障碍物识别的第一步是通过传感器获取环境信息。常用的设备包括: 激光雷达(LiDAR):通过发射激光束生成高精度3D点云数据,能精准测量障碍物的距离与轮廓。 摄像头:捕捉2D图像,用于识别颜色、纹理及交通标志等细节。 毫米波雷达:擅长在雨雪天气中探测移动物体的速度,但对静态障碍物分辨率较...
AEB 的工作原理 AEB 系统主要依赖于多种传感器的协同工作，以实现对前方障碍物的准确识别和快速响应。常见的传感器包括毫米波雷达、摄像头以及激光雷达等。毫米波雷达通过发射和接收毫米波信号来测量目标物体的距离、速度和角度。其能够在各种天气条件下工作，具有较好的穿透能力，但其分辨率相对较低，对于形状和细节的识...
1. 多传感器数据源:Apollo系统使用多种类型的传感器,每种传感器都有其独特的特性和适用场景。激光雷达通常用于高精度的障碍物检测,摄像头用于视觉感知,而毫米波雷达则对不同天气条件有较好适应性。 2. 传感器数据融合:传感器融合的核心在于将来自不同传感器的信息融合在一起,以提高环境感知的准确性和鲁棒性。这通常涉...
首先，对于交通安全而言，道路障碍物识别能够显著增强驾驶的安全性。道路上的各类障碍物，如行人、车辆、道路锥形桶以及地面坑洞等，都可能成为交通事故的潜在威胁。通过精确识别这些障碍物，驾驶员或自动驾驶系统能迅速作出反应，有效避免碰撞，从而降低事故率，保障人民的生命财产安全。其次，道路障碍物识别对于改善驾驶体...
AEB 对前方障碍物的识别 AEB 系统识别前方障碍物的能力是其有效性的关键。系统通过对传感器数据的实时分析,能够识别出各种类型的障碍物,包括车辆、行人、自行车等。 对于车辆的识别,系统通常会根据车辆的形状、大小、运动轨迹等特征进行判断。对于行人的识别,则需要依靠图像处理技术和机器学习算法,来识别行人的身体轮廓...
涉及道路障碍物识别系统领域，包括图像采集模块的摄像头组，带光适应与主动减震，多位置安装，保障图像清晰稳定，图像预处理模块，内置处理器，用算法除噪、拉伸对比，结合车辆数据校正图像，特征提取模块，运用前沿 CNN 变体模型，经样本训练，借技术提取特征，精准捕捉目标特征，障碍物识别与分类模块，基于提取特征，用...
障碍物识别的目的在于判断车身周围一定范围内存在的障碍物大小、距离等信息,以避免发生碰撞。相比于基于摄像机的障碍物识别,激光雷达很少受到外界光线的影响,而且能够对车身周围360度环境进行扫描;但是不足之处也很明显,由于多线激光雷达的物理结构,相邻的激光线与线之间存在盲区,那么稍远处的小型物体甚至水平长条状物体...
# 简介 这是一个检测交通锥并识别颜色的项目。我使用 yolov5 来训练和检测视锥细胞。此外,我使用 k 均值来确定主色,以对锥体颜色进行分类。目前,支持的颜色为红色、黄色、绿色和蓝色。其他颜色被归类为未知。…
传感器技术应用之障碍物的识别.pdf,传感器技术应用之障碍物的识别 【摘要】根据近年来电子设计竞赛中常出现的智能化控制,如小车避 障、循迹等需要识别障碍物或轨迹的设计制作,对其中使用较多的反 射式光电开关、超声波传感器、接近开关等传感器进行分析,以帮助 或启发设
列车障碍物识别技术标准 一、 城市轨道交通系统每日承载数百万乘客出行,确保轨道区域的安全成为运营核心课题。以北京地铁13号线为例,线路穿越城乡结合部区域时常面临突发性障碍物威胁。技术规范要求障碍物检测系统需在列车运行速度80km/h时,对前方300米内直径超过20cm的固体物实现100%识别率,环境适应性需覆盖暴雨、浓雾...