资料介绍
目前在机器人自主导航方面,立体视觉的应用前景广阔。,相比于造价昂贵的激光雷达,立体视觉的硬件成本仅为其五分之一左右; 而相比于超声波测距,立体视觉又有着较远的测距距离。得益于高精度的立体匹配算法和的不断提升的硬件运算速度,目前立体视觉已经能在测量精度和实时性上满足了特定场景下的需要,如在无人机障碍物躲避上已经出现较为成熟的商业化产品。虽然便于实时实现,但存在着视差图精度低,易受光线影响等缺点,导致其并不能很好的满足实际的测距需求。文中的立体匹配算法采用了最近提出的IGSMB]算法保证了最终测距的高精度和对光照的鲁棒性。双目立体视觉测距通过双目摄像机同时拍摄的左右图像对进行立体匹配,根据立体匹配得出的视差图算出目标物体的距离。立体匹配在整个测距系统中起着至关重要的作用,传统的立体匹配算法如SAD。

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