基于立体视觉的无人智能车车前障碍检测研究 开题报告

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基于机器视觉的智能车辆障碍物检测方法研究

基于机器视觉的智能车辆障碍物检测方法研究

Ke r s I tl g n e i l ;Ma h H iin y y wo d : n el e tv h ce i c e vso ;S mmer a s r i t t nfm yr o
探 测 障 碍 物 和 预测 危 险 是 智 能 车 辆 不 可 缺 少 的重 要 功 能 。对 前 方 车 辆 进 行 实 时 自动 探 测 和 识 别 对 于 保 持 安 全 车 距 、 防 止 发 生 碰 撞 事 故 具 有 十 分 重 要 的 意 义 ,也 是 安 全 行 驶 的前 提 条 件 。 视 觉 是 人 类 观 察 世 界 、认 识 世 界 的 重 要 功 能 手
文 章 编 号 : 10 —2 8 (0 2 40 2 — 0 206 20 )0 —160 4
基 于 机 器 视 觉 的 智 能 车 辆 障 碍 物 检 测 方 法 研 究
李 斌 ,王 荣 本 ,郭 克 友
( 林 大 学 交 通 学 院 ,吉 林 吉 长春 10 2 ) 30 5
摘 要 : 着 重 阐 述 基 于机 器 视 觉 的 前 方 车 辆 障碍 物 检 测 方 法 。 先 根 据 公 路 上 前 方 车 辆 的 先 验 特 征 模 型 , 立 障 碍 物 探 测 首 建 的 感 兴 趣 区 , 缩 小 搜 索 区 域 ; 后 提 出 一 种 新 的 对 称 变换 算 子 , 于 检 测 障 碍 物 车 辆 的 对 称 轴 , 确 定 障 碍 物 车 辆 的 矩 以 随 用 并 形 轮 廓 为 进 一 步 提 高 障 碍 物 检 测 的 实 时 性 , 用 递 归 模 板 匹 配 法 对 障 碍 物 进 行 跟 踪 试 验 表 明 上 述 方 法 是 有 效 的 。 采
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开题报告智能小车

开题报告智能小车

开题报告智能小车1. 引言智能小车是一种通过自主导航和感知环境的能力来实现移动的车辆。

它可以应用于各种任务,如自动驾驶、物流仓储和环境监测等领域。

本文将介绍我打算开发的智能小车,并说明开发的目的、背景和方法。

2. 项目背景随着人工智能技术的快速发展,智能小车成为了一个热门的研究领域。

智能小车可以利用自身的传感器来感知周围的环境,并根据环境变化做出相应的行动。

它可以通过计算机视觉和深度学习等技术来实现对道路和障碍物的识别,进而做出安全的行驶决策。

本项目的目的是开发一个基于机器学习和计算机视觉的智能小车,通过对车辆周围环境的感知和数据分析,实现自主导航和避障功能。

这对于提高交通安全性、优化物流效率和提升人们生活质量具有重要意义。

3. 开发方法3.1 硬件平台为了实现智能小车的功能,我们需要选择适合的硬件平台。

考虑到成本和灵活性,我计划使用树莓派作为主控板,搭配相应的传感器和执行器。

3.2 软件设计智能小车的软件设计包括两个主要部分:感知和决策。

感知部分主要利用计算机视觉和传感器输入,获取车辆周围环境的信息。

决策部分根据感知到的信息,通过机器学习算法和规则引擎,进行决策和控制小车的行为。

在感知部分,我们将利用摄像头获取车辆前方的图像,并利用图像处理算法进行道路和障碍物的识别。

同时,我们还将使用超声波传感器和红外传感器来检测车辆周围的距离和障碍物。

在决策部分,我们将采用深度学习算法来训练小车的行为模型。

通过给定的输入信息,小车将能够做出合理的决策,如加速、减速、转弯和停止等。

3.3 开发流程本项目的开发流程包括以下几个步骤:1.确定需求和功能:明确智能小车的需求和功能,包括自主导航、避障等功能。

2.硬件选型和搭建:选择适合的硬件平台,并搭建相应的电路和传感器系统。

3.软件设计和编码:设计智能小车的软件架构,并进行编码实现。

4.数据采集和预处理:采集车辆周围环境的数据,并进行预处理。

5.模型训练和优化:利用采集的数据,训练智能小车的行为模型,并进行优化。

视觉导航履带式移动机器人小车的研究设计开题报告

视觉导航履带式移动机器人小车的研究设计开题报告
七、进度安排:
3月8日~3月26日确定题目、查阅资料,熟悉相关软件,写开题报告
3月27日~4月4日机器人底盘结构的分析设计
4月5日~4月11日机器人传感器结构设计
4月12日~4月18日机器人视觉传感器的软件设计
4月19日~4月25日视觉算法的研究
4月25日~5月1日整理设计结果,撰写说明书
5月2日~5月15日答辩
学生开题报告表
课题名称
基于视觉的机器人设计
课题来源
B
课题类型
D
导师
学生姓名
学号
专业
机械设计制造及其自动化
机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。其原理是利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
指导教师签名:日期:
课题类型:A、工程设计,B、工程技术研究,C、软件开发,D、机械设计,E、实验研究,
F、理论研究,G、其它
一、调研准备:
1)记录导师布置任务要求,并认真阅读。
2)搜集与课题相关的工具书,为设计作好充分准备。
3)通过上网查询相关科研资料及阅读相关文献,了解课题设计的原理并制定一套可行的设计方案。
二、设计题目:基于视觉的移动机器人设计与分析
三、设计目的:通过该设计了解移动机器人分类,结构以及运动控制方法,通过三维软件可以以进行结构设计,培养独立工作的能力。
四、设计要求:要求独立完成任务,掌握三维软件在结构设计方面的应用,熟悉机器人的运动学方程和机器人传感器的具体应用。

开题报告(智能小车)

开题报告(智能小车)

毕业设计(论文)开题报告
一、基本信息
学生姓名倪小玉班级电子0911 学号2009238108 系名称自动化技术系专业应用电子
毕业设计(论文)题目智能循迹小车的设计指导教师李玮二、开题意义
课题的现状与发展趋势
现状:
智能小车发展很快,从智能玩具到其它各行业都有实质成果。

其基本可实现循迹、避障、检测贴片寻光入库、避崖等基本功能,这几届的电子设计大赛智能小车又在向声控系统发展。

比较出名的飞思卡尔智能小车更是走在前列。

我此次的设计主要实现循迹避障这两个功能。

智能车辆也叫无人车辆,是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。

它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。

智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下,能自动的操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预订的道路进行。

智能小车主要运用领域包括军事侦察与环境检测、探测危险与排除险情、安全检测受损评估、智能家居。

发展趋势:
智能偱迹小车可广泛应用于军事侦察、勘探、矿产开采等不便于人员实地堪察的环境。

稍加改造,可应用于军事反恐、警察维和等领域,从而达到最大限度的避免人员伤亡,保存战斗实力的目的。

因此,具有重要的军事和经济意义。

随着汽车工业的,其与电子信息产业的融合速度也显著提高,汽车开始向电子化、多媒体化和智能化方向发展,使其不仅作为一种代步工具、同时能具有交通、娱乐、办公和通讯等多种功能。

智能小车是一个集环境感知、规划决策,自动行驶等功能与异地的综合系统,它集中的运用了计算机、传感、信息、通信、导航及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。

基于机器视觉的智能车辆障碍物检测方法研究

基于机器视觉的智能车辆障碍物检测方法研究

段 , 驾驶员驾驶车辆过程中所需要信息的 90 %来自 视觉[1] 。而从图像处理与模式识别发展起来的计算机
标 ,也是长期积累先验知识或者说是训练学习的结果 。 公路上行驶的前方车辆在灰度图像中主要呈现以
视觉 (也称机器视觉) , 能够利用图像和图像序列来 下后视特征 :
识别和认知三维世界 , 使计算机实现人的视觉系统的
11 形状特征 。大体为矩形 ,而且满足特殊的形状
某些功能 。因此机器视觉已成为目前智能车辆及安全 比例 ,宽一般在 1~2m 之间 ,高一般在 1~3m 之间 。
辅助驾驶中信息获取手段的主要途径 。本文立足机器
21 边界特征 。底部水平线 、左右两侧的垂直边 、
视觉技术 , 提出了一种比较系统的障碍物实时探测识 后车窗 、保险杠 、车牌在图像中呈明显的边界特征 。
S Ti , j = Mi , j·Ei , j·255
(1)
Mi , j = e - λ| mi , j|
(2)
∑ ∑ mi , j =
r= +k r=- k
· s = + k
s = - k gi - r, j- s
s3
(3)
∑ Ei , j = -
l l
= 255
=0 [
pl
ห้องสมุดไป่ตู้
·ln pl
+
(1
-
31 灰度特征 。一般情况下 , 车辆在图像中与背 景灰度有显著差异 。可考虑离线建立背景的灰度特征 模型 , 以便在线时和车辆的灰度进行比较 。
41 对称性特征 。车辆的对称特征包括灰度对称 、 水平边缘和垂直边缘对称 。
51 位置特征 。一般位于车道线内 。 61 序列图像特征 。前方车辆在图像序列中呈一 定的连续性 。 71 动态变化特征 。车辆特征模型应是动态变化 的 。距离不同所呈现的特征是不同的 。例如 , 当车辆 距离较远时 , 往往仅灰度特征较明显 , 但随着车辆逐 渐靠近 , 其形状 、边界和对称特征也逐步明显 。 本文提出的车辆障碍物检测方法 , 首先从中选取 部分有效特征 , 运用大量的先验知识 , 对车辆进行探 测和识别 。障碍物检测过程可以分为两个阶段 : 首先 利用先验知识探测前方车辆 , 形成障碍物假设和感兴 趣区 , 然后在感兴趣区中确认识别障碍物 。在连续的 图像序列中 , 当前方车辆障碍物被确认后 , 后续图像 中采用递归模板匹配法跟踪障碍物目标 。车辆障碍物 检测流程如图 1 。

基于立体视觉的三维测量技术研究的开题报告

基于立体视觉的三维测量技术研究的开题报告

基于立体视觉的三维测量技术研究的开题报告一、研究背景立体视觉的三维测量技术在现代工业、医疗、建筑等领域拥有广泛应用,可以实现高效精准的物体建模、测量、分析等任务。

现有的三维测量技术涵盖了多种方法,基于机械、光学、计算机视觉等原理,但有限制在于尺寸、精度、成本等方面限制了其应用范围。

因此,本文将以基于立体视觉的三维测量技术为研究对象,旨在优化测量方法,提高测量精度和效率。

二、研究目的本文的研究目的是探究并完成一种基于立体视觉的三维测量技术,达到以下目标:1. 提高三维物体测量的精度和效率。

2. 探索立体视觉技术在其他领域中的应用。

3. 为实现高效精准的三维建模、分析等任务提供解决方案。

三、研究内容1. 立体视觉的原理和方法:综述立体视觉的基本原理和基于同步、相序、时序等不同方法的立体视觉测量技术。

2. 三维重建方法研究:调研现有三维重建方法的局限性,寻找优化方案,提出一种新颖且高效的三维重建方法。

3. 立体视觉测量系统设计:搭建基于多摄像头的立体视觉测量系统,结合三维重建技术和运动目标的检测算法,实现高精度和高效率的三维测量。

4. 三维测量技术的应用研究:将研究成果应用到实际生产场景中,计划开发面向汽车行业、飞机制造等领域的三维测量系统,测试其效果。

四、研究意义本文的研究意义在于:1. 探索更加高效且精准的三维测量技术,提高物体测量的效率、精度、可靠性和精度。

2. 拓展立体视觉技术应用的领域,促进工业、医疗等领域的发展。

3. 为实现智能制造和量产提供技术支撑。

五、研究方法和技术1. 立体视觉原理和方法的研究。

2. 三维重建方法的研究,包括点云法、体素法等。

3. 多视图几何和三维计算机视觉的算法研究。

4. 多摄像头系统搭建和实验数据收集。

6. 研究进度安排第一年:1. 立体视觉技术的综述研究。

2. 三维重建方法的选择和优化。

3. 立体视觉测量系统的原型设计。

第二年:1. 实验数据的收集和处理。

2. 三维测量系统的实现和测试。

开题报告(智能小车)

开题报告(智能小车)

毕业设计(论文)开题报告
一、基本信息
学生姓名倪小玉班级电子0911学号2009238108系名称自动化技术系专业应用电子
毕业设计(论文)题目智能循迹小车的设计指导教师李玮二、开题意义
课题的现状与发展趋势
现状:
智能小车发展很快,从智能玩具到其它各行业都有实质成果。

其基本可实现循迹、避障、检测贴片寻光入库、避崖等基本功能,这几届的电子设计大赛智能小车又在向声控系统发展。

比较出名的飞思卡尔智能小车更是走在前列。

我此次的设计主要实现循迹避障这两个功能。

智能车辆也叫无人车辆,是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。

它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。

智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下,能自动的操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预订的道路进行。

智能小车主要运用领域包括军事侦察与环境检测、探测危险与排除险情、安全检测受损评估、智能家居。

发展趋势:
智能偱迹小车可广泛应用于军事侦察、勘探、矿产开采等不便于人员实地堪察的环境。

稍加改造,可应用于军事反恐、警察维和等领域,从而达到最大限度的避免人员伤亡,保存战斗实力的目的。

因此,具有重要的军事和经济意义。

随着汽车工业的,其与电子信息产业的融合速度也显着提高,汽车开始向电子化、多媒体化和智能化方向发展,使其不仅作为一种代步工具、同时能具有交通、娱乐、办公和通讯等多种功能。

智能小车是一个集环境感知、规划决策,自动行驶等功能与异地的综合系统,它集中的运用了计算机、传感、信息、通信、导航及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。

智能小车开题报告

智能小车开题报告

智能小车开题报告一、选题背景随着科技的不断发展,智能化技术在各个领域得到了广泛的应用。

智能小车作为智能化技术的一个重要应用方向,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。

智能小车可以在复杂的环境中自主行驶,完成各种任务,如物流配送、环境监测、军事侦察等。

因此,研究智能小车具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、研究目的和意义(一)研究目的本课题旨在设计并实现一款具有自主导航、环境感知和避障功能的智能小车。

通过对传感器技术、控制算法和通信技术的研究,使智能小车能够在未知环境中自主行驶,并准确地完成预定的任务。

(二)研究意义1、理论意义通过对智能小车的研究,可以深入了解传感器数据融合、路径规划、控制算法等相关理论和技术,为智能控制领域的发展提供有益的参考。

2、实际应用意义智能小车在物流配送、工业生产、智能家居等领域具有广泛的应用前景。

本课题的研究成果可以为相关领域的实际应用提供技术支持,提高生产效率和生活质量。

三、国内外研究现状(一)国外研究现状国外在智能小车领域的研究起步较早,已经取得了一系列重要的研究成果。

例如,美国卡内基梅隆大学的 NAVLAB 系列智能车在自主导航和环境感知方面具有很高的性能;德国慕尼黑工业大学的研究团队开发的智能小车能够在城市道路上实现自动驾驶。

(二)国内研究现状国内在智能小车领域的研究也取得了一定的进展。

一些高校和科研机构在智能车的传感器技术、控制算法和系统集成等方面进行了深入的研究,并取得了一些成果。

例如,清华大学的智能车团队在无人驾驶技术方面取得了重要突破。

四、研究内容(一)硬件设计1、传感器选型与安装选择合适的传感器,如激光雷达、摄像头、超声波传感器等,用于环境感知和障碍物检测。

合理安装传感器,确保其能够准确地获取周围环境信息。

2、控制器选型选择性能稳定、计算能力强的控制器,如单片机、嵌入式系统等,作为智能小车的控制核心。

3、电机驱动与电源管理设计电机驱动电路,实现对小车电机的精确控制。

开题报告《基于深度学习的无人车视觉导航系统设计与应用》

开题报告《基于深度学习的无人车视觉导航系统设计与应用》

开题报告《基于深度学习的无人车视觉导航系统设计与应用》一、研究背景与意义随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展,无人车作为未来交通领域的重要发展方向之一,受到了广泛关注。

而无人车的视觉导航系统作为其核心组成部分之一,对于实现车辆自主感知和决策至关重要。

传统的无人车视觉导航系统往往依赖于规则制定和传感器融合,但在复杂多变的道路环境中存在一定局限性。

因此,基于深度学习的无人车视觉导航系统成为了当前研究的热点之一。

二、研究内容与方法本研究旨在设计并实现一种基于深度学习的无人车视觉导航系统,通过深度学习算法对车辆周围环境进行实时感知和识别,从而实现车辆的自主导航。

具体而言,本研究将采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等深度学习模型,结合摄像头、激光雷达等传感器数据,实现对道路、障碍物、交通标识等信息的准确提取和分析。

同时,还将探索基于强化学习的路径规划算法,使无人车能够根据实时环境动态调整行驶路线。

三、研究目标与意义通过本研究,旨在实现以下目标:首先,设计一种高效准确的无人车视觉导航系统,提高无人车在复杂道路环境下的自主导航能力;其次,验证基于深度学习的视觉导航系统在无人车领域的可行性和有效性;最后,探索深度学习在无人车领域的更广泛应用,并为未来智能交通系统的发展提供参考。

四、研究计划与进度安排文献调研阶段:对当前无人车视觉导航系统及深度学习技术进行深入调研,总结相关理论和技术;数据采集与处理阶段:搭建数据采集平台,获取真实道路场景数据,并进行预处理和标注;模型设计与训练阶段:设计并优化基于深度学习的视觉导航模型,进行模型训练和调优;系统集成与测试阶段:将训练好的模型集成到无人车平台上,并进行实地测试和性能评估;论文撰写与答辩准备阶段:撰写毕业论文,并准备开题答辩。

五、预期成果与展望本研究预期可以设计并实现一种高效准确的基于深度学习的无人车视觉导航系统,并在实际道路场景中进行验证和测试。

通过该研究成果,不仅可以提升无人车在复杂环境下的自主导航能力,还可以为智能交通系统的发展提供新思路和技术支持。

无人驾驶汽车中的障碍物检测技术研究

无人驾驶汽车中的障碍物检测技术研究

无人驾驶汽车中的障碍物检测技术研究随着科技的不断发展,无人驾驶汽车已经成为了当今社会的一个热门话题。

无人驾驶汽车的诞生引发了众多的讨论和研究,其中一个重要的研究方向就是无人驾驶汽车中的障碍物检测技术。

本文将从介绍障碍物检测的重要性和挑战开始,然后探讨目前主流的障碍物检测技术,并展望未来的发展趋势。

障碍物检测技术在无人驾驶汽车中发挥着至关重要的作用。

它能够帮助车辆感知周围环境并实时识别道路上的障碍物,保证车辆能够安全行驶。

障碍物可以是各种各样的物体,比如其他车辆、行人、建筑物、交通标志等。

在无人驾驶汽车中,准确地检测和识别这些障碍物对于实现高度自动化驾驶至关重要。

然而,障碍物检测在实际应用中面临着一些挑战。

首先,无人驾驶汽车需要能够实时感知周围环境,因此需要高精度的传感器来获取准确的数据。

当前主流的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。

这些传感器能够提供丰富的数据,但每种传感器都有其局限性,因此如何有效地融合多个传感器的数据成为了一个重要的问题。

其次,障碍物检测需要准确的算法来对传感器数据进行处理和分析。

传感器数据的处理过程通常包括数据预处理、特征提取、分类和跟踪等步骤。

其中,特征提取是一个关键的环节,它能够帮助系统识别和区分不同的障碍物。

目前,深度学习技术在障碍物检测中取得了显著的成果,特别是卷积神经网络(CNN)的应用。

CNN能够从原始数据中学习到有效的特征表示,进而实现准确的障碍物检测和识别。

此外,障碍物检测还需要考虑到场景的动态性和多样性。

道路上的障碍物可能会有不同的运动轨迹和形状,因此算法需要具备较强的鲁棒性和泛化能力。

此外,障碍物检测还需要解决遮挡、光照变化、恶劣天气等因素带来的干扰。

这些因素使得障碍物检测变得更加复杂和具有挑战性。

针对这些挑战,研究人员已经提出了多种障碍物检测技术。

例如,基于视觉的方法使用摄像头来获取图像信息,并利用计算机视觉算法来检测和识别障碍物。

这种方法能够实现实时性较高的障碍物检测,但在复杂场景下容易受到光照变化和遮挡的影响。

无人驾驶系统中的障碍物检测与避障策略研究

无人驾驶系统中的障碍物检测与避障策略研究

无人驾驶系统中的障碍物检测与避障策略研究摘要:随着无人驾驶技术的快速发展,障碍物检测与避障策略成为了关键的研究领域。

本文旨在探讨无人驾驶系统中的障碍物检测技术和避障策略,并提出一种基于深度学习模型的综合方法。

通过实验结果的分析和对比,证明该方法在障碍物检测与避障方面的有效性与可行性。

1. 引言随着人工智能技术的快速发展,无人驾驶系统实现在日常生活中出行的愿景越来越明显。

然而,无人驾驶系统在实际应用中仍面临诸多挑战,其中障碍物检测与避障策略是重要环节之一。

因此,开展无人驾驶系统中障碍物检测与避障策略的研究具有重要意义。

2. 障碍物检测技术在无人驾驶系统中,准确地检测和识别道路上的障碍物是实现安全行驶的关键所在。

传统的计算机视觉方法在障碍物检测方面存在一些局限性,而深度学习方法则取得了显著的突破。

基于深度学习的障碍物检测方法主要包括卷积神经网络(CNN)和目标检测算法。

2.1 卷积神经网络卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大成功,并被广泛应用于无人驾驶系统中的障碍物检测。

通过学习图像的特征表达,卷积神经网络可以准确地检测和识别道路上的各种障碍物,如车辆、行人或路标。

然而,卷积神经网络在处理遮挡和复杂环境等挑战方面仍存在一定的局限性。

2.2 目标检测算法目标检测算法是一种能够检测图像中多个物体并标记其位置的技术。

在无人驾驶系统中,目标检测算法可以有效地检测和识别各类道路障碍物。

常用的目标检测算法包括基于区域的卷积神经网络(R-CNN)、快速RCNN、区域卷积神经网络(R-CNN)和YOLO算法。

这些算法在准确性和实时性方面都取得了重要进展。

3. 避障策略在检测到障碍物后,无人驾驶系统需要快速且准确地做出避让决策。

避障策略的设计要根据不同的场景和障碍物类型进行优化。

3.1 基于路径规划的避障策略基于路径规划的避障策略采用规划算法,通过预先规划的路径来避免障碍物。

常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法。

视觉感知中的无人车导航与避障算法研究与实践

视觉感知中的无人车导航与避障算法研究与实践

视觉感知中的无人车导航与避障算法研究与实践无人驾驶技术是当今科技领域的热门话题,其在交通运输、物流配送、城市规划等领域都有着广阔的应用前景。

而作为无人驾驶系统中至关重要的一环,视觉感知在无人车导航与避障中起着重要作用。

本文将探讨视觉感知中的无人车导航与避障算法的研究与实践。

一、视觉感知的重要性无人车的视觉感知通过摄像头等设备感知和理解环境中的物体、道路、交通标志等信息,从而判断行驶路线和避障策略。

视觉感知的准确性和实时性对无人车的行驶安全至关重要。

通过对视觉感知算法的研究与实践,可以提高无人车的导航精度和避障能力,从而实现高效、安全的无人驾驶。

二、无人车导航算法研究1. 基于视觉的车道线检测与跟踪算法车道线是无人车导航中的基本参考线,准确检测和跟踪车道线是实现导航功能的基础。

基于视觉的车道线检测与跟踪算法能够从摄像头获取到的图像中提取车道线信息,并进行跟踪。

该算法可以通过边缘检测、色彩过滤等方法来实现,同时也可以结合机器学习算法进行车道线的识别和分类。

通过实践验证,这种算法在不同光照和天气条件下都能够获得较好的效果。

2. 地标识别与定位算法地标识别与定位算法是无人车导航中的关键环节。

通过在地图上预先标记出的关键地标,无人车可以根据摄像头获取到的图像来进行定位,并确定当前车辆在地图上的位置。

地标识别与定位算法可以使用特征提取和匹配的方法,通过比对图像中的地标特征与地图上的特征点,确定车辆的位置。

通过该算法,无人车可以实现高精度的定位和导航。

三、无人车避障算法研究无人车避障算法是实现无人车安全行驶的核心内容。

该算法通过分析摄像头获取的图像,判断障碍物位置和尺寸,并进行避障路径规划。

常用的无人车避障算法包括基于深度学习的目标检测算法和基于传感器融合的障碍物感知算法。

1. 基于深度学习的目标检测算法基于深度学习的目标检测算法通过训练神经网络,使其能够识别和定位图像中的障碍物。

该算法通常使用卷积神经网络,通过一系列卷积核和池化层来提取图像的特征,并将其输入到全连接层进行分类和定位。

基于立体视觉的无人智能车车前障碍检测研究 开题报告

基于立体视觉的无人智能车车前障碍检测研究   开题报告

毕业设计(论文)开题报告题目:基于立体视觉的无人智能车车前障碍检测研究院(系)光电工程学院专业光信息科学与技术班级090108姓名黄佩学号090108122导师秦文罡2013年03 月09 日参考文献[1]崔高建,黄银花,田原嫄.基于立体视觉的前方车辆探测.计算机测量与控制,2005,13(9):890-891.[2]孙冬冬,张景,李军怀,等.基于XML、SOAP的企业应用集成技术[J].计算机工程与应用,2003,59(3x):205-207.[3]Rong-benW,Bai-yuan G,Li-sheng J,etc.Study one Curb Detection MethodBased on 3D Range Image by Laser Radar.Proeeedings of the IEEE Intelligent Vehicles SymPosium,2005,845-84.[4]Yajun Fang, Ichiro Masaki, Berthold Hom. Depth-based target segmentation for intelligent vehicles: fusion of radar and binocular stereo. IEEE Transactions On Intelligent Systems, 2002,3(3): 196-202[5]Clark F.Olson, Habib Abi-Rached, Ming Ye, Jonathan P.Hendrich.Wide-baseline stereo vision for mars rovers. Proceedings of the 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and System, LaS Vegas, Nevada,2003,1302-1307 [6]Alberto Broggi, Claudio Caraffi, Rean Isabella Fedriga, Paolo Grisleri.Obstacle detection with stereo vision for off-road vehicle navigation. Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2005,65-73[7]陈尔奎,喻俊志,王硕等. 一种基于视觉的仿生机器鱼实时避障综合方法.控制与决策.2004, 19(4):452-458[8]刘卓夫,桑恩方. 水下机器人视觉控制系统的设计与实现.应用科技.2002,29(12):34-36[9]刘正东,高鹏,杨静宇. 一种用于道路避障的双目视觉图像分割方法.计算机应用研究.2005(4):249-251[10] Chunping Hou, Azimov Nurlan, Sile Yu. Mathematical Models of Stereoscopic Imagery System and Methods of Controlling Stereo Parallax. Journal of Tianjin University 2005,38(5):455-460.[11] 席志红,原新,许辉. 基于视觉的移动机器人实时避障和导航.哈尔滨工程大学学报,2002, 23(5):107-110[12] 文巨峰,周冀平,颜景平. 双目立体视觉的移动机器人实验平台的研究制造业自动化.2001(12):31-34[13] 莫玉龙,张郑擎,彭明生. 具有抗噪能力的图像阈值分割法.上海大学学报.2001(6):487-491[14] 林开颜,吴军辉,徐立鸿. 彩色图像分割方法综述.中国图像图形学报,2005, 10(1):1-10[15] 王辉,邹伟,郑睿. 基于视觉的移动机器人实时障碍检测研究.计算机工程与应用,2005, 40(25):46-48。

未知环境中基于视觉的移动机器人障碍物检测研究的开题报告

未知环境中基于视觉的移动机器人障碍物检测研究的开题报告

未知环境中基于视觉的移动机器人障碍物检测研究的开题报告一、课题背景随着机器人技术的发展,视觉感知在移动机器人领域中扮演着越来越重要的角色。

在未知环境中,移动机器人需要能够自主寻找路径、避开障碍物并完成任务,这就需要机器人具有强大的障碍物检测能力。

传统的防碰撞方法主要依赖于激光雷达或者超声波等传感器,但这些传感器存在着一些局限性,例如不能有效识别复杂的障碍物。

而视觉感知具有丰富的信息和良好的鲁棒性,在障碍物检测中具有广泛的应用前景。

二、研究内容本研究的目标是提高基于视觉的移动机器人在未知环境中的障碍物检测能力。

主要研究内容包括:1. 改进视觉算法:针对未知环境中障碍物检测的需求,改进传统的视觉算法。

例如,将传统的物体检测算法转化为基于实例分割的算法,能够更准确地识别复杂的障碍物。

2. 研究机器人与环境交互:机器人在实际操作中需要与环境交互,并及时调整自身状态以进行下一步操作。

因此,需要研究机器人与环境之间的交互方式,以便更好地利用环境信息进行障碍物检测。

3. 构建数据集:针对本研究中的难点问题,本研究将构建一个大规模的、包含复杂障碍物的数据集。

该数据集应包括典型的日常生活场景,如室内、室外等情况,并充分利用物体实例、光照等不同方面的变化,以提高数据集的灵活性和泛化性。

三、研究意义本研究的意义在于提高基于视觉的移动机器人在未知环境中的障碍物检测能力,具体意义如下:1. 提高机器人的安全性:机器人在执行任务过程中会遇到各种各样的障碍物,如果机器人无法检测到障碍物,就会出现撞车等安全问题。

本研究的成果有望提高机器人在实际应用过程中的安全性。

2. 促进机器人技术发展:基于视觉的移动机器人在未知环境中的障碍物检测具有广泛的应用前景,成功开发出此技术将会加速机器人技术的发展。

3. 拓展机器人应用范围:基于视觉的移动机器人障碍物检测可以用于智能家居、自动化仓库、智能康复等多个领域,可为人们的生活和工作带来巨大的便利。

基于机器视觉的运动车辆检测的开题报告

基于机器视觉的运动车辆检测的开题报告

基于机器视觉的运动车辆检测的开题报告一、研究背景及意义随着城市化进程的加速,车辆数量呈现爆炸式增长,交通管理的难度也随之增加。

交通拥堵、违法行为、交通事故等问题不断发生,给人们出行带来了诸多困难与安全隐患。

因此,如何及时地监测道路上的车辆行驶情况,对城市交通管理及交通安全具有重要的意义。

机器视觉技术是近年来备受关注的一种技术,其在运动车辆检测方面具有广泛的应用。

而运动车辆检测是机器视觉的一个重要问题,它涉及到多个领域的知识,如数字信号处理、模式识别、图像处理等,具有诸多挑战性。

因此,研究基于机器视觉的运动车辆检测,对推动城市交通信息化建设和交通安全保障有着重要的意义。

二、研究现状目前,已有许多关于运动车辆检测的研究,其中较为常见的方法有视频帧差法、光流法、背景建模法、卷积神经网络(CNN)等。

这些方法具有各自的优点和不足,如视频帧差法适用于运动较为剧烈的场景,但易受到光照变化等干扰;光流法可以很好地处理连续两帧图像间的运动信息,但对于视野内出现新物体的处理较为困难;背景建模法能够较好地表示背景信息,但难以处理大幅度运动下的目标物体。

近年来,基于深度学习的方法逐渐成为研究热点。

尤其是卷积神经网络(CNN)在视觉目标检测、分类等方面具有显著优势,因此在运动车辆检测领域也得到广泛应用。

Mask R-CNN、Faster R-CNN等模型,能够在精度和速度上取得较为出色的表现。

三、研究内容与方法本课题拟研究基于机器视觉的运动车辆检测,并尝试优化已有的算法,提高检测精度和速度。

具体的研究内容和方法如下:(1)视频预处理:对视频进行去噪、增强、均衡等操作,为后续的运动车辆检测提供更好的图像质量和信号特征。

(2)目标检测算法:采用机器学习或深度学习的方法,尝试基于已有的算法进行优化,提高运动车辆检测的准确率和速度。

在已有算法的基础上,尝试融合多种算法以获得更优秀的检测效果。

(3)算法实现与验证:将研究所得到的算法实现到实际交通环境中,对检测结果进行验证。

基于虚拟现实技术的智能立体车库系统的研究的开题报告

基于虚拟现实技术的智能立体车库系统的研究的开题报告

基于虚拟现实技术的智能立体车库系统的研究的开题报告一、研究背景和意义随着城市化进程不断加快,私家车数量也在不断增加,车位资源日益紧缺,传统的地下或地面停车场难以满足人们的需求,因此立体停车场应运而生。

但是,立体停车场的运营管理效率还不高,存在着许多问题,例如停车位分配不均衡、车辆检索时间长、车辆安全隐患等。

因此,设计一种高效的立体车库系统,提高其管理和运营的智能化、自动化水平,不仅可以缓解城市停车难题,而且也符合智能城市建设的要求。

虚拟现实(VR)技术在立体车库系统的应用中可以实现以下目的:1.通过VR仿真技术,车主可以通过远程预约功能,在家或者公司就可通过VR系统选取停车位,为未来出行做好准备;2.通过对立体车库系统的数据分析,实现车位资源的合理配置,提供车位服务价值,提高车位利用率;3.通过VR全景监控,实现立体车库系统内车辆停放的图像识别,及时发现秩序混乱、不良停放等违章行为。

因此本研究将基于VR技术,设计一个智能立体车库系统,旨在提高车位利用率和管理效率,进一步加强立体车库系统的智能化、自动化。

二、研究内容和方法本研究将采用以下方法,实现智能立体车库系统的设计和开发:1.系统分析:对现有立体车库系统进行深入剖析,理清其工作流程及瓶颈,确定系统设计及开发的需求与目标。

2.虚拟现实技术:结合虚拟现实技术,设计系统3D模型,实现用户远程选取车位并全程漫游,通过VR全景监控系统实现对立体车库内运行车辆图像识别。

3.智能算法:通过大数据分析,利用成功案例数据,实现车位资源的优化分配与管理,提高车位利用率,减少空置时间,降低用户等待时间和车辆冲突率。

4.系统实现:使用Web和数据库技术,实现智能立体车库系统的基于VR的开发与构建,实现用户预约、车位指引等功能,提供智能管理和优质服务。

三、研究预期结果本研究将基于虚拟现实技术,设计智能立体车库系统,在提高车位利用率的同时,实现对预约停车、车位资源的智能监控和数据分析,提高系统管理效率和运营水平,为城市交通管理作出贡献。

基于计算机视觉的智能小车定位导航系统研制的开题报告

基于计算机视觉的智能小车定位导航系统研制的开题报告

基于计算机视觉的智能小车定位导航系统研制的开题报告一、研究背景和意义随着科技的不断进步和大众对生活品质的追求,无人驾驶汽车、智能小车已经成为了当下研究的热点之一。

其中,小型化的智能小车的研究和应用,对于提高物流效率、智慧城市建设等领域具有重要意义。

而智能小车的核心技术之一就是定位导航。

目前,GPS、传感器、激光雷达等技术早已应用到了汽车领域,但对于小型化的智能小车来说,还存在着很多 challenges,如信号失真、环境干扰等。

为了解决智能小车定位导航中的问题,本研究将基于计算机视觉技术,着眼于小型化的智能小车,研制一个基于视觉的智能小车定位导航系统,从而实现其实用化和商业化。

二、研究内容和方法本研究的主要任务是设计和研发一种基于计算机视觉的智能小车定位导航系统,包括前端数据采集、图像分析与处理、路径规划和控制等功能模块。

具体而言,我们将应用OpenCV、CNN、YOLO等技术实现以下步骤:1. 数据采集:基于摄像头获取所需要的各类信息,包括小车当前的位置、道路的类型、行驶区域等等。

2. 图像分析与处理:采用 CNN 算法对图像进行分类、检测等处理,同时应用 YOLO 技术对小车前方的障碍进行识别和预测。

3. 路径规划:根据图像分析结果和小车当前的位置,设计自动化的路径规划算法,制定最优路径,使小车行驶过程中遇到的障碍和道路类型变化不会影响整体方向。

4. 控制:根据路径规划结果,通过控制电机及其他设备,将车体带动到指定位置,实现自主行驶功能。

三、预期成果和应用价值预期成果:1. 完成一套基于计算机视觉的智能小车定位导航系统的原型设计和研发;2. 测试并验证该系统的实用性和可行性。

应用价值:通过本研究,我们可以达到以下目的:1. 提高基于计算机视觉技术的智能小车定位导航的精度和稳定性;2. 解决小型化的智能小车在定位导航方面存在的问题,实现智能小车的普及和商业化;3. 推动智慧城市建设,提升物流效率,降低人力成本,优化交通出行体验等。

基于本征图像的车辆检测技术的研究与应用的开题报告

基于本征图像的车辆检测技术的研究与应用的开题报告

基于本征图像的车辆检测技术的研究与应用的开题报告一、选题背景和意义车辆检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,广泛应用于交通领域、安防领域、智能出行等领域。

传统的车辆检测方法主要基于手工设计特征和机器学习模型,具有效果稳定、较高的准确率等优点。

但是,这类方法需要大量的手工设计和调整,难以满足各种复杂场景下的检测需求。

随着深度学习技术的发展,基于深度学习的车辆检测方法在目标检测领域取得了巨大成功。

基于深度学习的方法克服了传统方法的不足之处,可以自动学习特征,实现更加准确的检测。

本文提出了基于本征图像的车辆检测技术,利用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)实现车辆的快速、准确检测。

本文的研究将会充分发挥深度学习的优势,提高车辆检测的准确率、速度和鲁棒性。

二、研究目标本文的研究目标是探索基于本征图像的车辆检测技术,实现高效、精准的车辆检测。

具体目标如下:1. 研究网络结构和训练技巧,设计一个高效的基于本征图像的车辆检测网络;2. 收集车辆图像数据集,使用所提出的网络对数据集进行训练和测试;3. 评估所提出方法的检测效果和性能。

三、研究内容和方法研究内容:1. 理论研究:深入研究目标检测方法和深度学习相关理论知识,理解卷积神经网络的基本结构和工作原理。

2. 数据准备:收集并整理车辆图像数据集,为训练和测试车辆检测网络做准备。

3. 算法设计:设计一种基于本征图像的车辆检测网络,主要包括网络结构的设计、训练策略的制定等。

4. 实验与评估:使用所提出的方法对数据集进行训练和测试,评估所提出方法的检测效果和性能,并与其他已有方法进行比较分析。

研究方法:1. 深度学习理论和方法学习:深入学习深度学习和计算机视觉领域相关技术,理解卷积神经网络的基本结构和分类器的训练方法。

2. 数据采集和整理:收集合适的数据集,进行数据预处理、数据增强等操作,使得模型具有更好的泛化能力。

双目俯视视觉导航相机标定及障碍物检测算法研究的开题报告

双目俯视视觉导航相机标定及障碍物检测算法研究的开题报告

双目俯视视觉导航相机标定及障碍物检测算法研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断发展,机器视觉在自动驾驶等领域的应用越来越广泛。

在自动驾驶领域中,双目俯视视觉导航相机已经成为一种常见的传感器,它可以通过计算双目图像间的视差来获取物体的距离等信息,实现对车辆周围环境的监测和识别。

但是,在实际应用中,双目相机需要经过标定才能正常工作,并且在车辆行驶过程中需要及时检测障碍物,这对计算机视觉算法的精度和稳定性提出了挑战。

因此,对于双目相机标定和障碍物检测算法的研究具有重要的意义。

二、主要研究内容和目标本论文将主要从以下两个方面展开研究:1. 双目相机标定双目相机标定是指在计算机视觉算法中,通过获取相机的内部参数和外部参数等信息,使双目相机能够准确测量物体的三维坐标和深度信息。

因此,本论文将针对双目相机的标定方法进行深入研究,包括相机的内部参数标定、外部参数标定、畸变矫正和立体匹配等方面。

2. 障碍物检测障碍物检测是指在自动驾驶过程中,对车辆周围的障碍物进行监测和识别,以确保车辆行驶的安全。

因此,针对双目相机在障碍物检测中存在的问题,本论文将基于深度学习算法实现障碍物检测,并以YOLOv5算法为主要研究对象。

三、论文研究意义本论文的研究内容和目标主要是为了提高双目相机在自动驾驶领域中的应用效果和精度,具有以下主要意义:1. 提高双目相机标定的精度和稳定性,为计算机视觉算法的实现提供基础支持。

2. 使用深度学习算法实现障碍物检测,提高自动驾驶车辆的安全性和稳定性。

3. 对以后关于双目相机标定和障碍物检测的研究提供有益的参考和借鉴。

四、论文计划本论文的主要研究内容和计划如下:1. 双目相机标定- 第一部分:相机内参数标定。

利用相机标定棋盘格进行相机内部参数标定。

- 第二部分:相机外参数标定。

通过运动平台或者其他方法获取相机外部参数信息,进而进行相机外部参数标定。

- 第三部分:畸变矫正。

根据相机内部参数和畸变矫正参数,对双目相机图像进行畸变矫正。

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毕业设计(论文)开题报告题目:基于立体视觉的无人智能车车前障碍检测研究
院(系)光电工程学院
专业光信息科学与技术
班级090108
姓名黄佩
学号090108122
导师秦文罡
2013年03 月09 日
参考文献
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