【摘 要】
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距离测量是无人驾驶的一项基础技术,本文提出的方法是基于单目机器视觉和毫米波雷达数据,以视觉数据为主,毫米波雷达数据作为辅助.先用深度神经网络对图像数据进行处理,检测
【机 构】
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北京市第十四中学,北京,100153
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距离测量是无人驾驶的一项基础技术,本文提出的方法是基于单目机器视觉和毫米波雷达数据,以视觉数据为主,毫米波雷达数据作为辅助.先用深度神经网络对图像数据进行处理,检测出图像中的障碍物,结果以障碍物的图像坐标表示.在检测的基础上,利用成像模型,将图像坐标转换为真实世界坐标从而计算与本车的实际距离.在对毫米波雷达的数据进行处理时,只需要找到一个目标的精确距离,即可实现对成像模型中的俯仰角参数进行反向校正,得到较为精确的值,提高视觉测距算法的精度.实验表明,这种融合方式可以在实际使用过程中大大减少设备成本和计算成本,降低了毫米波设备本身带来的诸多限制,也解决了单靠视觉测距的参数标定问题.
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