無人駕駛汽車的傳感器系統(tǒng)設(shè)計及技術(shù)展望-資料下載頁
2025-07-13 23:56本頁面
【正文】 個大趨勢，好處巨大，能夠大幅的節(jié)省人力物力，提高效率，減少交通事故和擁堵。要實現(xiàn)無人駕駛汽車技術(shù)的成熟化還需要無數(shù)科研工作者付出巨大的努力。 參考文獻[1] Ferguson D, Darms M, Urmson C, et al. Detection, prediction, and avoidance of dynamic obstacles in urban environments[C]//IEEE Intelligent Vehicles Symposium. Piscataway, USA: IEEE, 2008: 11491154.[2] Urmson C, Anhalt J, Bagnell D, et al. Autonomous driving in urban environments: Boss and the urban challenge[J]. Journal of Field Robotics, 2008, 25(8): 425466.[3] Mertz C, NavarroSerment L E, MacLachlan R, et al. Moving object detection with laser scanners[J]. Journal of Field Robotics, 2013, 30(1): 1743.[4] 程健，項志宇，于海濱等. 城市復(fù)雜環(huán)境下基于三維激光雷達(dá)實時車輛檢測[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版）2014，48（12）：21022106[5] 吳維一. 激光雷達(dá)及多傳感器融合技術(shù)應(yīng)用研究[D]. 長沙: [6] IBEO Automobile Sensor GmbH, ALASCA User Manual, Version , Mar 2005.[7] 辛煜，梁華為，梅濤等. 基于激光傳感器的無人駕駛汽車動態(tài)障礙物檢測及表示方法[J]. 機器人2014,36（6）654661[8] 趙盼. 城市環(huán)境下無人駕駛車輛運動控制方法的研究[D]. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2012.[9] Yang J, Kong B. Sparsely Connected Associative Memory with Adaptive Topology through Annealed Dilution[C]//2012 Fifth International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID). IEEE, 2012,1: 168172,[10] Huang J, Liang H, Wang Z, et al. Robust lane marking detection under different road conditions[C]//2013 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO) IEEE,2013 17531758.[11] 劉梓，唐振民，任明武. 基于激光雷達(dá)的實時道路邊界檢測算法[J]. 華中科技大學(xué)學(xué)報.(自然科學(xué)版)2011,2
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1