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近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。 相似文献
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汽车安全辅助驾驶支持系统信息感知技术综述 总被引:3,自引:1,他引:2
随着我国汽车保有量的激增,汽车驾驶安全日渐重要.围绕人-车-路系统中的人和路开发车载汽车安全驾驶支持系统受到广泛的关注.在智能运输系统的交通安全研究中,与汽车安全辅助驾驶系统相关的信息感知技术研究主要有:车辆状况检测、交通环境的检测、非常规条件下驾驶员视觉增强和对驾驶员的检测等.文中将对上述汽车安全辅助驾驶支持技术国内、外最新研究现状进行综述,并展望该领域研究动向. 相似文献
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近年来,自动驾驶技术作为智能网联汽车的重要组成部分,成为热点话题。环境感知系统是自动驾驶汽车的感官神经,扮演着“眼睛”的角色。文章通过查阅相关文献,结合当前研究热点,对自动驾驶汽车系统组成做简要介绍,同时对其环境感知系统所使用传感器的种类、工作原理、应用场景等方面做了系统介绍,对不同传感器进行对比分析并提出建议。通过介绍,能够帮助读者对自动驾驶汽车环境感知系统有初步了解,同时对相关技术人员给予一定指导。 相似文献
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基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统 总被引:2,自引:0,他引:2
基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。 相似文献
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现阶段,我国汽车产品正在向着智能化、网联化的方向发展,如此便带给了汽车用户全新的体验,同时让其重新认识了智能网联汽车技术。智能网联汽车,即融合车联网和智能车,把控制中心、车辆传感器以及执行装置等设置在智能汽车中,利用环境感知、智能决策以及执行等相关功能,通过网络和通信技术,实现人、路、车的信息交互共享,今后会慢慢代替人类驾驶汽车,可以确保汽车驾驶更加舒适和安全。 相似文献
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正无人驾驶技术是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车技术。它利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。 相似文献
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智能车辆又称轮式移动机器人,是集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,是智能交通系统的一个重要组成部分。本文介绍了世界智能车辆的研究方向和范围。 相似文献
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<正>随着计算机技术的飞速发展,人工智能技术逐渐走入大众视野,其中自动驾驶技术则是人工智能技术中的重要应用,自动驾驶技术的主要目标是让汽车可以自主行驶,减少驾驶人的驾驶疲劳,提高汽车驾驶的安全性和舒适度。自动驾驶技术的实现需要依赖于感知系统、决策系统和控制系统的协同工作,其中,自动驾驶感知系统是非常重要的一环,承担着让自动驾驶汽车“看得清”的任务,其研究和发展将影响自动驾驶汽车落地进展。 相似文献
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在雨雪天气,为了保证驾驶员前方视野清晰,各类车辆均需配备雨刮装置。汽车智能雨刮系统作为汽车高级驾驶辅助系统的重要组成部分,是智能驾驶领域研究重点之一。详细介绍了汽车智能雨刮系统中常用的两种雨滴检测方法,分别基于雨量传感器和视觉传感器来实现。详细阐述了传统的基于雨量传感器的雨滴检测方法的工作原理及其研究现状,分析了各种类型雨量传感器存在的主要问题。针对新兴的基于视觉传感器的智能雨刮系统,分析了雨滴特征及其目标检测方法的发展历程。基于视觉传感器的汽车智能雨刮系统可以和高级驾驶辅助系统的其他组件共用视觉传感器和硬件设备,极大地降低了智能雨刮系统的应用成本,但是在准确性、实时性和适应性等方面仍存在较多问题亟待解决。 相似文献
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智能驾驶技术已经成为智能车的重要开发领域,这一技术实现的关键就是对车辆精确的环境感知,对周围物体进行准确识别,避免车辆在行驶过程中出现事故,在智能辅助驾驶系统起关键性作用。目前,单一传感器不能满足复杂工况下的路面识别,基于多传感器的数据融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF)可以提高检测效率,改善单一传感器检测不精确的缺陷,文章先对传感器进行标定实现多传感器的时空同步,对识别的物体进行检测判断,确定前车。实验结果表明此方法有利于提高汽车安全行驶性能,可以准确、实时地识别前方车辆,满足多工况下的前车识别。 相似文献
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