A monocular ranging algorithm based on track geometric features

doi:10.1088/1361-6501/add6c3

A monocular ranging algorithm based on track geometric features

2025-05-20

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DOI：10.1088/1361-6501/add6c3

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有轨电车车辆与其他交通参与者共享道路资源，从而产生显著的碰撞风险。因此，障碍物检测技术对于确保安全驾驶至关重要。基于图像几何的传统障碍物测距方法有时依赖于道路的消失点或障碍物的已知尺寸来确定相机的俯仰角。然而，当无结构道路或障碍物的测量数据模糊时，这些方法往往无法确定相机的俯仰角。本研究介绍了一种基于轨道几何特征的单一相机测距方法。首先，构建了一种基于几何矩的有轨电车轨道检测模型，从颜色空间中提取轨道边缘信息，并利用几何矩提取轨道特征以获取轨道曲线的起始点信息。其次，通过计算轨道的横向距离变化来确定相机俯仰角，利用轨道曲线的起始点坐标和固定的轨道间距。最后，采用YOLO方法进行障碍物识别，并使用基于图像几何开发的障碍物测距模型量化障碍物距离。进行了静态和动态测距实验以评估所提出的测距算法的有效性和鲁棒性。在静态测距实验中，该方法在纵向测距、横向测距和直线测距方面的平均误差分别为1.32%、5.15%和1.26%。其中，纵向和直线测距的平均误差优于当前技术。在动态测距实验中，直线测距的平均误差为2.72%，进一步证实了该技术在实际应用中的有效性。

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A monocular ranging algorithm based on track geometric features

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