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電子發(fā)燒友網(wǎng)>汽車(chē)電子>如何利用動(dòng)態(tài)車(chē)輛施加的運(yùn)動(dòng)約束改進(jìn)視覺(jué)定位?

如何利用動(dòng)態(tài)車(chē)輛施加的運(yùn)動(dòng)約束改進(jìn)視覺(jué)定位?

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2010-01-02 14:19:375

基于能量約束的LEACH分簇協(xié)議的改進(jìn)與仿真

對(duì)現(xiàn)有的LEACH 協(xié)議進(jìn)行改進(jìn),在局部簇中得出簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的平均能量基礎(chǔ)上,使簇頭滿足一定的能量約束,建立了能量參考模型,給出了正確性與復(fù)雜性分析,并在NS2 平臺(tái)下對(duì)改進(jìn)
2010-01-11 12:22:3613

運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的多傳感融合跟蹤

摘要:針對(duì)單一傳感器可靠性低、有效探測(cè)范圍小的缺點(diǎn),提出了采用雷達(dá)與機(jī)器視覺(jué)融合來(lái)實(shí)現(xiàn)路面運(yùn)動(dòng)車(chē)輛跟蹤的新方法.該方法采用動(dòng)力學(xué)模型對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)進(jìn)行描述,考慮了車(chē)體運(yùn)動(dòng)與車(chē)輪速率、轉(zhuǎn)向角之間的關(guān)系,比用線性模型更符合車(chē)輛實(shí)際行駛時(shí)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)狀況.
2011-02-01 13:47:0127

GSM的GPS車(chē)輛定位監(jiān)控系統(tǒng)

利用GPS(Global Positioning System)來(lái)作定位導(dǎo)航是GPS的最基本應(yīng)用,隨著我國(guó)城市建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大,車(chē)輛日益增多,交通運(yùn)輸?shù)慕?jīng)營(yíng)管理和合理調(diào)度已成為一個(gè)廣泛關(guān)注的問(wèn)題, 尤其是全球定位
2011-03-23 21:14:56144

基于雷達(dá)和圖像融合的3D車(chē)輛定位與識(shí)別

本文針對(duì)三維車(chē)輛定位和識(shí)別問(wèn)題, 提出了一種融合雷達(dá)和圖像信息的新方法. 結(jié)合雷達(dá)的濾波信息和圖像的灰度信息建立視覺(jué)窗口, 確定車(chē)輛的平移參數(shù), 并縮小了圖像處理區(qū)域, 降低
2011-08-18 15:37:4231

GPS車(chē)輛定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

GPS車(chē)輛定位與導(dǎo)航系統(tǒng)具有其精確定位的易實(shí)現(xiàn)性、相對(duì)成本的低廉性、設(shè)計(jì)與安裝的相對(duì)獨(dú)立性特點(diǎn)。GPS車(chē)輛定位系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)獲得了迅速發(fā)展。
2011-12-30 09:48:313398

基于無(wú)線定位技術(shù)的車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)及應(yīng)用

本文提出的基于無(wú)線定位技術(shù)的車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)將通過(guò)在實(shí)用道路交通設(shè)施頻率高、能反映交通特征的出租車(chē)和公交車(chē)上部署車(chē)載移動(dòng)定位裝置,將其作為動(dòng)態(tài)交通參數(shù)采集車(chē)輛,測(cè)量車(chē)
2012-05-25 14:38:57809

基于單目視覺(jué)的智能車(chē)輛視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)了一種精度高,穩(wěn)定性好的基于單目視覺(jué)的車(chē)載追尾預(yù)警系統(tǒng)。它利用一種新的邊緣檢測(cè)算法識(shí)別前方道路,然后利用陰影檢測(cè)與跟蹤相結(jié)合的方法識(shí)別前方車(chē)輛,接下來(lái)根據(jù)
2012-10-24 16:00:002271

一種改進(jìn)動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙ALOHA算法

一種改進(jìn)動(dòng)態(tài)幀時(shí)隙ALOHA算法_潘雪峰
2017-01-07 19:08:432

基于角色的多約束動(dòng)態(tài)權(quán)限管理模型

在基于角色的訪問(wèn)控制模型(RBAC)基礎(chǔ)上,引入訪問(wèn)終端、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和接入方式等外部因素,提出了基于角色的多約束動(dòng)態(tài)權(quán)限管理模型,依據(jù)外部因素的安全程度和資源可能帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)分別對(duì)外部因素和資源進(jìn)行
2017-11-14 11:17:386

基于改進(jìn)信息增益建立視覺(jué)詞典的人體動(dòng)作識(shí)別

興趣點(diǎn)并利用K均值聚類(lèi)建立初始視覺(jué)詞典;然后引入類(lèi)內(nèi)詞頻集中度和類(lèi)間詞頻分散度改進(jìn)信息增益,計(jì)算初始詞典中詞匯的改進(jìn)信息增益,選擇改進(jìn)信息增益大的視覺(jué)詞匯建立新的視覺(jué)詞典;最后基于支持向量機(jī)( SVM)采用改進(jìn)信息增益建立的視覺(jué)
2017-11-29 09:55:533

基于動(dòng)態(tài)權(quán)重的實(shí)時(shí)地圖匹配改進(jìn)算法

針對(duì)當(dāng)前實(shí)時(shí)地圖匹配算法難以同時(shí)保證匹配高準(zhǔn)確性和高實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,提出一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重的實(shí)時(shí)地圖匹配改進(jìn)算法。首先,算法考慮了相鄰全球定位系統(tǒng)( GPS)軌跡點(diǎn)在時(shí)間、速度和方向上的約束關(guān)系,以及
2017-11-29 10:18:001

一種改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法的用于求解約束優(yōu)化問(wèn)題

針對(duì)基本灰狼優(yōu)化( GWO)算法存在求解精度低、收斂速度慢、局部搜索能力差的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)灰狼優(yōu)化(IGWO)算法用于求解約束優(yōu)化問(wèn)題。該算法采用非固定多段映射罰函數(shù)法處理約束條件,將原約束優(yōu)化
2018-01-04 15:59:480

基于視覺(jué)背景提取的改進(jìn)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法

在復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取是視頻分析技術(shù)的首要工作。為了解決前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取的精確度不高的問(wèn)題,提出一種基于視覺(jué)背景提取( ViBE)的改進(jìn)視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取算法(ViBE+)。首先,在背景模型
2018-01-08 11:40:582

如何利用PROE和ADAMS建立了外槽輪式排種器的電控運(yùn)動(dòng)仿真模型

本文利用PRO/E和ADAMS建立了外槽輪式排種器的電控運(yùn)動(dòng)仿真模型,并設(shè)定相關(guān)約束運(yùn)動(dòng)函數(shù),對(duì)虛擬樣機(jī)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真。對(duì)電控外槽輪式排種器的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了設(shè)計(jì),其中包括篩板對(duì)種子篩選的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),外槽輪式排種器槽輪與阻塞輪軸向變速移動(dòng)與其同排種軸的變速轉(zhuǎn)動(dòng)。
2018-04-28 14:32:2332

MEMS動(dòng)態(tài)測(cè)試系統(tǒng)的組成和關(guān)鍵測(cè)量技術(shù)的研究

本文基于自動(dòng)調(diào)焦顯微視覺(jué)的MEMS動(dòng)態(tài)測(cè)試系統(tǒng),通過(guò)采集MEMS器件顯微視覺(jué)圖像,利用平面亞像素運(yùn)動(dòng)位移算法和焦平面的定位,實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)MEMS器件平面和離面運(yùn)動(dòng)的測(cè)試。本文將介紹基于自動(dòng)調(diào)焦顯微視覺(jué)的MEMS動(dòng)態(tài)測(cè)試系統(tǒng)的系統(tǒng)組成及其關(guān)鍵的測(cè)量技術(shù)和數(shù)據(jù)處理算法,并對(duì)系統(tǒng)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。
2019-08-30 08:03:003085

如何使用改進(jìn)人工魚(yú)群算法來(lái)進(jìn)行車(chē)輛軌跡規(guī)劃方法概述

速度為核心計(jì)算基礎(chǔ),分析得到了車(chē)輛的最佳軌跡。首先,對(duì)人工魚(yú)群算法在車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)和不足進(jìn)行分析,引入萬(wàn)有引力力學(xué)模型與避障模式控制,提出一種改進(jìn)的人工魚(yú)群算法;然后,分析車(chē)輛在車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景中的受力約束利用
2018-12-13 10:57:599

基于運(yùn)動(dòng)平滑約束項(xiàng)的快速誤匹配剔除算法

點(diǎn),基于漢明距離實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)初匹配;其次,基于運(yùn)動(dòng)平滑約束項(xiàng)統(tǒng)計(jì)鄰域支持估計(jì)量實(shí)現(xiàn)誤匹配粗剔除;然后,進(jìn)一步采用空間幾何約束關(guān)系實(shí)現(xiàn)誤匹配精剔除;最后,利用分組排序采樣求解模型參數(shù),采用加權(quán)平均實(shí)現(xiàn)圖像融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的
2019-01-03 14:50:581

利用時(shí)空證據(jù)和獨(dú)立視覺(jué)通道改善車(chē)輛環(huán)境感知的多傳感器融合

對(duì)于智能車(chē)輛來(lái)說(shuō),多傳感器融合對(duì)于高精度和魯棒性的感知交通環(huán)境至關(guān)重要。在這篇論文中,我們提出了兩種有效的方法,即時(shí)空證據(jù)生成和獨(dú)立視覺(jué)通道,以改善多傳感器跟蹤水平對(duì)車(chē)輛環(huán)境感知的影響。時(shí)空證據(jù)包括即時(shí)證據(jù)、跟蹤證據(jù)和跟蹤匹配證據(jù),以改進(jìn)存在融合。
2019-01-05 09:35:573793

三維裝載約束車(chē)輛路徑問(wèn)題的模擬退火算法論文說(shuō)明

傳統(tǒng)的車(chē)輛路徑問(wèn)題只考慮物品裝載的質(zhì)量屬性約束,而忽略其他裝載屬性約束。針對(duì)這種情況,研究了三維裝載約束車(chē)輛路徑問(wèn)題,提出了三維裝載的處理算法,基于模擬退火算法設(shè)計(jì)了一種兩階段啟發(fā)式算法進(jìn)行求解
2019-02-11 08:00:005

車(chē)輛自主定位技術(shù)

對(duì)于未來(lái)的車(chē)輛來(lái)說(shuō),確定自身在車(chē)道內(nèi)的位置是基礎(chǔ)。因此定位和地圖構(gòu)建,成為了一個(gè)基礎(chǔ)而重要的環(huán)節(jié),對(duì)于自動(dòng)駕駛的核心控制系統(tǒng)而言,需要利用感知傳感器觀察環(huán)境,同時(shí)根據(jù)感知信號(hào)對(duì)環(huán)境的地圖構(gòu)建和自身進(jìn)行定位
2019-05-30 15:44:595236

運(yùn)動(dòng)視覺(jué)目標(biāo)遮擋區(qū)域規(guī)避的實(shí)現(xiàn)方法

動(dòng)態(tài)遮擋規(guī)避是指運(yùn)動(dòng)視覺(jué)目標(biāo)在某一時(shí)刻發(fā)生遮擋時(shí),以該時(shí)刻視覺(jué)目標(biāo)遮擋區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,通過(guò)對(duì)視覺(jué)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)、合理規(guī)劃攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)方式并多次移動(dòng)攝像機(jī)以便觀測(cè)到更多的遮擋區(qū)域。
2020-01-16 17:37:001797

體育器械視覺(jué)定位檢測(cè)應(yīng)用

隨著生活節(jié)奏的不斷加快,人們的心理負(fù)擔(dān)也在日益加重。壓力就像洪水,累積到一定程度,就需要釋放,運(yùn)動(dòng)已成為一種很有效的緩解壓力方式,而打球便是運(yùn)動(dòng)解壓的一種。 你可知我們經(jīng)常使用的體育器械是如何做視覺(jué)
2020-05-22 14:35:511564

醫(yī)療器械視覺(jué)定位應(yīng)用

隨著醫(yī)療器械水平的不斷更新和提高,越來(lái)越多的生產(chǎn)廠商將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)引入實(shí)際生產(chǎn)中來(lái),以達(dá)到提高生產(chǎn)效率,加強(qiáng)產(chǎn)品品質(zhì)保障的目的。而利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)定位噴碼便是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在醫(yī)療器械領(lǐng)域
2020-05-22 15:08:092025

電子設(shè)備中的控制電路可以對(duì)手表面部元素的屬性施加燒毀約束

為了降低手表面部元素的燒毀風(fēng)險(xiǎn),電子設(shè)備中的控制電路可以對(duì)手表面部元素的屬性施加燒毀約束,例如峰值亮度約束、停留時(shí)間約束、顏色約束、對(duì)每個(gè)元素的形狀的約束以及對(duì)元素樣式的約束
2020-07-10 11:41:331548

車(chē)輛系統(tǒng)動(dòng)態(tài)高級(jí)估計(jì)技術(shù)綜述

車(chē)輛系統(tǒng)動(dòng)態(tài)高級(jí)估計(jì)技術(shù)綜述
2021-07-18 09:19:210

礦井人員定位車(chē)輛定位的功能

伴隨著煤礦智能化建設(shè)的有序推進(jìn),高精度礦井人員定位在煤礦生產(chǎn)中的應(yīng)用對(duì)象已不再局限于人員。而是從人到車(chē)輛,再到設(shè)備,高精度礦井人員定位在煤礦生產(chǎn)中應(yīng)用愈加廣泛。礦井人員定位車(chē)輛定位是礦井安全生產(chǎn)
2021-09-10 17:04:46924

基于毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺(jué)的夜間前方車(chē)輛檢測(cè)

夜間由于光線強(qiáng)度不夠,大部分白天的車(chē)輛特征信息已經(jīng)不可用,因此用于白天的車(chē)輛檢測(cè)算法基本失效。車(chē)輛尾燈是夜間車(chē)輛的明顯特征,目前,對(duì)于夜間前方車(chē)輛檢測(cè)識(shí)別的研究主要是利用單目視覺(jué)傳感器,獲取車(chē)輛前方的視覺(jué)感知信息,基于圖像信息提取尾燈特征進(jìn)行前方車(chē)輛識(shí)別。
2022-03-15 14:12:052125

運(yùn)動(dòng)控制+機(jī)器視覺(jué)Demo軟件框架(三)視覺(jué)糾偏

運(yùn)動(dòng)技術(shù)專(zhuān)注于運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)研究和通用運(yùn)動(dòng)控制軟硬件產(chǎn)品的研發(fā),是國(guó)家級(jí)高新技術(shù)企業(yè)。主要業(yè)務(wù)有:運(yùn)動(dòng)控制卡_運(yùn)動(dòng)控制器_EtherCAT運(yùn)動(dòng)控制卡_EtherCAT控制器_運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)_視覺(jué)控制器__運(yùn)動(dòng)控制PLC_運(yùn)動(dòng)控制_機(jī)器人控制器_視覺(jué)定位等等。
2022-04-19 17:03:423249

視覺(jué)感知定位技術(shù)首個(gè)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布

基于視覺(jué)信息的定位利用高清攝像頭對(duì)定位周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行分析,通過(guò)對(duì)周?chē)鷪D像的處理和分析計(jì)算得到當(dāng)前的位置信息。根據(jù)是否使用先驗(yàn)的視覺(jué)地圖,可將視覺(jué)定位技術(shù)分為基于視覺(jué)地圖的定位與無(wú)先驗(yàn)地圖的定位
2022-11-14 10:18:34473

GNSS模塊在“車(chē)輛定位”的應(yīng)用

車(chē)輛定位系統(tǒng)需要準(zhǔn)確的回報(bào)車(chē)輛位置,能實(shí)時(shí)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行跟蹤和定位,從而滿足企業(yè)對(duì)車(chē)輛的有效控制,現(xiàn)有的車(chē)輛定位系統(tǒng)分為直接定位的系統(tǒng)和按照航位推算原理確定位置兩種,隨著現(xiàn)在對(duì)于定位精度的要求越來(lái)越高
2022-11-21 16:17:58537

復(fù)雜約束下自動(dòng)駕駛車(chē)輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃解析

車(chē)輛運(yùn)動(dòng)受到運(yùn)動(dòng)學(xué)約束,比如它不能實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)側(cè)向移動(dòng),前驅(qū)的車(chē)輛必須依賴(lài)前輪的轉(zhuǎn)向才能實(shí)現(xiàn)變道、轉(zhuǎn)向等操作,在彎道上不能速度過(guò)快等等。通常我們采用單車(chē)模型(Bicycle Model)對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模。
2023-03-30 10:19:38796

基于自動(dòng)駕駛車(chē)輛新型的視覺(jué)語(yǔ)義定位算法

? 摘要 高度精確且魯棒的定位能力對(duì)于城市場(chǎng)景中自動(dòng)駕駛車(chē)輛(AVs)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的基于視覺(jué)的方法由于光照、天氣、視角和外觀變化而導(dǎo)致定位丟失。在本文中,我們提出一種新型的視覺(jué)語(yǔ)義定位算法
2023-05-22 11:42:28502

自動(dòng)駕駛車(chē)輛控制(車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型)

本文應(yīng)配合b站up主“ 忠厚老實(shí)的老王 ”的 自動(dòng)駕駛控制算法 系列視頻食用。文章目錄1. 兩個(gè)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 1.1 三個(gè)坐標(biāo)系 1.2符號(hào)定義 1.3車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 1.4車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型
2023-06-07 11:53:490

鎖定!利用動(dòng)態(tài)車(chē)輛施加運(yùn)動(dòng)約束改進(jìn)視覺(jué)定位

6自由度視覺(jué)定位是在給定先驗(yàn)三維地圖和查詢(xún)圖像的情況下估計(jì)相機(jī)絕對(duì)姿態(tài)的任務(wù)。這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究問(wèn)題,特別是對(duì)于自動(dòng)駕駛車(chē)輛的長(zhǎng)期和連續(xù)運(yùn)行,因?yàn)榕c數(shù)據(jù)庫(kù)圖像相比,查詢(xún)圖像可能會(huì)發(fā)生顯著的外觀和視角變化。
2023-07-17 14:30:01281

SLAM領(lǐng)域中的VIO(視覺(jué)慣性里程計(jì))

IMU測(cè)量可以提高視覺(jué)SLAM在某些復(fù)雜場(chǎng)景的魯棒性,在于相機(jī)快速運(yùn)動(dòng)動(dòng)態(tài)障礙物、光線明暗變化明顯、環(huán)境中紋理缺失等導(dǎo)致圖像信息質(zhì)量較差的情況下,利用IMU信息仍能得到有效的定位結(jié)果。
2023-09-07 16:57:061097

自動(dòng)駕駛車(chē)輛定位與乘員監(jiān)測(cè)

與測(cè)距LiDAR等)的輸入。“定位”涵蓋的范圍很廣。一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)可能只包括一些車(chē)輛運(yùn)動(dòng)與原始GNSS輸出的融合,而一個(gè)復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)可能正在處理20個(gè)或更多傳感器的輸入,并將接收到的數(shù)據(jù)與地圖中存儲(chǔ)的位置進(jìn)行比較,地圖每英里可能有
2023-10-04 17:49:00287

基于車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的控制方法

車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 基于車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的控制方法主要考慮了車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)約束對(duì)車(chē)輛控制的影響。 平時(shí)見(jiàn)到的汽車(chē)屬于 阿克曼轉(zhuǎn)向,通常可以簡(jiǎn)化為兩輪的自行車(chē)模型 其假設(shè)車(chē)輛的前后輪均為剛體,只能沿著車(chē)輪滾動(dòng)
2023-11-15 16:16:24199

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)中的非完整約束運(yùn)動(dòng)模型推導(dǎo)

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)中的運(yùn)動(dòng)學(xué)約束是指機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中受到的限制,包括位置、姿態(tài)、速度和加速度等因素。這些約束會(huì)對(duì)機(jī)器人的自由度產(chǎn)生影響,從而影響機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和控制。運(yùn)動(dòng)學(xué)約束通常用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述,為機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制提供了理論基礎(chǔ)。
2024-01-18 16:45:24334

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