【摘 要】
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单目视觉进行目标识别有着巨大优势,但在目标测距方面存在精度不足且测量过程不稳定的问题,一种基于4线激光雷达与摄像头融合的联合测距的方法被提出并改善这一问题。首先利
【机 构】
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重庆理工大学汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室,重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室2019年度开放基金资助项目(NVHSKL-201908)
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单目视觉进行目标识别有着巨大优势,但在目标测距方面存在精度不足且测量过程不稳定的问题,一种基于4线激光雷达与摄像头融合的联合测距的方法被提出并改善这一问题。首先利用卷积神经网络检测图像中的目标,得到相应的检测框;与此同时,通过标定相机内外参,将三维的激光点云数据转换到二维平面,得到2种数据对于检测环境的一致性表达。然后利用R-Tree算法快速配准检测框与相应的点云数据。此时,利用点云的深度信息能获得目标在真实世界的位置,并提出联合测距的方法来进一步提高测距精度。最终经实车采集的数据验证了所提算法的有效性。
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