基于立体视觉和扩展卡尔曼滤波器的运动估计

作者：胡福志; 黄影平^*; 魏宏建; 胡兴

来源：信息与控制, 2020, 49(05): 570-577.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2020.9609

• 目标检测
• 目标跟踪
• 运动估计
• 立体视觉
• 扩展卡尔曼滤波器

针对智能汽车避障问题,提出了一种相机自身运动情况下,基于双目立体视觉和扩展卡尔曼滤波器(EKF)的运动估计方法.检测阶段,借助立体视觉的三维重建能力依据目标位置分割目标获得感兴趣区域(ROI).跟踪阶段,通过光流法跟踪ROI内的边缘点,建立EKF预测与测量模型将自车运动、光流及视差融合在一起,更新获得优化的目标位置和速度信息.该方法针对自车运动平台,建立自车和目标相对运动模型,采用边缘点跟踪约束和随机采样一致性算法(RANSAC)剔除不可靠的跟踪点.以KITTI公共数据集提供的交通场景为测试对象,验证了方法的有效性.

• 单位
  上海理工大学