同济大学学报(自然科学版)

作者：张宁，张浩彬，吴建华，阳媛，殷国栋

单位：1.东南大学 机械工程学院，江苏 南京 211189;2.东南大学 仪器科学与工程学院，江苏 南京 210096

关键词：电子稳像,视觉系统,智能车辆,自适应卡尔曼滤波,汽油模型车

基金：国家自然科学基金 （52072072；52025121）

车载摄像头是智能车辆视觉系统中必不可少的部件。在恶劣道路或极限工况下，车辆的振动状况显著，车载摄像头采集到的图像序列会发生抖动。针对此问题，提出了一种适用于车辆复杂工况的电子稳像算法。基于车载工况下的实时性要求，选择ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）算法进行特征检测与描述。为了提高特征点匹配精度与匹配效率，改进了传统随机采样一致性算法，增强了其对多匹配点、匹配点集中工况的适应性。为了适应车载工况下的剧烈振动，采用了自适应卡尔曼滤波算法以解决经典的卡尔曼滤波对初值敏感的问题。最后搭建了一辆振动特性显著的汽油模型车，在恶劣的路面条件下开展了实验，在较正常工况更为极端的条件下验证了提出的电子稳像算法的正确性与有效性。

来源：2022年第4期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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