作者:胡劲文,郑博尹,王策,赵春晖,侯晓磊,潘泉,徐钊 单位:中国工程院;浙江大学 出版:《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2020年第05期 页数:19页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJZUS2020050040 DOC编号:DOCJZUS2020050049 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器融合的机器人导航系统避障研究》PDF+DOC2016年第01期 黄锦添 《应用于智能物流小车的避障策略研究》PDF+DOC2018年第04期 王蕾,宗孝鹏,赵南希,徐国艳 《无人车自主定位和障碍物感知的视觉主导多传感器融合方法(英文)》PDF+DOC2017年第01期 Jian-ru XUE,Di WANG,Shao-yi DU,Di-xiao CUI,Yong HUANG,Nan-ning ZHENG 《汽车多传感器融合技术应用》PDF+DOC2019年第07期 白云龙,杨开欣,郭谨玮,陈晓韦,董海博 《多传感器融合的智能车定位导航系统设计》PDF+DOC2019年第05期 黄树亮 《基于多传感器的无人机避障方法研究及应用》PDF+DOC2019年第01期 杨磊,陈凤翔,陈科羽,刘胜南 《基于模糊专家决策的室内无人机避障系统》PDF+DOC2019年第03期 于建均,赵少琼,郑逸加,阮晓钢,吴鹏申 《高压输电线巡线机器人多传感器相互融合》PDF+DOC2017年第24期 任晓芳,刘青 《基于光栅投射与立体视觉融合的障碍物检测技术》PDF+DOC 谢仲,周兴林,蒋难得,孙倩 《基于多传感器融合的智能车路协同仿真系统》PDF+DOC2014年第10期 樊瑶,褚燕利
  • 随着传感器融合技术发展,人们对智能地面车辆进行大量研究,其中障碍物检测是一个关键技术。障碍物检测是一项复杂任务,涉及多种障碍物、传感器特性和环境条件。虽然道路驾驶员辅助系统或自动驾驶系统已得到充分研究,但是为城市场景结构化道路开发的方法应用于野外环境时,可能因不确定性和多样性而失效。单一类型传感器由于感受范围、信号特征和检测环境的限制,难以满足障碍物检测需求,这促使研究人员和工程师开发多传感器融合方法和系统集成。该综述旨在总结野外环境中智能地面车辆的车载多传感器配置的主要考虑事项,为用户提供根据性能要求和应用环境选择传感器的指南。本文回顾了最新多传感器融合方法和系统原型,将其与对应的异构传感器配置相关联,讨论了新兴技术和面临的挑战。

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