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双目俯视视觉导航相机标定及障碍物检测算法研究的中期报告
一、研究背景和任务
在自主驾驶和机器人领域，视觉导航是一项重要的技术，能够实现车辆和机器人在复杂环境中的精确控制和定位。其中，双目俯视视觉导航相机是一种可以在行驶过程中实时获取路面信息的设备。本研究的任务是进行双目俯视视觉导航相机的标定，并开发一种可靠的障碍物检测算法来辅助自主导航。
二、已完成工作
1.双目俯视视觉导航相机的标定方法研究：
本研究采用了基于角点检测的标定方法，并通过使用棋盘格模式来检测图像中的角点。通过测量标定板上的角点坐标和相机坐标系下的对应点坐标，可以得到相机的内参和外参参数，完成双目俯视视觉导航相机的标定工作。
2.障碍物检测算法的初步研究：
我们采用了基于深度学习的目标检测算法来实现障碍物的识别和检测。我们使用了YOLOv3算法，对标定后的双目俯视视觉导航相机获取的图像进行训练和优化，并取得了一定的检测效果。
三、下一步工作
在完成上述工作的基础上，我们将进一步深入研究，具体包括以下方面：
1.完善标定方法研究，进一步提高标定精度和可靠性；
2.优化障碍物检测算法，提高检测精度和稳定性；
3.考虑多种障碍物检测算法，并进行对比实验和评估；
4.实现基于双目俯视视觉导航相机的自主导航系统，开展实车测试和验证工作。