UV-disparity

发布网友 发布时间：2024-10-23 03:46

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本文将探讨视差图在道路拟合与障碍物检测中的应用，先介绍视差图的基本概念，即在三维空间中，同一物体在双目立体相机左右相机中的成像坐标存在偏差，该偏差与物体距相机的距离相关，可通过视差图推断深度图。视差图与深度图之间存在一一对应关系，且可通过视差图推导出深度图，反之亦然。视差图和深度图在障碍物检测和道路拟合中扮演重要角色。在障碍物检测时，选择视差图还是深度图取决于是否需要在2D图像坐标系还是3D世界坐标系下获取观测值。2D检测框可直接使用视差图（单目场景则为光流图），而3D检测框则需使用深度图，因为深度图包含了点云信息，便于三维空间处理。

在道路拟合与障碍物检测中，视差图和深度图的应用各有优势与局限性。视差图可以直观地检测到障碍物的位置，而深度图则能提供更精确的三维信息，但计算上更为复杂。基于这些原理，本文将探讨三种代表性研究：

1. **实时障碍物检测**：通过将视差图转换为v-disparity图，并在该图上应用霍夫变换识别直线，进而推算出路面的俯仰角和高度。v-disparity图通过按行统计原始视差图，提供了一种简化障碍物检测的方法。然而，这种方法假设了路面在整个图像中的主导地位，可能无法准确处理复杂路面环境。

2. **高精度障碍物检测**：基于视差图生成的点云来拟合路面，利用点云的三维特性直接分割路面和障碍物。这种方法在处理非平面道路时更为准确，但计算复杂度较高。点云空间分割障碍物直接提供了三维尺度，是该方法的核心优势。

3. **基于U-V-Disparity的障碍物检测**：结合U-disparity图与v-disparity图，通过互补各自的特征来减少噪声和提高障碍物检测的准确性。这种方法通过识别特定物体在不同视差图中的表现形式，有效消除不必要的检测结果，提高检测的精度和效率。

这些方案在ADAS（高级驾驶辅助系统）中的应用表明，直接利用道路特征进行分割的方法在一定程度上有效，但前提是道路在图像中占据主导地位。在实际应用中，结合多种方法，如初步使用stixel世界提取障碍物，然后利用上述方法拟合道路参数，可以形成一种互补策略，提高整体系统的鲁棒性和准确性。在后续帧中，利用卡尔曼滤波等技术约束道路参数的时间连续性，进一步优化障碍物检测与道路拟合的性能。