文档名：FSAC赛道地图构建算法研究
摘要：针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(formulastudentautonomousChina,FSAC)的直线加速、八字环绕和高速循迹的比赛项目,提出一种基于单目相机与组合惯导融合的锥桶地图构建算法.采用YOLOv3对锥桶种类进行检测,单目相机测距和组合惯导定位确定锥桶位置,并使用改进的K近邻(K-nearestneighbors,KNN)算法对所得锥桶进行滤波处理.实验结果表明:所提出算法对比于马尔科夫随机场算法(Markovrandomfield,MRF),其精度提升4.3%,召回率提升2.9%,锥桶位置的平均误差降低了52.8%,可为无人驾驶的感知定位建图提供参考;能较好地解决FSAC方程式赛车地图构建问题,为FSAC方程式赛车的决策规划提供判断依据.
作者：兰建平 郭文韬 汤文靖 佘依函Author：LANJianping GUOWentao TANGWenjing SHEYihan
作者单位：湖北汽车工业学院汽车工程师学院,湖北十堰442002
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(11)
分类号：TP391.41TP242
关键词：单目相机 组合惯导 YOLOv3 KNN 锥桶地图
机标分类号：TP391.41U469.696G442
在线出版日期：2023年7月18日
基金项目：湖北省教育厅青年人才基金FSAC赛道地图构建算法研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(11)兰建平 郭文韬 汤文靖 佘依函针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(formulastudentautonomousChina,FSAC)的直线加速、八字环绕和高速循迹的比赛项目,提出一种基于单目相机与组合惯导融合的锥桶地图构建算法.采用YOLOv3对锥桶种类进行检测,单目相机...参考文献和引证文献
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