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摘要
在自动驾驶的研究中，障碍物检测与车辆视觉定位一直是2个研究热点。针对在目前的自动驾驶解决方案中，障碍物检测与车辆视觉定位是被完全划分为2个模块单独完成的，部分计算得到的模块并未实现最佳的利用这一缺陷，提出了以立体匹配恢复出的视差图为节点，左右目影像间进行障碍物检测，前后帧之间以图像点匹配计算得到的位姿作为初值，辅助利用三角化方法恢复出点云，完成车辆的定位，构建了障碍物检测与车辆视觉定位的一体化系统，实现了对立体匹配结果的双重利用。在自动驾驶开源数据集上进行测试，障碍物检测具有较好的检测结果。里程计均方根误差为0.012 766 m，全程轨迹误差平移百分比为0.4%，在精度上取得了较好的效果，且具有更强的鲁棒性。
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