无人驾驶车辆基于角点和斑点的特征提取算法

针对运行在计算资源有限的车载嵌入式系统中的视觉里程计算法实时性较差的问题,提出一种基于Harris和SIFT相结合的图像匹配方法——Harris-SIFT算法。在介绍了SIFT算法的基础上,给出了Harris-SIFT算法的原理:使用Harris算法提取图像中的角点作为特征候选点,再利用SIFT算法在Harris的特征候选点中进行特征点提取。通过实例用Matlab软件对算法进行了仿真,并对算法的复杂度及各种性能进行了分析。结果表明,所提出的方法在特征检测模块中降低了算法的运算量、提高了特征点提取速度。Harris-SIFT算法可用于实时视觉里程计系统中,进而可使视觉里程计在车载嵌入式导航系统上得到广泛的应用。     

基于自适应动态规划算法的小车自主导航控制策略设计

小车自主导航系统是路径规划领域研究的难点问题。本文利用自适应动态规划算法对小车自主寻路、避障的控制策略进行了设计。介绍了仿真过程中小车检测环境状态量的方法,提出了小车通过连续型奖励/惩罚信号自主学习寻路、避障的控制策略,并结合虚拟现实技术创建了不同路径和不同障碍物状态的仿真环境。通过不同路径状态的仿真实验,验证了自适应动态规划算法在解决小车自主导航避障控制策略问题上的可靠性和稳定性。