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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
92.
伴随着无人驾驶领域的迅速发展,激光雷达(LIDRA)在这一行业上的应用越来越广泛。激光雷达的快速发展,为智能网联汽车在目标跟踪与识别等方面提供了另一种方式。文章以车载激光雷达在自动驾驶行业上的应用为切入点,介绍了车载激光雷达的三种应用算法。目标跟踪与识别算法,通过目标跟踪算法对障碍物运动状态做出估计和预测,实时评估障碍物和无人驾驶车辆的安全等级,作出相应的决策。即时定位与地图构建(SLAM)相关算法,应用于解决机器人在未知环境中定位自身位置和姿态的一种高级算法。点云分割往往是物体识别、地图构建的基础,通过对六种常用分割算法的描述,分析了算法各自的特点,为不同应用场景算法的选择提供了一定参考。 相似文献
93.
智能车辆实现自主导航的必要条件之一是定位技术,目前基于三维激光雷达的同步定位与建图(SLAM)技术是定位技术的主流方案。文章从三维激光SLAM的算法框架和关键模块进行总结,具体讨论了扫描匹配、后端优化、闭环检测、地图构建等关键模块的常用算法及改进;综述了几种开源的三维激光SLAM,并对比了其优缺点;对在应用中激光雷达局部点云稀疏、Z轴的漂移以及动态对象引发的噪声影响等关键性问题进行了分析阐述;指出了基于三维激光雷达的SLAM与深度学习相结合、多传感器融合是未来三维激光SLAM的发展和研究方向。 相似文献
94.
苏靖棋 《现代城市轨道交通》2020,(1):110-113
激光扫描技术用于铁路检测的历史已经很长。从宏观的地形地貌测量到毫米级精度的建模,使用者可根据不同的应用需求,利用不同的激光扫描系统获得最佳的检测数据。不同激光扫描系统所采集的数据集还可以相互补充,具有巨大的潜力。自2018年以来,法国的3列Vigirail试验车,除安装了已投入使用的各种测量设备外,还配备了一套激光扫描系统,此系统是奥地利Laser Measurement Systems GmbH公司生产的VMX-RAIL系统。这是世界上第一个包含3台扫描仪的铁路用车载激光雷达(LiDAR)测量系统,安装于车顶,用于检测轨道环境。 相似文献
95.
96.
2021年12月的NIO Day上,蔚来宣布新推出的ET7和ET5将分别于2022年3月和9月交付.作为新车卖点之一,ET7和ET5搭载了蔚来最新的自动驾驶技术NAD (NIO Autonomous Driving).在蔚来的这套NAD系统中,感知硬件除了摄像头和毫米波雷达,还包括了这一两年来备受关注的激光雷达. 相似文献
97.
得知前方的情况对于船舶航行安全至关重要。现在,OffshoreMonitoring公司正在对创新的Ladar技术进行测试。Ladar是一种基于激光技术的防撞系统,可识别漂浮在水面之上或之下的物体,包括渔网、原木、容器和冰、塑料和其他漂浮物等。该系统最近在斯堪的纳维亚半岛和地中海附近海域的多艘船舶上进行了测试并取得了成功。 相似文献
98.
99.
为引起行人对夜间行驶过程中汽车的注意,避免造成车灯晃眼而引发交通事故,提出了一种结合90C51单片机和汽车CAN总线的智能车灯控制系统,首先通过安装在汽车前端的激光雷达来检测前方是否有行人,并且可以通过连续接收的雷达间隔时间结合汽车车速判断行人的行走方向,以此决定车灯的变换。智能车灯设计系统关键在于可以通过自动检测使车灯自动变换,而不需要人为长时间手动控制车灯,进一步降低交通事故的发生率和减少驾驶疲劳,保证行车安全。 相似文献
100.