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火星车的环境感知能力是其进行智能移动和探测的基础,而障碍物检测识别是环境感知中的一个重要方面,识别效果直接决定了火星车工作能力和安全性。本文提出一种基于激光雷达数据的火星表面障碍物自动识别方法。通过获取的激光雷达点云数据,首先在分析激光反射强度理论的基础上,通过强度补偿理论将点云强度根据距离、角度因素进行修正,进而构建激光雷达强度值与目标特征的反射关系。通过大津法自动求取全局阈值,自适应的将火星表面点云分类为障碍物点云和非障碍物点云;然后通过曲率约束剔除不符合条件的障碍物点云;最后利用基于八叉树叶节点的连通性聚类,实现火星表面障碍物点云的识别。模拟实验结果表明,该方法可实现激光雷达点云中的火星表面障碍物有效提取,典型障碍物识别精度接近90%,为基于火星车障碍物检测和环境感知相关研究提供借鉴。 相似文献
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针对数值方法求解很多原理难以理解的情况,通过介绍方程组求解方法、数据插值和拟合原理,并利用MATLAB平台上仿真验证原理的可靠性.编写应用程序和软件以及函数工具,利用精确数据和仿真图像来验证方法可行性,以增强对原理的理解和认识.通过图形和程序并茂达到对课程加深理解的目的,采用原理推导和论证相结合的方式使算法更具有说服力.在保证实验要求的精度前提下计算出相应结果并绘制出仿真图像,数据和图像经过验证能够满足实验和工程上的要求. 相似文献