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以无人驾驶汽车为平台,针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测问题,提出了一种智能汽车的实时道路边缘检测算法. 该算法首先对获取的激光雷达数据点云进行标定、分层与中值滤波,然后提取各层的左右边界点,而后利用随机抽样一致性算法(简称Ransac)对左右边界点集进行直线拟合,最后用卡尔曼滤波算法进行跟踪,从而实现实时的道路边缘检测. 经实验验证,该算法准确率高,可靠性强,能够准确完成道路边缘检测,可以满足实时系统的要求,并已经成功应用于2014年的"智能汽车未来挑战赛",而且取得了第三名的好成绩.  相似文献
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针对无人驾驶汽车运行状态的监控问题,设计了以CAN总线和嵌入式技术为核心的车辆参数数据采集和远程监控系统,基于核心处理器STM32F107搭建了终端的硬件系统,介绍了汽车CAN总线接口设计、串行接口设计和语音报警模块电路设计,监控端使用面向对象的界面化设计.应用结果表明,系统的实时性强、稳定性好,可以方便地远程观测无人驾驶汽车的运行参数.  相似文献
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