基于压缩感知和Kalman滤波的智能车辆视觉导航方法

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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.
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