检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张顺 李雪娇 覃小婷 黄颖 ZHANG Shun;LI Xuejiao;QIN Xiaoting;HUANG Ying(School of Vehicle Engineering,Guangxi Vocational&Technical Institute of Industry,Guigang 537100,China)
机构地区:[1]广西工业职业技术学院汽车工程学院,广西贵港537100
出 处:《汽车实用技术》2025年第4期16-19,共4页Automobile Applied Technology
基 金:广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2024KY1330);广西工业职业技术学院校级科研项目(GYKY2023012B,GYKY2024008B)。
摘 要:多传感器融合同步定位和地图绘制(SLAM)技术对于提高自动驾驶车辆的可靠性至关重要。多传感器融合技术能帮助无人驾驶车辆更好地识别环境信息、做好路径规划和导航定位,实现更可靠和精确的自动驾驶功能。文章以无人小车为平台,分别从视觉传感器和激光雷达融合建图定位的角度出发,通过研究多传感器融合建图导航定位的对比测试结果与特性,提出可以提升自动驾驶车辆建图定位可靠性的建议和方法。通过测试,使用视觉传感器和激光雷达数据融合进行建图和定位,可以在立体防撞应用场景有效提升自动驾驶车辆的准确性和可靠性。The research on multi-sensor fusion simultaneous localization and mapping(SLAM)is crucial for improving the reliability of autonomous vehicles.Multi-sensor fusion technology can help unmanned vehicles better identify environmental information,plan routes,and navigate and position,achieving more reliable and precise autonomous driving functions.Based on an unmanned car platform,this paper starts from the perspective of fusing visual sensors and lidar for map building and positioning,and studies the test results and characteristics of multi-sensor fusion map building and navigation positioning to propose suggestions and methods for improving the reliability of autonomous vehicle operation.Through testing,using visual sensor and lidar data fusion for map building and localization can effectively enhance the accuracy and reliability of autonomous vehicles in stereoscopic collision avoidance scenarios.
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