【摘 要】
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本项目借鉴计算机图像处理、模式识别、传感器信息融合等多学科理论知识,在认知机理模拟和计算的层次上探索环境感知的新方法,研究面向越野环境的无人车自主导航关键技术,初
【出 处】
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第十二届设计与制造前沿国际会议(ICFDM2016)
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本项目借鉴计算机图像处理、模式识别、传感器信息融合等多学科理论知识,在认知机理模拟和计算的层次上探索环境感知的新方法,研究面向越野环境的无人车自主导航关键技术,初步实现具有多传感器信息交互的越野无人车环境感知技术框架.本课题提出基于概率检验法和混合高斯模型探测环境中可行驶区域,并利用三维数据的穿透率、图像边缘链码曲率、协方差矩阵的主成分分析等方法,提取观测目标来自每个传感器的特征向量,采用摸出插值法确定隶属度以及相关系数构造基本概率赋值函数,基于D-S证据融合理论产生更精确的目标身份分类识别结果,它是越野无人车实现运动行为控制、自主导航的分析依据,也是实现野外环境高速行驶的必要前提条件.
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