和优化，最终实现对相机位置和姿态的实时估计，从而实现导航和定位的功能。
这种融合视觉和惯性信息的方法能够克服单一传感器的局限性，提高导航系统的精度和鲁棒性。
单目视觉的同时三维场景构建和定位算法解析
单目视觉的同时三维场景构建和定位算法解析
1、简介
单目视觉三维场景构建和定位算法，是一种利用单个相机探测和重建环境的三维场景构建和定位技术。
这种技术利用单个相机经过加工处理，可以在特定的环境条件下重建三维环境场景，并支持定位和导航。
通过精确的跟踪追踪，在自动驾驶场景中确定自身在三维空间中的位置和行进路径，支持实时路径规划，实现自动驾驶车辆的安全行驶。
2、单目视觉三维场景构建和定位算法的原理
单目视觉三维场景构建和定位技术的核心原理是利用相机中自然界中反射光线的空间变化特点，解析其产生的运动特征。
由于物体的位置是一个静态的，但在一定的视角下，会产生光线的变化。
这种变化可以被视觉系统捕捉到，然后解析出相机本身的动态路线。
在这种情况下，相机就可以利用这种变化来重建出属于自身的三维场景，从而实现精确的定位和导航。
一般而言，重建三维场景和实现定位功能的最核心的算法是三维重建和特征检测算法。
三维重建算法主要是利用图像中反射光线的空间分布特点，经深度学习将其映射成三维物体的模型，从而实现三维场景的重建。
基于单目视觉的道路自主导航模型车
２ 自主导航模 型车的设计 方案与原理
２ １ 系 统 总 体 设 计 和 工 作 原理 ．
自主导航模 型车 如图 １所示 ， 系统 硬件部分 由基 于 Ｄ Ｐ Ｓ
芯片的视频 图像处理 板 ， 型 Ｃ Ｄ摄 像头 ， 制继 电器和外 微 Ｃ 控
用 电源等部分组成 。其 中 Ｃ Ｄ摄像头负责获取视频 图像 ， Ｃ 图 像 处理板上 的 ４片 Ｄ Ｐ及 １片 Ｆ Ｇ Ｓ Ｐ Ａ将作为道路检测算法 的 支撑硬件 ， 并输出最后 的控 制 信号 ， 由继 电器 负责 对模 型车
（ 南京航 空航天大学信息科学 与技术学院 南京 ２ ０ １ ） １０ ６
摘
要 ：本文利用 自行开发的多 Ｄ Ｐ的视频图像 处理板和微型 Ｃ Ｄ摄 像头 ，设计 并研制 出 自主式的道路行 进模 型车 。 Ｓ Ｃ
该模型车采用前视单 目视觉导航原理 ，利用 图像边缘检测技术实 时地 识别前视 道路视频 图像 ，尤其 能 自动控 制模 型车 的速 度级别 ，最终完成道路行进中的 自主导航 。实验结果表明模 型车达到了设 计预期的效果 。
目视觉技术和双 目视觉技 术来 解决 汽车 自主进行 中 的道 路
识别问题 。但是 ， 目视觉 导航系 统面 临着众所周 知 的 双 照相机精确校正 、 特征点 匹配算法 、 立体 图像数据 量大 ， 处理 速度慢 ， 对硬件 配置要 求 高等诸 多 因素 的困扰 ， 系统 的实 该 时性 、 同性和高 昂价格 都 是不 容 回避 的问题 ， 协 以至于在 智 能交 通系统中不能 得到 真正 的普 及应 用。单 目视觉 导航 系 统则 可以避免 ３ Ｄ视觉 系统 中复杂 的 图像 配准 和识别 问题 ，
１ 引 言
视觉导航在计 算机 视觉理 论及 算 法的 不断发 展 中 已经 成为导航技术 的主要 方式 之一 。许 多研 究学 者都 试 图用单
视觉导航中的单目摄像机标定改进算法
（ ｅａｔｅｔｆＧ ｎ ｎ ｉ ｅｎ ， ｒｎｎｅＥ ｇｎｅ ｎ ｏｌ ｅ Ｓ ｉ ｚｕｎ ｅｅ ０ ００ ， ｈｎ ） Ｄｐ ｒ ｎ ｕｓＥ ｇｎ ｒ ｇ Ｏ ｄａ ｃ ｎｉｅｒ ｇ Ｃｌｇ ，ｈ ｉ ｈａ ｇＨ ｂｉ ５０ ３ Ｃ ｉａ ｍ ｏ ｅｉ ｉ ｅ ｊ ａ
ｄ ｉ１ ．７４ Ｓ ．．０ ７ ２ １ ． １３ ｏ：０ ３２ ／ Ｐ Ｊ １８ ．０ ０ ８８ １
视 觉导 航 中的 单 目摄像 机标 定 改 进 算 法
周 磊 ， 国全 ， 任 李冬伟
（ 军械工程学院 火炮工程 系， 石家庄 ０ ００ ） ５ ０ ３
（ ｏｇｚｌ＠ １３ ｔｍ ｋｎ ｊ ｅ ６ ．ｏ ） ｈｉ
外参数的过程 中， 先采用线性模型标定摄像机的一部分参数 ， 一步考虑 简化 畸 变模型 ， 进 将非 线性方程组 转化为线性
方程组迭代 求解 ， 最终获得摄 像机全部参数。该方法既保证 了标定精度 ， 又简化 了复杂的摄像机 实际模 型。实验结果
表 明该 方 法 能满 足 视 觉 导航 要 求 。
第 ３ 卷 第 ７期 １
２１ ０ １年 ７月
计 算机 应 用
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｏ ｒ ａ ｆＣ ｍ ．
Ｊ ｌ ０ １ ｕｙ２ １
文章编号 ：０ １— ０ １ ２ １ ）７—１３ ０ １０ ９ ８ （ ０ １ ０ ８ ８— ３
关键词 ： 觉导航 ； 视 摄像机 标定 ； 变模 型 畸
中 图分 类 号 ：Ｐ０ ． Ｔ ３ １６ 文献标志码 ： Ａ
Ｉ ｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉｈｍ ｆｍ ｏ ｏ ｕ ａ ａ ｅ ａ ｃ ｌｂｒ ｔｏ ｆ ｒ ｖ ｓｏ ｖ ｇ ｔｏ ｍ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔ ｏ ｎ ｃ ｌ ｒ ｃ ｍ ｒ ａｉ ａ ｉｎ ｏ ｉｉ ｎ ｎａ ｉ ａ ｉ ｎ
单目视觉SLAM技术及其在自主导航中的应用
单目视觉SLAM技术及其在自主导航中的应用SLAM技术是指同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）技术，是机器人自主导航和无人驾驶中的关键技术之一。
而单目视觉SLAM技术则是在机器人或者车辆上只有一台相机的情况下，利用相机所见到的图像，通过算法实现SLAM技术的一种方式。
本文将就单目视觉SLAM技术及其在自主导航中的应用展开讨论。
一、单目视觉SLAM技术的基本原理在介绍单目视觉SLAM技术之前，我们先了解一下SLAM技术的基本原理。
SLAM技术的基本原理是：根据机器人传感器所感知到的环境信息（如激光雷达、相机等），利用计算机算法实现机器人自主感知和导航。
其基本流程如下：1. 机器人在未知环境中移动，并通过激光雷达、相机等传感器采集环境信息；2. 机器人根据传感器采集到的数据，计算自己在未知环境中的位置和姿态，同时实时地构建出地图；3. 机器人根据自己的位置和地图，规划出合适的导航路径，并进行自主运动。
而在单目视觉SLAM技术中，我们只使用一台相机，并通过计算机算法实现SLAM技术的实现。
2、单目视觉SLAM技术的实现方式单目视觉SLAM技术的实现主要通过计算机算法和相机视觉信息实现。
首先，我们要获取相机的内参矩阵（Intrinsic Matrix），外参矩阵（Extrinsic Matrix）。
相机的内参矩阵包括相机的焦距、像素尺寸、主点等参数；而外参矩阵则包括相机的位置和姿态信息。
然后，我们利用相机采集到的图像信息，对图像进行特征点提取和匹配，从而得到不同位置下的相机姿态和特征点在图像中的位置信息。
通过计算这些信息之间的变换关系，可以得到相机在不同位置的位置和姿态信息。
最后，我们将这些位置和姿态信息整合在一起，就可以构建出地图。
3、单目视觉SLAM技术的应用单目视觉SLAM技术广泛应用于机器人自主导航、无人机控制、虚拟现实等领域。
在机器人自主导航领域，单目视觉SLAM技术可以实现机器人自主感知环境和实时规划导航路径。
基于单目视觉的目标识别与定位研究
基于单目视觉的目标识别与定位研究目标识别与定位在计算机视觉领域具有广泛的应用价值，如自动驾驶、机器人导航、安全监控等。
单目视觉作为计算机视觉的重要组成部分，通过拍摄图像或视频来获取信息，进而实现目标识别与定位。
本文旨在探讨基于单目视觉的目标识别与定位技术，以期为相关应用提供理论依据和实践指导。
在单目视觉中，从一幅图像中获取三维信息是关键。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，在单目视觉领域具有广泛的应用。
卷积神经网络（CNN）作为深度学习的重要分支，通过模拟人脑神经元的连接方式，能够在图像识别与定位方面取得良好的效果。
本文采用单目视觉系统进行实验，通过采集不同场景下的图像数据，进行目标识别与定位研究。
我们对数据集进行采集与预处理，包括图像质量的提高、噪声的消除和标注目标的提取等。
然后，我们采用CNN对图像进行训练，并利用训练好的模型进行目标识别与定位实验。
通过对比不同实验条件和算法，我们发现深度学习算法在目标识别与定位方面具有较高的准确率和召回率。
具体来说，我们采用YOLOv3算法进行目标识别与定位实验，其准确率达到了2%，召回率达到了5%，F1值达到了6%。
同时，我们还分析了误差来源，发现主要原因包括图像质量、目标遮挡和背景干扰等。
本文通过实验设计与数据集分析，深入研究了基于单目视觉的目标识别与定位技术。
通过采用深度学习算法，我们成功地提高了目标识别与定位的准确率和召回率。
然而，仍存在一些挑战和问题需要解决，如如何提高对复杂背景和遮挡目标的识别能力、如何实现实时目标识别与定位等。
展望未来，我们可以从以下几个方面进行深入研究：探索更为有效的深度学习算法，以提高目标识别与定位的性能。
随着深度学习技术的不断发展，新算法和新结构将不断涌现，为提高目标识别与定位性能提供了更多可能性。
强化模型训练与优化，以提高模型的泛化能力。
在实际应用中，模型可能会遇到未见过的场景和目标，因此需要具备较好的泛化能力才能正确地进行目标识别与定位。
基于单目视觉的特征点测距与定位方法研究
一、概述1. 单目视觉在机器人、自动驾驶、增强现实等领域有着广泛的应用。
2. 特征点测距与定位是单目视觉中的关键问题，对于实现精准的测距与定位具有重要意义。
3. 本文旨在探讨基于单目视觉的特征点测距与定位方法，并结合实际案例进行研究与分析。
二、相关技术概述1. 单目视觉是指通过一台摄像头来获取环境信息，并进行图像处理与分析。
2. 特征点是图像中具有显著性的点，通过特征点能够实现对图像的测距与定位。
3. 基于单目视觉的特征点测距与定位方法主要包括特征提取、特征匹配、三维重建等步骤。
三、特征点测距与定位方法研究1. 特征提取a. 常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
b. 不同的特征提取算法在不同场景下具有不同的适用性和性能表现。
2. 特征匹配a. 特征点匹配是特征点测距与定位中的关键一步，常用方法包括基于描述子的匹配和基于几何关系的匹配。
3. 三维重建a. 基于特征点的三维重建技术通过匹配特征点，并利用相机参数进行三维点云重建。
b. 三维重建的精度与效率对于测距与定位具有重要影响。
四、实际案例分析1. 无人驾驶车辆a. 基于单目视觉的特征点测距与定位方法在无人驾驶车辆中具有重要应用。
b. 通过对道路上的特征点进行测距与定位，能够帮助车辆进行自主驾驶。
2. 工业机器人a. 工业机器人需要精准的定位以完成复杂的操作任务，基于单目视觉的特征点测距与定位方法能够满足其定位需求。
b. 特征点测距与定位技术能够帮助机器人准确定位并实现精准操作。
五、未来展望1. 随着人工智能、计算机视觉等领域的快速发展，基于单目视觉的特征点测距与定位方法将更加成熟和广泛应用。
2. 随着硬件设备的不断升级，基于单目视觉的特征点测距与定位方法的精度和效率将得到进一步提升。
六、结论1. 基于单目视觉的特征点测距与定位方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 需要进一步研究和探索特征点测距与定位方法在不同领域的应用，以满足实际需求。
无人驾驶车辆单目视觉里程计快速位姿估计
无人驾驶车辆单目视觉里程计快速位姿估计曾庆喜;冯玉朋;马杉【摘要】Aiming at the problem that the traditional pose estimation algorithm of monocular odometry cannot meet the needs of real-time localization of selbdriving vehicles,a fast pose estimation algorithm based on the improvement of the fundamental matrix is proposed.By optimizing the calculation process of the fundamental matrix,the real-time performance of the algorithm is improved.The fundamental matrix with 8 unknown parameters is first obtained,and then the feature matching point pairs are used to solve the fundamental matrix.Through simulation experiments,the efficiency and accuracy of the algorithm are analyzed,and then it is compared with the existing algorithms.Experimental results show that the proposed algorithm can improve the speed of motion estimation by 4 times without the reduction of the accuracy of motion estimation.The study provides certain reference value to the real time application of the visual odometry of self-driving vehicles.%针对传统的单目视觉里程计位姿估计算法无法满足无人驾驶车辆实时定位需求的问题,提出了一种基于基础矩阵性质改进的快速位姿估计算法.通过优化基础矩阵的计算过程来提高算法的实时性,首先得到含有8个未知参数的基础矩阵,然后利用特征匹配点对来求解基础矩阵.通过仿真实验对算法的效率和精度进行了分析,并将其与现有的算法进行了对比.实验结果表明,在不降低运动估计结果精度的前提下,优化后的位姿估计算法的运行速度可以在传统算法的基础上提高近4倍.研究对视觉里程计在无人驾驶车辆上的实时应用具有一定的参考价值.【期刊名称】《河北科技大学学报》【年(卷),期】2017(038)005【总页数】7页(P438-444)【关键词】车辆工程;单目视觉;位姿估计;5点算法;基础矩阵【作者】曾庆喜;冯玉朋;马杉【作者单位】南京航空航天大学无人驾驶车辆研究中心,江苏南京 210016;奇瑞汽车前瞻技术研究院,安徽芜湖 241000;汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春130012;南京航空航天大学无人驾驶车辆研究中心,江苏南京 210016;汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春 130012;南京航空航天大学无人驾驶车辆研究中心,江苏南京 210016;汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP391.4无人驾驶车辆一般是通过在车上安装多种感应设备，主要包括各种车载传感器、GPS、雷达以及摄像机等，来感知周围的环境，并根据所获取的信息，自动规划路径实现车辆的自主驾驶，安全可靠地到达目的地[1]。
无人驾驶车辆的自主导航与路径规划
无人驾驶车辆的自主导航与路径规划无人驾驶技术的快速发展为汽车行业带来了革命性的变革，其中自主导航和路径规划是关键的技术模块。
本文将探讨无人驾驶车辆的自主导航和路径规划技术，在不同环境下实现安全高效的行驶。
一、背景介绍在过去的几十年里，自动驾驶技术取得了重大的突破。
如今，无人驾驶车辆已经成为汽车行业的热点，被认为是未来出行的主要方式之一。
自主导航和路径规划是实现无人驾驶的关键技术，目标是使车辆能够准确、安全地在复杂的道路环境中行驶。
二、自主导航技术1. 传感器系统无人驾驶车辆通过搭载多种传感器来感知周围环境，包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器能够实时获取周围环境的信息，为导航系统提供数据支持。
2. 地图数据地图数据是自主导航不可或缺的一部分。
高精度地图能够提供道路信息、交通标志和限速等数据，使车辆能够准确识别和理解道路环境。
3. 定位系统无人驾驶车辆需要精确的定位系统，以实现准确的导航。
基于全球定位系统（GPS）的定位是常见的方法，但在城市峡谷效应或高楼大厦的城市环境中可能受到信号干扰。
因此，其他传感器如惯性导航系统（INS）和视觉定位系统也被广泛应用。
4. 感知和决策系统感知和决策系统利用传感器数据进行环境分析和决策制定。
通过使用深度学习和机器学习技术，车辆能够识别和理解道路标志、车道线和交通信号等信息，并做出相应的决策。
三、路径规划技术1. 地图匹配地图匹配是路径规划的基础。
通过将车辆感知到的实时环境数据与高精度地图进行匹配，确定车辆在地图上的位置，为路径规划提供准确的起始点。
2. 路径生成路径生成是根据起点和终点确定一条可行路径的过程。
常见的路径生成算法包括A*算法和Dijkstra算法。
这些算法通过考虑道路状况、交通流量和行驶距离等因素，生成最合理的路径。
3. 动态路径规划动态路径规划是根据实时交通状况和车辆状态进行路径调整的过程。
通过实时获取交通拥堵、事故和工程施工等信息，系统可以选择最佳路线，以提高行驶效率和安全性。
视觉slam的分类
视觉SLAM的分类引言随着计算机视觉和机器人技术的发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与建图）作为一种重要的感知和导航技术，被广泛应用于自主导航、增强现实、机器人导航等领域。
视觉SLAM通过从视觉传感器获取图像信息，并将其与运动估计算法相结合，实现同时定位机器人的位置和构建环境地图。
在这篇文章中，我们将对视觉SLAM的分类进行全面、详细、完整且深入地探讨。
单目视觉SLAM概述单目视觉SLAM是指仅通过单个摄像头获取的图像信息来实现同时定位和建图的技术。
相对于使用多个传感器的多传感器SLAM来说，单目视觉SLAM更加具有挑战性，因为单个视角往往无法提供足够的几何信息来进行定位和建图。
方法•特征点法：基于特征点的方法是最常用的单目视觉SLAM方法之一。
通常通过提取图像中的关键点，并使用特征描述子来进行特征匹配和跟踪。
同时，该方法也会估计摄像头的运动和三维场景点的位置，以实现定位和建图。
•直接法：直接法是另一种常用的单目视觉SLAM方法。
该方法通过将图像像素值直接用于估计摄像头的运动和场景的深度信息。
与特征点法相比，直接法能够获得更多的几何信息，但该方法对光照变化和纹理稀疏场景比较敏感。
应用•自主导航：单目视觉SLAM可以用于机器人的自主导航。
通过结合图像信息和运动估计，机器人可以实时地感知自身位置和周围环境，从而进行路径规划和避障。
•增强现实：单目视觉SLAM也可以应用于增强现实。
通过追踪相机的运动以及对场景中物体的建模，可以将虚拟对象与真实世界进行融合，使用户能够在现实世界中与虚拟对象进行交互。
双目视觉SLAM概述双目视觉SLAM是指基于双目（左右）摄像头获取的图像信息来实现同时定位和建图的技术。
相对于单目视觉SLAM来说，双目视觉SLAM可以通过摄像头之间的视差来获得更多的三维信息，从而提高定位和建图的精度。
方法•立体匹配法：双目视觉SLAM中最常用的方法是立体匹配法。
基于视觉SLAM的自主导航研究
基于视觉SLAM的自主导航研究自主导航是一个十分广泛的研究方向，其应用场景涵盖了机器人、汽车、航空、军事等领域，具有十分重要的意义。
自主导航研究的核心问题在于如何让机器“看懂”周围环境，并能够进行自主的行动，而SLAM技术在其中起到了至关重要的作用。
SLAM技术英文全称为“Simultaneous Localization And Mapping”，即同时定位和建图。
其核心思想在于基于传感器信息，同时对机器人进行定位和环境建模，从而使机器人能够实现自主导航。
视觉SLAM是SLAM技术中的一种，它利用摄像头的视觉信息，通过计算机算法实现机器人的自主导航。
视觉SLAM技术主要包含以下几个方面：第一方面是视觉传感器的选择。
目前，视觉SLAM常采用的是单目相机或者双目相机，因为它们成本低、易于使用，并且能够提供丰富的视觉信息。
当然，如果需要更高的准确性和稳定性，也可以使用激光雷达、惯性测量单元等传感器进行辅助。
第二方面是视觉里程计的实现。
视觉里程计是计算机算法实现的一种定位方式，它通过对连续图像进行分析和比对，计算出机器人在不同时间点的位姿，并实现路径的重构。
视觉里程计的实现十分复杂，需要考虑诸多因素，例如光度不变性、视角变化、动态物体等。
第三方面是地图构建算法。
SLAM技术的核心在于构建地图，因此需要利用传感器信息对周围环境进行建模。
地图构建算法可以分为基于特征的方法和基于直接法的方法两种，其中基于特征的方法包括SIFT特征、SURF特征等，而基于直接法的方法则可以通过求解图像中像素点的亮度方程等方式实现。
不同的算法有不同的优点和适用情况，需要根据具体应用场景进行选择。
第四方面是实时性和计算效率的优化。
视觉SLAM是一个计算量十分庞大的过程，需要在短时间内进行海量的计算，因此需要考虑实时性和计算效率。
一般来说，优化的方式可以从三个方面入手：算法优化、硬件优化和并行计算。
例如，可以采用基于GPU的并行计算，或者使用FPGA等专用芯片提高计算效率。
一种采用单目手眼视觉的目标位置测量方法
一种采用单目手眼视觉的目标位置测量方法张波涛;仲朝亮;吴秋轩【摘要】The installation of binocular vision at the end of a manipulator reduces its availability in environments with obstacles. To deal with the problem, this study puts forward a target localization method using a laser and the mo-nocular hand-eye vision. In the proposed method, the centre of the laser spot is obtained by the hand-eye vision, and the geometric relations among the laser emission point, light-spot and the optical axis of the camera are used to calculate the distance. Then, the D-H method is employed to construct the coordinate conversion system, so that the location of the target can be calculated. The measuring precision is negatively correlated with the distance, and it is suitable for the measurement in medium or short distance. Compared with the commonly used binocular measure-ment methods, the proposed method uses fewer cameras, which reduces the width of the measurement system on manipulators, and makes it more applicable to narrow workspace. Moreover, it also improves the effective load ca-pacity of manipulators.%机械臂末端安装双目视觉,会降低其在障碍环境下的可通过性.针对此问题,本文构建了一种单目手眼与激光结合的位置测量方法,先通过手眼获取光斑,利用投射位置、投射点与手眼光轴的相对位置关系构建测量方法,然后采用D-H模型构建坐标转换系统,计算目标点的位置.目标测量精度与距离负相关,适用于中短距离的位置测量.与目前常用的双目测量方法相比,本方法减少了摄像机使用个数,降低了机械臂末端测量系统的宽度,更适用于狭窄空间作业,同时也提高了机械臂的有效载荷能力.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2018(045)005【总页数】9页(P54-62)【关键词】机器视觉;机械臂;三维定位;机器人应用【作者】张波涛;仲朝亮;吴秋轩【作者单位】杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TP242在机器人领域，笛卡尔坐标下的三维坐标测量具有非常重要的意义，测量所获得的三维坐标是机器人运动规划与导航的重要依据[1]，也是移动机器人进行自定位，采集目标信息，对目标进行捕捉等任务的前提与基础[2-3]。
如何正确使用车辆智能自动导航系统快速到达目的地
如何正确使用车辆智能自动导航系统快速到达目的地现代车辆智能自动导航系统的普及，使我们在驾车出行时更加便利。
正确使用车辆智能自动导航系统可以帮助我们快速到达目的地，节省时间和精力。
本文将为您介绍如何正确使用车辆智能自动导航系统以实现快速导航。
一、系统准备在使用车辆智能自动导航系统之前，我们需要确保系统正常运行。
首先，确认导航系统已经连接电源并处于开启状态。
其次，检查系统是否已经成功连接到卫星，确保系统能够准确接收导航信号。
最后，确保车辆导航地图的版本是最新的，以提供准确的道路信息和行驶指引。
二、目的地设置设置目的地是使用车辆智能自动导航系统的第一步。
打开导航系统的主界面，通常可以在屏幕上找到"目的地"或类似的选项。
在"目的地"选项中，您可以输入您想要前往的目的地地址或搜索目的地关键词。
确保输入的目的地信息准确无误，避免导航系统出现误导或找不到目的地的情况。
三、路径选择一旦您输入了目的地信息，车辆智能自动导航系统会为您规划最佳路线。
系统通常会提供几种不同的路径选择，以考虑您的偏好和交通情况。
在选择路径时，可以查看每条路线的预计时间和距离，选择最合适的一条。
如果路线中存在交通拥堵或其他不可预知的情况，系统通常会提供实时交通信息和自动重规划功能，以避免您遇到交通阻塞和延误。
四、导航过程中的操作在开始导航后，车辆智能自动导航系统会提供实时导航指引。
在导航过程中，您可以根据系统提示进行操作。
系统通常会提供语音提示和屏幕显示，提示您何时转向，以及下一个转向的方向。
请保持专注并遵循系统的指示，避免因疏忽导致偏离路线或发生事故。
五、遇到问题时的应对尽管车辆智能自动导航系统通常能够提供精准的导航指引，但在某些情况下可能会遇到问题。
例如，系统可能无法识别一些较新的道路或地点，或者可能由于卫星信号不佳而导致定位偏差。
在遇到这些问题时，我们应该保持冷静，并根据道路标志和其他导航工具进行辅助导航。
基于地平面的单目视觉里程计绝对尺度估计
基于地平面的单目视觉里程计绝对尺度估计一、引言随着无人驾驶技术的不断发展，视觉里程计成为了自主导航领域中的重要技术。
而在视觉里程计中，绝对尺度的估计问题一直备受关注。
本文将着重探讨基于地平面的单目视觉里程计中绝对尺度的估计问题，并对相关研究进行讨论和总结。
二、基本原理基于地平面的单目视觉里程计是一种利用摄像头捕获到的图像信息来进行定位和导航的技术。
在进行绝对尺度的估计时，主要是通过对地面上的特征点进行提取和匹配，然后根据这些特征点的运动信息来估计相机移动的绝对尺度。
三、相关研究1. 特征点提取与匹配在单目视觉里程计中，特征点的提取与匹配是关键的一步。
相关研究表明，结合光流和稠密匹配技术可以提高匹配的准确性，从而提高绝对尺度的估计精度。
2. 地面几何信息的利用地面几何信息对绝对尺度的估计有着重要的作用。
一些研究表明，通过利用相机俯视地面得到的拓扑信息和几何信息，可以提高绝对尺度的估计精度。
3. 深度学习在绝对尺度估计中的应用最近，一些研究表明深度学习可以在绝对尺度的估计中发挥重要作用。
通过利用深度学习对地面特征进行学习和预测，可以得到更准确的绝对尺度估计结果。
四、存在的问题然而，基于地平面的单目视觉里程计在绝对尺度估计中仍然存在一些问题。
在复杂的环境中，地面特征的提取和匹配难度较大，导致了绝对尺度估计的不稳定性和精度下降。
五、未来展望未来的研究方向可以集中在以下几个方面：一是进一步提高地面特征点的提取和匹配精度，可以结合多种传感器信息来提高绝对尺度的估计精度；二是加大深度学习在绝对尺度估计中的应用，通过大规模的数据训练可以进一步提高估计精度；三是结合SLAM技术，将绝对尺度的估计与建图和定位相结合，以解决在复杂环境下绝对尺度估计的问题。
六、结论基于地平面的单目视觉里程计绝对尺度的估计问题是一个研究热点，相关研究得出了许多值得借鉴的成果。
然而，仍然存在一些问题需要进一步解决。
我们相信通过未来的努力和研究，基于地平面的单目视觉里程计在绝对尺度估计中将会取得更大的突破。
单目视觉定位原理
单目视觉定位原理一、引言单目视觉定位是指通过单个摄像头获取图像信息，并利用计算机视觉技术进行处理和分析，最终确定摄像头在三维空间中的位置和姿态的过程。
它是机器人导航、增强现实、无人驾驶等领域中的重要技术之一，具有广泛的应用前景。
二、图像获取与预处理在单目视觉定位中，首先需要获取图像数据。
通常使用的是一台普通的摄像头，如RGB相机。
摄像头通过光学元件将物体反射的光线聚焦到图像传感器上，产生二维图像。
获取到的图像需要进行预处理，包括去除噪声、增强对比度等操作，以提高后续处理的准确性。
三、特征提取与匹配在预处理完成后，需要从图像中提取特征以进行定位。
特征可以是物体的边缘、角点、纹理等。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
提取到的特征需要与预先构建的特征库进行匹配，以确定物体在图像中的位置。
匹配算法可以是最近邻算法、RANSAC算法等。
四、相机标定与姿态计算为了准确地确定相机在三维空间中的位置和姿态，需要进行相机标定和姿态计算。
相机标定是指确定相机的内参和外参。
内参包括相机的焦距、主点坐标等参数，外参包括相机在世界坐标系中的位置和姿态。
姿态计算是通过相机标定信息和特征匹配结果，利用三角测量等方法计算相机的位置和姿态。
五、定位精度评估在单目视觉定位中，定位精度是一个重要的指标。
通常使用重投影误差来评估定位的精度。
重投影误差是指将三维点投影到图像平面上，再与实际图像中的位置进行比较得到的误差。
定位精度越高，代表定位结果与真实位置越接近。
六、应用领域单目视觉定位技术在机器人导航、增强现实、无人驾驶等领域有着广泛的应用。
在机器人导航中，通过单目视觉定位可以实现机器人的自主定位和导航，使其能够在未知环境中准确地感知自身位置。
在增强现实中，通过单目视觉定位可以将虚拟物体准确地叠加到现实场景中，提升用户的交互体验。
在无人驾驶中，通过单目视觉定位可以实现车辆的自主定位和地图构建，为自动驾驶提供定位支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｅｆｌｃ ｌ ａｉｎ ｏ ｔｌ ｇ ｎ ｅ ｉｌ ａ ｅ ｎｍｏ ｏ ｕ ａ ａ ｉ ａｉｎ ｔ ｄ ｎ ｓ ｌ ｏ ａｉ ｔ ｆ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｈ ｃｅｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｃ ｌｒ ｖ ｇ ｔ － ｚ ｏ ｉ ｉ ｖ ｎ ｏ
Ｚ ＡＯ Ｙｉｇ， Ｓ ｕ ＷＡ ｈ — ｏ Ｈ ｎ ＵＮ Ｑ ｎ， ＮＧ Ｓ ｕｍａ
单 目视觉导航智能车辆的 自定位方法
赵 颖 孙 ， 群 王 书茂 ，
（．聊城 大学 汽 车与 交通 工程 学院 ， 山东 聊城 ２ ２５ ；２ １ ５ ０ ９ ．中国农 业 大学 工 学院 ，北 京 １０ ８ ） ０ ０ ３
摘 要 ： 出 了一种单 目视 觉导航 智 能车辆 的 自定位 方法 ， 用 “ 提 采 两步法”对摄 像 头进行 标定； 导 出智 能车辆位姿 的参数表 推
（ ．Ｓ ｈ ｏ ｆ ｔｍｏ ｉ ｎ ｒ ｆｃＥｎ ｉｅ ｒｎ ，Ｌｉｏ ｈ ｎ ｉｅｓ ｙ １ ｃ ｏ ｌ Ａｕｏ ｂｌ ａ ｄＴ ａ ｇｎ ｅ ｇ ｏ ｅ ｉ ｉ ａ ｃ ｅ ｇＵｎｖ ｒｉ ，Ｌｉｏ ｈ ｎ ５ ０ ９ Ｃｈｎ ； ｔ ａ ｃ ｅ ｇ２ ２ ５ ， ｉａ
２ Ｓ ｈ ｏ ｏ Ｅ ｇｎｅ ｎ ， Ｃ ｉａ ｒ ｕｕａ Ｕｎ ｅｓｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ Ｃ ｉａ ． ｃ ｏ ｌ ｆ ｎ ｉｅｒ ｇ ｈｎ ｉ ｌ ｒｌ ｉ ｒｔ， ｅ ｉｇ１０ ８ ， ｈｎ） ｉ Ａｇ ｃ ｔ ｖ ｉ ｊ
０ 引 言
单 目视 觉 导 航 智 能 车 辆 广 泛 应 用 于 军 事 、 研 、 用 等 科 民
是 光 轴 与 图像 平 面 的 离
ｎ ｉ ｅｈ ｔｈ ａ ｅｔｒ ｒ ｆ ｓ ．ｃ ｎ ｒ ｆ ｓ ． ｈｃ ｉｄｃｔ ｔａｔｅｌ ｇｓ ｅ ｏ ｏ ｄｉ３ ｍ ａ ｄｅ ｏ ｏ ｆｉ １１ ｗ ｉ ａ ｒ ｒ ２ ｒ ｌ Ｏ ｈｍｅｔｈ ｑ ｉ ｍ ｎｓ ｆｎｅｌ ｅｔ ｅ ｉ ｅ． ｅ ｔｅ ｅｕｒ ｅ ｔｏ ｉｔｌｇｎ ｈｃ ｓ ｒ ｅ ｉ ｖ ｌ
达 式 ， 用 基 于 一 点 的 Ｈ ｕｈ变 换 方 法 提 取 导航 路 径 信 息 ， 算 出导 航 路 径 的 偏 转 角 采 ｏｇ 计 和 横 向 偏 移 距 离 通 过 仿 真 实验 进 行 了
验 证。实验 结果表 明， 偏转 角 的最大误差在 １ 。 内， 向偏移距 离ｄ 。之 １ 横 的最 大误 差不超过 ３ ｃ 满足 智能车辆的 自定位要 求 ． ｍ， ２ 关键词 ： 目视 觉； 智能车辆 ； 自定位； 摄像 头标 定；Ｈ ｕ ｈ变换 单 ｏｇ 中图法分 类号 ：Ｐ ４ Ｔ ２ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ０７２ ２ ０ ） ９２ ７ ．３ １０ ．０ ４（０ ８ ０ —３２０
Ｋｅ ｒ ｓ ｓｎ ｌ — ａ ｒ ｉｉ ｎ ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｅ ｉ ｌ ； ｓ ｌ－ ｃ ｌ ａｉ ｎ ｃ ｍｅ ａｃ ｌ ｒ ｔ ｎ Ｈｏ ｇ ａ ｓ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ： ｉ ｇ ｅ ｃ ｍｅ ａ ｖ ｓｏ ； ｎ ｅ ｌ ｅ ｔ ｈ ｃｅ ｉ ｖ ｅ ｆｌ ａ ｉ ｔｏ ； ａ ｒ ａ ｉ ａ ｉ ； ｏ ｚ ｂ ｏ ｕ ｈｔｎ ｆ ｒ ｒ ｍ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｌ ｌ ｃ ｌ ａ ｉｎ ｉ ｅ ｃ ｎ ｑ ｅｏ ｔｌ ｇ ｎ ｅ ｉｌ ｓ Ａ ｔ ｏ ｆ ｅｆｌ ｃ ｌ ａ ｉｎ ｆ ｒ ｎ ｃ ｌｒ ａ ｉ ａｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｉ— ｓ ｒ ｃ ： ｅｆ ｏ ａ ｉ ｔ ａｋ ｙ ｔ ｈ ｉｕ ｆ ｎ ｅ ｌ ｅ ｔ ｈ ｃｅ ， － ｚ ｏ Ｓ ｅ ｉ ｉ ｖ ｍｅｈ ｄ ｏ ｌ ｏ ａ ｉ ｔ ｓ － ｚ ｏ ｏ ｍｏ ｏ ｕ ａ ｖ ｇ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｎ ｔｌ ｇ ｎ ｅ ｉ ｌ ｔ ｄ ｅ ， Ｆ ｒｔ ， ｔ ｅ ｃ ｍｅ ａｉ ａｉ ｒ ｔ ｄ ｂ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌｗ ｏ ｓ ｐ ｍ ｅｈ ｄ Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｅ ｐ ｅ ｓ ｎ ｆ ｈ ｔｌ ｇ ｎ ｅ ｌ ｅ ｔ ｈ ｃｅ ｉ ｓｕ ｉ ｄ ｉ ｖ ｓ ｉｓｌ ｙ ｈ ａ ｒ ｃ ｌ ａ ｅ ｙ ｔａ ｉ ｏ ａ — ｔ ｔ ｏ ． ｅ ｏ ｄｙ ｓ ｂ ｉ ｔ ｅ ｘ ｒ ｓ ｉ ｓｏ ｅ ｉ ｅ ｌ ｅ ｔ ｏ ｔ ｎ ｉ
ｖ ｈｃｅ ｃｔ ｎａｅｐ ｔ ｏｗａｄ ｉｃｕ ｉｇｔｅｄｓ ｎ ｅ（ ａ ｄｔｅｄ ｆｅ ｔ ｎａ ｇｅ （ ｂ ｔ ｅｎｔｅｖ ｈｃｅａ ｄｔｅｎ ｖｇ ｔ ｎｒｕｅ ｅ ｉｌ’ ｌ ａｉ ｕ ｒ ｒ ， ｎ ｌｄｎ ｉｔ ｃ ｎ ｅ ｃｉ ｌ ｅ ｅ ｅ ｉｌ ａ ｉａｉ ｔ． Ｓｏ ｏ ｒ ｆ ｈ ａ ｈ ｌ ｏ ｎ ｗ ｈ ｎ ｈ ｏ ｏ
维普资讯
第 ２ 卷 第 ９期 ９
ＶＯ ． ９ １２
ＮＯ ９ ．
计 算 机 工程 与设 计
Ｃｏ ｍｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｓ ｇ ｕ ｅ ｇ ｎ ｅ ｇ ａ ｄ Ｄｅ ｉ ｎ ｉ
２０ 年 ５ ０８ 月
Ｍａ ０ ｙ２０ ８
Ｔｈ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ Ｈｏ ｇ ｒ ｓｏ ｍ ｄ ｐ ｅ ｂ ａｎ￣ ｖ ｇ ｔ ｎ ｒ ｕ ｅ ｉ ｆ ｒ ａ ｉｎ Ａｔ ａ ｔ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｅａ ｓ ｏ ｅ Ｅ ｐ ｒ ｅ ｔ ｅ ， ｍｐ ｏ ｅ ｕ ｈ Ｔ ａ ｆ ｒ ｉ ａ ａ ｔ ｄｔ ｏ ｔ ｉ ａ ｉ ａｉ ｔ ｏ ｎ ｓ ｏ ａ ｏ ｏ ｎ ｍ ｔ ． ｏ ｓ， ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｌｏ ｄ ｎ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ｓ ｌ ｉ ｒ ａ ｍ