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视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境,同时估计自身位置,当车辆运动过快时,定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题,本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能,将建图和定位拆分为两个独立模块,车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图,然后,在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息,地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明,所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59,2.61,2.73 m,图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%,3.89%和1.69%,4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法,系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。 相似文献
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近日,为缓解城市道路交通压力,打造高效综合运输体系,推动“海澄文定一体化”综合经济圈融合,澄迈县拟整合利用老城镇站至美兰站段的海南环岛高铁铁路资源,开行该段市域公交化列车。目前,2列澄迈县市域公交化列车已经从铁路南港登岛。 相似文献
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“十四五”期间,国家发改委将进一步细化城市轨道交通审批条件,不受理不具备条件的城市和一般地级市的首轮建设规划;同时规定开通运营三年后客流不达标的,不能上报新一轮建设规划。另外,原则上低运量轨道交通项目工程费用和车辆购置费,不得超过1亿元/公里,初期客流强度不得低于0.1万人次/公里日。 相似文献
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公共自行车系统作为城市公共交通的重要组成部分,对于缓解城市交通拥堵和建设低碳、环保的出行体系起到了积极的作用。然而,由于公共自行车系统的借还车需求在时间和空间分布上存在不均衡性,在使用公共自行车时,经常遇到“借车难”或者“还车难”的问题,使得出行者不得不放弃使用公共自行车出行。为了有效地提升出行者借还公共自行车的成功率,研究了1种基于细节层次模型的自行车调度方法。基于公共自行车站点之间的相似度,采用谱聚类算法对站点进行层次划分,形成基于空间范围(即公共自行车站点所占据的地理空间区域)的站点簇;在每个划分层级上统计不同簇之间的自行车借/还需求,结合遗传算法对调度车辆的运输路径进行求解;将不同层级上的调度方案叠加,形成1种调度粒度由粗到细的自行车调度方案。通过对比实验证明:基于细节层次模型的公共自行车调度方法较传统方法减少了42.70%的调度路径,进而减少了相应的调度时间。 相似文献
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