重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (12): 18-25.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.12.003

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基于数据融合的目标测距方法研究

胡远志ａ，刘俊生ｂ，肖佐仁ｂ，耿庄程ｂ   

  1. 重庆理工大学 ａ．汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室；ｂ．汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室，重庆 ４０００５４
  • 收稿日期:2019-03-05 发布日期:2020-01-18
  • 作者简介:胡远志，男，博士，教授，主要从事汽车安全研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｙｕａｎｚｈｉｈｕ＠ｃｑｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ；通讯作者 刘俊生，男，硕士研究生，主要从事汽车主动安全研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｊｓａｌｅｘ＠ａｌｉｙｕｎ．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    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）

  • Received:2019-03-05 Published:2020-01-18

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摘要： 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。

关键词: 卷积神经网络, 数据融合, Ｒ-Ｔｒｅｅ算法, 联合测距

中图分类号: 

  • Ｕ４６１．９１