朱子阳，陈 双

智能驾驶中双目视觉关键技术与应用算法

朱子阳，陈 双

（辽宁工业大学 汽车与交通工程学院，辽宁 锦州 121001）

为解决智能驾驶道路感知中最优立体匹配算法问题，以双目视觉感知系统为例，首先利用OpenCv标定法对双目摄像头进行标定，其次对现有的SAD、SGBM、GC 3种立体匹配算法进行编程模拟，得到各自算法的视差图，最后将算法运行时间和视差图进行对比。结果表明OpenCv标定法能够对双目摄像头进行简单快捷的标定，同时3种立体匹配算法中SAD算法运行速度最快，但匹配效果差，SGBM算法适中，GC算法运行速度最慢，但匹配效果最好。

双目视觉；OpenCv；标定；立体匹配

随着全球智能驾驶进入产业化与商业化的准备期，智能驾驶技术的迅速发展极大地推动了各类环境感知传感器的研究[1]。其中双目视觉系统（Binocular visual system）能够对特定目标进行信息提取，具有工作量小、处理速度快、实时性强等优点，使得它在动态目标识别跟踪等领域具有较高应用价值[2]。例如J等[3]使用摄像头拍摄车辆前方信息，利用卡尔曼滤波估计前方车辆的速度、位置和预计碰撞时间，提高了前向碰撞警告(FCW)和自动紧急制动(AEB)的性能。熊勇良等[4]利用双目视觉系统获取完成电力巡检工作中的无人机姿态信息，提升了无人机的定位精度。南京邮电大学张竞艺[5]利用双目视觉系统并通过核相关滤波(KCF)追踪算法，对运动中的目标实现了实时追踪，该算法在88～300 cm范围内的测量精度可达到95%以上。双目视觉系统……