Abstract-Research in adaptive cruise control (ACC) är för närvarande en av de viktigaste ämnena inom området intelligenta transportsystem. Den största utmaningen är att uppfatta miljön, särskilt i låg hastighet. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att spåra 3D-banan och hastigheten hos hindren och de omgivande fordonen genom ett stereovisionssystem. Denna spårningsmetod förlänger den klassiska patchbaserade Lucas-Kanade-algoritmen [9], [1] genom att integrera stereosystemets geometriska begränsningar i rörelsemodellen: den epipolära begränsningen, som tvingar de spårade patchar att stanna kvar på de epipolära linjerna, och förstoringsbegränsningen, som kopplar skillnaden mellan de spårade patchar till den skenbara storleken på dessa patchar. Vi rapporterar experimentella resultat på simulerade och verkliga data som visar förbättringen i noggrannhet och robusthet av vår algoritm jämfört med den klassiska Lucas-Kanade tracker.
Morat, Devernay och Cornou i REF använde begränsningarna i stereoseende och epipolär geometri för att förbättra noggrannheten och robustheten i spårningsfunktioner.
Tracking with Stereo-vision System for Low Speed Following Applications
{'venue': '2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'journal': '2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}