本文主要涉及一种特定情况下的利用双摄像头进行定位与导航的研究,即无人快递车导航研究,其与普通自动驾驶导航的区别在于无人车运行的路线固定且已知并且不会经常性变动,这使得导航难度大大降低。这种导航方式相对于GPS导航、磁导航、二维码导航的优点在于不需要外部信号和人工特殊标记的辅助便能实现定位与导航。本文所讨论的方法主要是利用双目摄像头对送货路线周围环境进行扫描,并对沿途环境所成的像提取比较特殊且稳定的特征点,并记录这些点在实际环境中的三维坐标位置,构建以特征点为基础的路线地图。在小车实际工作时,实时对周围环境进行拍摄并与地图进行适配,从而得到小车的位置及朝向,从而达到导航的目的。本文中还创新地使用了梯度下降法来求解坐标系之间的空间变换矩阵,使得求得的变换阵相对传统方法求得的结果更贴合实际情况。本文主要涉及到如下内容:1.相机畸变矫正。照片的质量直接影响到定位的精度及导航效果,照片畸变程度过大或像素不够,此导航方法将无法运行。2.各图像特征点选取算法对比。无人车导航不单单涉及到定位精度问题,同时也涉及到定位速度问题,要求具有一定的实时性。如果定位结果时滞较大,此定位对导航将没有帮助,所以需要对比各个特征点提取及匹配方法的速度,寻找在精度及速度都满足要求的提取及匹配方法。本设计在运用已有方法进行匹配后还使用了一系列辅助的匹配纠错方案。3.地图的构建。可以认为这是此设计中较为核心的一步,地图构建的优劣直接影响到导航的效果。在本文中使用了一种新的方法来求解空间变换阵,相比传统方法求得的结果更加贴合实际情况。4.定位与导航。在有了三维地图的前提下,当小车实际运行时,便可实时对小车周围环境进行拍摄并与地图进行适配,得到小车的位置及朝向,及时对小车的运动进行调整,从而达到导航的目的。