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  1. 无人驾驶汽车路径识别算法研究

  2. 主要介绍采用机器视觉的无人驾驶汽车在路径识别方面采用的一种新的路径识别方法， 该方法通过摄像 头标定、车辆位置和道路位置标定、图像预处理等一系列预先处理方式， 结合图像识别中的启发式搜索算法达到准 确识别路径的目的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-23
    • 文件大小：445440
    • 提供者：lidy_bjtu

  1. 无人驾驶汽车环境信息提取及运动决策方法研究_武历颖.caj

  2. 随着汽车保有量的增长,越来越多的道路交通事故也给社会和人民造成了巨大的损失。其中,汽车驾驶人的危险驾驶行为是导致道路交通事故频频发生的主要原因。无人驾驶汽车因其无需人类驾驶操纵的特点具有广阔的应用前景。在无人驾驶汽车的行驶过程中,如何实时、鲁棒地提取行驶环境信息,以及在获得信息的基础上进行合理的运动决策是实现其安全、高效自主驾驶的关键,也是无人驾驶汽车研究中的难点和热点。论文依托国家自然科学基金重大研究计划项目(90920305)“无人驾驶车辆智能测试环境研究与开发”和中央高校基金创新团队项目

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：yuzha9785

  1. 警告交通标志识别及语音报警系统

  2. 越来越多的车辆不仅造成了交通拥堵，也使得交通变得更加复杂化。越来越多的交通信息需要通过交通标志传达出来。在复杂交通情况下或者驾驶员没有专注驾驶的情况下，交通标志往往被忽视了。因此，研究一套交通标示自动识别与提示系统就十分有必要。特别是随着智能交通理念的提出和无人驾驶技术的发展，人们要求汽车能够自己主动获取道路交通信息。本文针对交通警示标志进行了检测和识别。通过再HSV颜色空间下进行颜色分割，将交通标志候选区域提取出来，对候选区域进行进一步图像处理，甄别出交通警示标志的区域。本文采用了BP神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-13
    • 文件大小：54525952
    • 提供者：programmer0000

  1. 基于神经网络的车载交通识别系统-毕业论文_终稿.pdf

  2. 交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提 高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或 行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、 人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此 技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。 本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：Soar1997

  1. 车联网介绍.pdf

  2. 车联网介绍pdf,本文主要介绍了车联网在汽车行业的应用，结合宝马等具体案例进行了详细的说明。跨入物联网时代 如同互联网的快速普及,虽然当前在全球物联网都还处于起步阶段,但相信未来 几年,在整个大环境和社会发展力的推动下,物联网必将得到快速建设、应用和 推广,未来的社会“网络无处不在” U泛在社会 人类社会的交流无处不在 E电子社会 人与机、物与机、物与物信息交互 人类社会的交流主要依赖于计算机网 络 M机械社会 人与机的信息交互传递, 网络无处不在 人类社会的交流主要依赖于机械工 公烘服务 家庭

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743506

  1. 基于3D LiDAR的矿山无人驾驶车行驶边界检测

  2. 路沿检测是矿区无人驾驶的关键技术之一，所得路沿信息可用于辅助无人矿车的感知、规划和定位。准确的路沿检测与路沿图构建同时也是高精地图构建中的首要步骤，通过机器学的方法可以在现有路沿点的基础上初步构建道路结构拓扑。与传统的卡尔曼框架下的路沿跟踪所不同的是，本文提出了基于占用栅格思想的路沿跟踪方案。所谓占用栅格，即根据传感器感知到的障碍物信息来对全局范围内的场景进行构建的一种方法。由于矿区环境下的路沿具有高度不确定性，所以需要用一种由包含概率信息的模型找出最高可能性是路沿的位置，而基于八叉树的结构正好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：1004544
    • 提供者：weixin_38721652

  1. 汽车电子中的智能汽车环境感测的三种主流传感器解析

  2. 无人驾驶技术现如今其实非常成熟了，就以现在的技术水平看，如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局，场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行，那么不用方向盘，全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。     问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决，它们最终将监测到的数据传给高精密的处理器，识别道路、标示和行人，做出加速、转向、制动等决策。     在智能感知识别的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38653508

  1. 汽车电子中的车载智能感知识别，关键就在这三大传感器

  2. 无人驾驶技术现如今其实非常成熟了，就以现在的技术水平看，如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局，场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行，那么不用方向盘，全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。 　　问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决，它们最终将监测到的数据传给高精密的处理器，识别道路、标示和行人，做出加速、转向、制动等决策。 　　在智能感知识别的部分，车载光学系统和车载雷达系统是保证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：210944
    • 提供者：weixin_38622427

  1. 计算机视觉—红绿灯检测

  2. 交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言，在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分。针对这些难点，国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。总的来说，大多基于传统的图像处理方法；但目前也有用强学习能力的卷积神经网络去进行识别，但这类方法往往需要大量的训练样本避免过拟合的风险。截至目前的大多数方法都是在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先验进行分割得到兴趣区域，然后再通过信号灯所特有的形状特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：113664
    • 提供者：weixin_44690935

  1. 基于双目视觉的无人驾驶算法

  2. 基于现实世界是一个三维空间,所以对计算机视觉的研究也应该是在三维空间中进行的。在自动驾驶过程中的首要任务就是道路识别[1],主要是图像特征法和模型匹配法来进行识别。行驶过程中需要进行障碍物检测[2]和路标路牌识别等,此时车辆上的信息采集便可以运用单目视觉或者多目视觉。相比之下,运用多目视觉更具优势,获取的图像信息可构建成三维空间,物体运动以及遮挡等问题对其影响较小。目前有很多智能小车的研究都是基于室内环境的研究,本文基于室外环境,采用双目摄像机模型[3],考虑光照、路面材质等问题,采用分水岭算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_38674675

  1. CarND-Capstone-P9：P9反射-编写真正的无人驾驶汽车-Udacity无人驾驶汽车纳米度-源码

  2. CarND-编写真正的无人驾驶汽车-Project 9 Udacity无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 个人提交 全名：埃德纳尔多·贡萨尔维斯（EdnaldoGonçalves） 学生中心显示名称：Ednaldo G. 电子邮件：ednaldo.ticgmail.com 概述 在这个项目中，我们使用机器人操作系统（ROS）节点开发了一个系统来实现自动驾驶汽车。 我们的汽车将沿着道路上的指定航路点行驶，从摄像头图像中识别交通信号灯状态，以红色停止，然后以绿色重新开始行驶。 该系统已在Udac

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：303038464
    • 提供者：weixin_42143092

  1. 基于垂线包络和平行线对的城市道路图像消失点检测算法

  2. 从单幅图像中识别道路消失点，是无人驾驶、智能导航等领域的关键技术之一。针对城市典型道路和街道图像，提出了一种新的基于垂线包络和平行线对的城市道路图像消失点检测算法。提取单幅图像中的所有平行线对，利用图像中存在的竖直线，提出了竖直区域的包络线估计方法，并实现了对道路区域的分割，有效提取了道路区域内的平行线对。使用方向分组策略将道路区域平行线分成两类，并对近似对称的直线对求交点。利用C-means聚类和统计相结合的方法估计了城市道路场景中的消失点。实验结果表明，该算法能够准确有效地估计城市道路场景中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38530995

  1. 基于双目视觉的无人驾驶算法

  2. 基于现实世界是一个三维空间,所以对计算机视觉的研究也应该是在三维空间中进行的。 在自动驾驶过程中的首要任务就是道路识别[1],主要是图像特征法和模型匹配法来进行识别。行驶过程中需要进行障碍物检测 [2]和路标路牌识别等,此时车辆上的信息采集便可以运用单目视觉或者多目视觉。相比之下,运用多目视觉更具优势,获取的图像信息可构建成三维空间,物体运动以及遮挡等问题对其影响较小。目前有很多智能小车的研究都是基于室内环境的研究,本文基于室外环境,采用双目摄像机模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_38700240

  1. 汽车LiDAR的激光器和光电探测器选用建议

  2. 据麦姆斯咨询报道，激光雷达（LiDAR）与其它传感器技术（摄像头、雷达和超声波）的相互竞争增加了对传感器融合的需求，同时也要求对光电探测器、光源和MEMS微镜的仔细甄选。 随着传感器技术、成像技术、雷达、LiDAR、电子设备和人工智能技术的进步，数十种先进驾驶辅助系统（ADAS）功能已得以实现，包括防撞、盲点监测、车道偏离报警和停车辅助。通过传感器融合同步此类系统的运行，以允许全自动驾驶车辆或无人驾驶车辆对周围环境检测，并警告驾驶员潜在的道路危险，甚至可以采取独立于驾驶员的规避动作来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_38699726

  1. 面向安防场景的智能网联巡逻车关键技术及应用

  2. 结合行业场景的实践应用，是当前人工智能技术普遍面临的问题。面向安防应用场景，研究无人驾驶技术的实践落地——智能网联巡逻车。感知系统集成了视觉、雷达、惯性导航等多种传感器，利用人工智能、数据融合等关键技术实现对平台本体、道路环境及目标行为的准确识别。将人类经验（human intelligence， HI）的场景认知和人工智能（artificial intelligence，AI）的计算认知相结合，构建面向安防场景的混合智能认知系统。基于“人在回路”系统架构，依托5G通信、V2X（vehicle

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38711369

  1. 如何选择汽车LiDAR的激光器和光电探测器

  2. 据报道，激光雷达(LiDAR)与其它传感器技术(摄像头、雷达和超声波)的相互竞争增加了对传感器融合的需求，同时也要求对光电探测器、光源和MEMS微镜的仔细甄选。 　　随着传感器技术、成像技术、雷达、LiDAR、电子设备和人工智能技术的进步，数十种先进驾驶辅助系统(ADAS)功能已得以实现，包括防撞、盲点监测、车道偏离报警和停车辅助。通过传感器融合同步此类系统的运行，以允许全自动驾驶车辆或无人驾驶车辆对周围环境检测，并警告驾驶员潜在的道路危险，甚至可以采取独立于驾驶员的规避动作来避免碰

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：163840
    • 提供者：weixin_38718434

  1. 智能汽车环境感测的三种主流传感器解析

  2. 无人驾驶技术现如今其实非常成熟了，就以现在的技术水平看，如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局，场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行，那么不用方向盘，全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。     问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决，它们终将监测到的数据传给高精密的处理器，识别道路、标示和行人，做出加速、转向、制动等决策。     在智能感知识别的部

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：154624
    • 提供者：weixin_38693524

  1. 车载智能感知识别，关键就在这三大传感器

  2. 无人驾驶技术现如今其实非常成熟了，就以现在的技术水平看，如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局，场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行，那么不用方向盘，全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。 　　问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决，它们终将监测到的数据传给高精密的处理器，识别道路、标示和行人，做出加速、转向、制动等决策。 　　在智能感知识别的部分，车载光学系统和车载雷达系统是保证行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_38704870

  1. 一文看懂汽车激光源和光电探测器的选择

  2. 据麦姆斯咨询报道，激光雷达（LiDAR）与其它传感器技术（摄像头、雷达和超声波）的相互竞争增加了对传感器融合的需求，同时也要求对光电探测器、光源和MEMS微镜的仔细甄选。随着传感器技术、成像技术、雷达、LiDAR、电子设备和人工智能技术的进步，数十种先进驾驶辅助系统（ADAS）功能已得以实现，包括防撞、盲点监测、车道偏离报警和停车辅助。通过传感器融合同步此类系统的运行，以允许全自动驾驶车辆或无人驾驶车辆对周围环境检测，并警告驾驶员潜在的道路危险，甚至可以采取独立于驾驶员的规避动作来避免碰撞。自动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：190464
    • 提供者：weixin_38694541

  1. 关于智能汽车环境感测三种主流传感器的解析

  2. 无人驾驶技术现如今其实非常成熟了，就以现在的技术水平看，如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局，场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行，那么不用方向盘，全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。　　问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决，它们终将监测到的数据传给高精密的处理器，识别道路、标示和行人，做出加速、转向、制动等决策。　　在智能感知识别的部分，车载光学系统和车载雷达系统是保证行车安全为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：112640
    • 提供者：weixin_38747233