基于改进立体视觉算法的无人驾驶测距技术

作者：刘型定; 张欣^*; 任志强; 朱煜君

来源：智能计算机与应用, 2022, 12(09): 123-127.

• 双目视觉
• CLAHE
• k-means聚类
• 测距

为了保障无人驾驶汽车行驶安全，提高无人驾驶测距精度，本文提出了一种基于双目视觉的改进测距方法，解决视差计算不准确的问题，采用对比度受限自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)算法进行图像细节优化，添加k-means聚类算法选取合适的视差值。实验结果表明，在汽车安全行驶距离范围内，仅使用CLAHE对灰度图像进行优化时，测距平均相对误差约为3.36%;同时采用CLAHE和k-means聚类优化视差时，测距平均相对误差降低了1.06%,测距精度较高。

• 单位
  贵州大学