双目视觉驱动的低速无人驾驶SLAM系统研究
随着科技的不断进步,无人驾驶汽车作为智能机器人技术的重要应用,正在逐步实现其在多种场景下的自主导航与控制。本文标题《基于双目视觉的低速无人驾驶SLAM》探讨的是在低速行驶环境中,利用双目视觉(Binocular Vision)进行Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)的方法。SLAM是一种实时定位与地图构建的技术,对于无人车而言,它能帮助车辆在未知环境中自我定位并创建地图,这对于提高驾驶安全性和精确度至关重要。 在现有的无人车上,控制与执行功能已经相对成熟,然而环境感知能力仍然是一个关键挑战。双目视觉作为一种重要的传感器技术,通过捕捉左右两个摄像头的视差信息,能够提供深度信息,从而让无人车更准确地理解周围环境。低速无人驾驶场景下,这种技术尤其重要,因为速度较慢意味着对周围环境变化的响应时间更为敏感,需要更高的精确度来避免碰撞和其他风险。 本文主要研究内容可能包括双目视觉算法的设计与优化,如何处理低速运动带来的动态环境变化,以及如何将这些视觉数据有效地融合到SLAM系统中,以实现稳定且高效的导航。可能涉及的关键技术有立体匹配、特征提取、里程计(Odometry)估计、地图构建以及误差校正等。此外,还可能探讨了如何适应低光照条件和处理复杂的视觉场景,这些都是双目SLAM在实际应用中需要解决的实际问题。 作者王远配在导师汤小红的指导下,针对中南林业科技大学机械工程学科,完成了这项硕士学术学位论文。论文不仅深入探讨了理论原理,还可能包含了实际实验结果和案例分析,以展示双目视觉在低速无人驾驶SLAM中的实用价值。论文的提交满足了学位授予的要求,并且强调了原创性声明和知识产权授权,确保了研究成果的合法性和学术诚信。 这篇论文提供了关于低速无人驾驶领域中双目视觉SLAM技术的深入研究,为推动无人驾驶技术在安全性、可靠性和精确性方面的提升做出了重要贡献。它不仅展示了作者的专业技能,也反映了当前无人车研究领域的前沿进展。
剩余71页未读,继续阅读
- 粉丝: 19
- 资源: 291
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能