1. 北京理工大学光电学院
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纸质出版:2023
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余佳桐, 孙雨婷, 朱翊铭, 等. 基于激光雷达和视觉融合的室内导航方法设计[J]. 传感器与微系统, 2023,(8):69-72.
余佳桐, 孙雨婷, 朱翊铭, 等. 基于激光雷达和视觉融合的室内导航方法设计[J]. 传感器与微系统, 2023,(8):69-72. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2023)08-0069-04.
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提出了一种激光雷达(LiDAR)与视觉图像融合的室内导航算法,准确获取狭小空间内目标的角度和距离信息,并将其应用于智能小车实际导航中。LiDAR测量中引入边界距离差作为迭代阈值来探测目标物体的距离和角度信息;视觉图像中使用轮廓逼近算法提取图像中心像素坐标进行位置解算,得到物体中心相对偏转角和偏转方向。将LiDAR测得的角度与视觉解算测得的角度两部分信息进行加权融合得出实际偏转角,求得目标物体的准确位置信息,实验结果表明:融合算法测得角度最大误差仅有0.53°。将该算法应用到机器人系统学习套件典型智能小车上进行目标物抓取测试,成功率达到了96.25%
证明了此算法的有效性。
基于光频调制的高精度激光雷达测距技术研究[D]. 姜朔.中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所),2021(08)
移动机器人双目视觉自主导航定位技术研究[D]. 于菲.上海交通大学,2016(03)
基于北斗卫星导航系统的应急物流车辆智能监管系统设计[J]. 郭凌;杜伟伟;李睿;万平.军事交通学院学报,2021(01)
基于双目相机与嵌入式GPU的SLAM系统设计[J]. 佘黎煌;童文昊;孙健伟;许洪瑞.科技创新与应用,2021(04)
基于面阵三维成像激光雷达的目标点云分割技术[J]. 王盛杰;刘博;李和平;陈臻;吕升林.半导体光电,2020(05)
超分辨率面阵激光雷达的动目标姿态估计[J]. 王盛杰;刘博;李和平;陈臻;姜朔.半导体光电,2020(03)
提取激光雷达点云线特征的快速定位方法[J]. 刘耀;姜民政;杨胡坤;宋健.传感器与微系统,2020(03)
基于单目视觉的测距算法[J]. 张云飞;王桂丽;周旭廷;许晨晨.计算机与数字工程,2020(02)
改进的轮廓多边形分段逼近算法[J]. 宋振一;陈少斌;黄宴委;王会平.传感器与微系统,2020(02)
基于雷达监测信号的输电线路安全预警系统[J]. 黎炎;李哲;胡丹晖;吴驰.电测与仪表,2019(04)
卫星导航干扰监测技术[J]. 范广伟;晁磊;刘莉.四川兵工学报,2013(06)
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Air Learning: a deep reinforcement learning gym for autonomous aerial robot visual navigation[J]. Srivatsan Krishnan;Behzad Boroujerdian;William Fu;Aleksandra Faust;Vijay Janapa Reddi.Machine Learning,2021
A modular neural network for enhancement of cross-polar radar targets[J]. Andrew M. Ukrainec;Simon Haykin.Neural Networks,1996(1)
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