CN111781606A - 一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法 - Google Patents
一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111781606A CN111781606A CN202010624492.7A CN202010624492A CN111781606A CN 111781606 A CN111781606 A CN 111781606A CN 202010624492 A CN202010624492 A CN 202010624492A CN 111781606 A CN111781606 A CN 111781606A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- obstacle
- robot
- distance
- radar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000004927 fusion Effects 0.000 title claims abstract description 20
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- SDIXRDNYIMOKSG-UHFFFAOYSA-L disodium methyl arsenate Chemical compound [Na+].[Na+].C[As]([O-])([O-])=O SDIXRDNYIMOKSG-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 241001417527 Pempheridae Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
- G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法,属于信息融合技术领域。所述方法包括:利用超声波雷达对第一距离内的第一区域进行检测得到第一检测信息;利用多线激光雷达对第一距离外、第二距离内的第二区域进行检测得到第二检测信息;根据所述第一检测信息生成所述第一区域在目标坐标系中对应的第一障碍物信息;根据所述第二检测信息生成所述第二区域在所述目标坐标系中对应的第二障碍物信息;根据所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息生成障碍物地图。解决了多传感器信息融合以提高机器人的自动导航精度的问题;达到了提高机器人机器人的自动导航精度的效果。
Description
技术领域
本发明涉及信息融合技术领域,特别涉及一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法。
背景技术
随着机器人技术的发展,传感器和环境感知技术的重要性日渐增强,只有多传感器融合才能提供鲁棒性更强的自动导航。因此信息融合技术是一个重要的发展趋势,它的优势显而易见:各传感器数据的融合能够增加信息量,可以获得更详细、更可靠、精度更高的环境信息,所以能实现更好的自动导航的准确性。不同类型的传感器具有不同的优点和弱点,如何进行多传感器信息融合以提高机器人的自动导航精度的急需解决的问题。
发明内容
为了解决现有技术中如何进行多传感器信息融合以提高机器人的自动导航精度的急需解决的问题,本发明实施例提供了一种一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法。所述方法包括:
利用超声波雷达对第一距离内的第一区域进行检测得到第一检测信息;
利用多线激光雷达对第一距离外、第二距离内的第二区域进行检测得到第二检测信息;
根据所述第一检测信息生成所述第一区域在目标坐标系中对应的第一障碍物信息;
根据所述第二检测信息生成所述第二区域在所述目标坐标系中对应的第二障碍物信息;
根据所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息生成障碍物地图。
可选的,所述多线激光雷达安装在机器人前部的两侧,用于检测对所述机器人前方第一距离外、第二距离内的区域进行检测;
多个所述超声波雷达分设于机器人的四周,用于对所述机器人四周第一距离内的区域进行检测。
可选的,所述根据所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息生成障碍物地图之后,所述方法还包括:
对所述障碍物地图进行栅格化,识别出每个栅格的属性,所述障碍物地图内的栅格属性包括障碍栅格和平地栅格;
根据栅格化后的障碍物地图进行自主运动。
可选的,所述多线激光雷达距离地面的高度为第二距离的一半,所述超声波雷达距离地面的高度为第一距离的一半。
可选的,所述超声波雷达沿所述机器人的四周进行均匀分布,所述机器人本体呈立方体状且每个侧边装置4个或6个超声波雷达。
可选的,所述机器人前部设置有摄像装置,所述方法还包括:
利用所述摄像装置进行图像采集;
根据采集的图像信息确定前部由移动物体正在移动时,获取移动物体的移动方向;
若所述移动物体的移动方向指示向所述机器人进行移动,则仅利用设置在前部的超声波雷达、多线激光雷对前部进行检测以及生成移动物体的位置信息,并根据所述移动物体的位置信息进行躲避。
可选的,仅利用设置在前部的超声波雷达、多线激光雷对前部进行检测过程中的检测周期,是利用全部超声波雷达、多线激光雷进行检测的一半。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
通过利用超声波信息进行近距离的检测,而利用多线激光雷达进行远距离的检测,充分利用了激光雷达优势在于探测范围广,感知的数据精度更高,在纵向可探测距离远,以及雷达系统的激光波长一般只有微米的量级,因而它能够探测非常微小的目标的优势,提高了障碍物检测的效率以及准确率,解决了多传感器信息融合以提高机器人的自动导航精度的问题;达到了提高机器人机器人的自动导航精度的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一示例性实施例示出的一种机器人的示意图;
图2是本发明一个实施例中提供的新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法的方法的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
图1是本发明一示例性实施例示出的一种机器人的示意图,该机器人本体呈立方体状,机器人上设置有多线激光雷达10和超声波雷达20。具体的,所述多线激光雷达10安装在机器人前部的两侧,用于检测对所述机器人前方第一距离外、第二距离内的区域进行检测;多个所述超声波雷达20分设于机器人的四周,用于对所述机器人四周第一距离内的区域进行检测。
可选的,所述多线激光雷达距离地面的高度为第二距离的一半,所述超声波雷达距离地面的高度为第一距离的一半。
可选的,所述超声波雷达沿所述机器人的四周进行均匀分布,所述机器人本体呈立方体状且每个侧边装置4个或6个超声波雷达。具体的,在机器人的前部和后部分别设置4个超声波雷达,机器人的两个侧面分别设置6个超声波雷达。
请参考图2,其示出了本发明一个实施例提供的新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法的方法流程图,该方法可以包括:
步骤210,利用超声波雷达对第一距离内的第一区域进行检测得到第一检测信息;
具体的,利用超声波雷达向第一区域发射信号,接收反馈信号,根据反馈信号、发射信号的信息得到第一检测信息;
步骤220,利用多线激光雷达对第一距离外、第二距离内的第二区域进行检测得到第二检测信息;
具体的,利用多线激光雷达向第二区域发射信号,接收反馈信号,根据反馈信号、发射信号的信息得到第二检测信息;
利用多线激光雷达激光雷达获得车辆前方的障碍物激光雷达点云信息,超声波雷达获得车辆四周的障碍物坐标信息。
步骤230,根据所述第一检测信息生成所述第一区域在目标坐标系中对应的第一障碍物信息;
对第一检测信息进行预处理,通过多次检测提取障碍物的特征以及确定相对于超声波雷达的位置;并根据超声波雷达的安装位置对障碍物的位置进行转换,确定出在目标坐标系中对应的障碍物信息;将确定出的目标坐标系中对应的各个障碍物信息,确定为第一障碍物信息。
步骤240,根据所述第二检测信息生成所述第二区域在所述目标坐标系中对应的第二障碍物信息;
对第二检测信息进行预处理,通过多次检测提取障碍物的特征以及确定相对于激光雷达的位置;并根据激光雷达的安装位置对障碍物的位置进行坐标转换,确定出在目标坐标系中对应的障碍物信息;将确定出的目标坐标系中对应的各个障碍物信息,确定为第二障碍物信息。
可选的,激光雷达在安装中,雷达的坐标与车辆坐标在三维空间中存在角度偏差,需要通过旋转使车辆坐标系和激光雷达坐标轴在相同的方向上,可利用预设的X轴修正矩阵、Y轴修正矩阵、Z轴修正矩阵进行修正,直接得到在目标坐标系中对应的障碍物坐标。
步骤250,根据所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息生成障碍物地图。
在步骤250之后,对所述障碍物地图进行栅格化,识别出每个栅格的属性,所述障碍物地图内的栅格属性包括障碍栅格和平地栅格;根据栅格化后的障碍物地图进行自主运动。其中,平地栅格为未检测到障碍物存在的栅格。在自主运动过程中,选择平地栅格为目标栅格,避让障碍栅格。
综上所述,通过利用超声波信息进行近距离的检测,而利用多线激光雷达进行远距离的检测,充分利用了激光雷达优势在于探测范围广,感知的数据精度更高,在纵向可探测距离远,以及雷达系统的激光波长一般只有微米的量级,因而它能够探测非常微小的目标的优势,提高了障碍物检测的效率以及准确率,解决了多传感器信息融合以提高机器人的自动导航精度的问题;达到了提高机器人机器人的自动导航精度的效果。
在一个示例中,机器人前部设置有摄像装置(图中未示出),利用所述摄像装置进行图像采集;根据采集的图像信息确定前部由移动物体正在移动时,获取移动物体的移动方向;若所述移动物体的移动方向指示向所述机器人进行移动,则仅利用设置在前部的超声波雷达、多线激光雷对前部进行检测以及生成移动物体的位置信息,并根据所述移动物体的位置信息进行躲避。具体的,具体的,在获取移动物体的移动方向时,可根据移动物体在图像中的位置确定移动物体在左右方向上的移动;通过前部设置的超声波雷达、多线激光雷可确定移动物体在前后方向上的移动;在根据移动物体在左右方向上的移动以及在前后方向上的移动,确定出移动物体的移动方向指示向所述机器人进行移动,则仅利用设置在前部的超声波雷达、多线激光雷对前部进行检测以及生成移动物体的位置信息,并根据所述移动物体的位置信息进行躲避。
进一步的,仅利用设置在前部的超声波雷达、多线激光雷对前部进行检测过程中的检测周期,是利用全部超声波雷达、多线激光雷进行检测的一半,以提高移动物体的检测效率并且降低机器人的数据处理负载,实现移动物体的有效避让。
可选的,机器人内设置有用于融合感知信息的控制器,通过融合激光雷达、超声波雷达和摄像装置的检测信息,进行实时感知清扫车周围一定区域内的障碍物信息。其中,摄像装置可以为单目广角摄像装置,结合摄像装置还可同时识别道路信息包括车道线、路沿边界、红绿灯等信息,结合道路信息进行自主运动。具体的,单目广角摄像装置,采用1080P,150度广角微变形摄像头。
进一步的,对于前方的移动物体,利用第一检测信息以及第二检测信息计算出相邻时间间隔点移动物体的距离信息的变化率,判断变化率是否变化,若变化,则确定移动物体相对于汽车的相对速度发生变化;若当前移动物体的移动方向为向机器人本体靠近,则获取机器人左右的平地栅格,加速向平地栅格进行移动以躲避移动物体;若当前移动物体的移动方向为远离机器人本体靠近,则启动机器人本体上设置的超声波雷达以及多线激光雷达进行工作,利用超声波雷达对第一距离内的第一区域进行检测得到第一检测信息;利用多线激光雷达对第一距离外、第二距离内的第二区域进行检测得到第二检测信息根据所述第一检测信息生成所述第一区域在目标坐标系中对应的第一障碍物信息;根据所述第二检测信息生成所述第二区域在所述目标坐标系中对应的第二障碍物信息;根据所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息生成障碍物地图。
进一步地,计算每个多线激光雷达获取相邻时间间隔点可移动物体至机器人本体的距离信息;通过预设计算算法,获取每个激光雷达获取的相邻时间间隔点可移动物体至机器人本体的距离信息的变化率;判断变化率是否变化,若变化,则确定障碍物相对于汽车的相对速度发生变化。
进一步的,在确定出可移动物体为远离机器人的方向,则可获取机器人的移动速度;降低机器人的移动速度至低于移动物体的速度;保持该速度进行自主运动,直至可移动物体离开摄像装置的镜头内。具体的,可移动物体离开摄像装置的镜头内的实现可以为:获取摄像装置连续采集的几个图像帧,对这几个图像帧内的图像进行边缘提取得轮廓信息;将这几个图像帧内轮廓信息均不与可移动物体的轮廓匹配时,确定可移动物体离开摄像装置的镜头内。在将这几个图像帧内轮廓信息与可移动物体的轮廓进行匹配,可采用子窗口遍历图像的方式,本申请对此不作具体限定,可采用现有技术中的目标物体在图像中的搜索方式进行。
本发明一个实施例还提供的一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有一个或一个以上的指令,所述一个或一个以上的指令被服务器内的处理器执行时实现上述任一实施例中所涉及的一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法。
本发明一个实施例还提供一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现装置,所述装置包括:存储器和处理器;所述存储器中存储有至少一条程序指令;所述处理器,通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现上述任一实施例中所涉及的新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含所指示的技术特征的数量。由此,限定的“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法,其特征在于:所述方法包括:
利用超声波雷达对第一距离内的第一区域进行检测得到第一检测信息;
利用多线激光雷达对第一距离外、第二距离内的第二区域进行检测得到第二检测信息;
根据所述第一检测信息生成所述第一区域在目标坐标系中对应的第一障碍物信息;
根据所述第二检测信息生成所述第二区域在所述目标坐标系中对应的第二障碍物信息;
根据所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息生成障碍物地图。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述多线激光雷达安装在机器人前部的两侧,用于检测对所述机器人前方第一距离外、第二距离内的区域进行检测;
多个所述超声波雷达分设于机器人的四周,用于对所述机器人四周第一距离内的区域进行检测。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述根据所述第一障碍物信息、所述第二障碍物信息生成障碍物地图之后,所述方法还包括:
对所述障碍物地图进行栅格化,识别出每个栅格的属性,所述障碍物地图内的栅格属性包括障碍栅格和平地栅格;
根据栅格化后的障碍物地图进行自主运动。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述多线激光雷达距离地面的高度为第二距离的一半,所述超声波雷达距离地面的高度为第一距离的一半。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述超声波雷达沿所述机器人的四周进行均匀分布,所述机器人本体呈立方体状且每个侧边装置4个或6个超声波雷达。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述机器人前部设置有摄像装置,所述方法还包括:
利用所述摄像装置进行图像采集;
根据采集的图像信息确定前部由移动物体正在移动时,获取移动物体的移动方向;
若所述移动物体的移动方向指示向所述机器人进行移动,则仅利用设置在前部的超声波雷达、多线激光雷对前部进行检测以及生成移动物体的位置信息,并根据所述移动物体的位置信息进行躲避。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于:
仅利用设置在前部的超声波雷达、多线激光雷对前部进行检测过程中的检测周期,是利用全部超声波雷达、多线激光雷进行检测的一半。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010624492.7A CN111781606A (zh) | 2020-07-02 | 2020-07-02 | 一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010624492.7A CN111781606A (zh) | 2020-07-02 | 2020-07-02 | 一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111781606A true CN111781606A (zh) | 2020-10-16 |
Family
ID=72757749
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010624492.7A Pending CN111781606A (zh) | 2020-07-02 | 2020-07-02 | 一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111781606A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114415662A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-29 | 广州市威控机器人有限公司 | 一种智能机器人避障方法及装置 |
CN114701526A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-05 | 广东电网有限责任公司惠州供电局 | 一种自动操控方法及无人操控输电线路轨道运输装备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107480638A (zh) * | 2017-08-16 | 2017-12-15 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 车辆避障方法、控制器、装置和车辆 |
CN107650908A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-02-02 | 长沙冰眼电子科技有限公司 | 无人车环境感知系统 |
CN110946508A (zh) * | 2018-09-27 | 2020-04-03 | 广东美的生活电器制造有限公司 | 使用激光雷达和摄像头的扫地机器人的控制方法及装置 |
WO2020103533A1 (zh) * | 2018-11-20 | 2020-05-28 | 中车株洲电力机车有限公司 | 一种轨道和道路障碍物检测方法 |
-
2020
- 2020-07-02 CN CN202010624492.7A patent/CN111781606A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107480638A (zh) * | 2017-08-16 | 2017-12-15 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 车辆避障方法、控制器、装置和车辆 |
CN107650908A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-02-02 | 长沙冰眼电子科技有限公司 | 无人车环境感知系统 |
CN110946508A (zh) * | 2018-09-27 | 2020-04-03 | 广东美的生活电器制造有限公司 | 使用激光雷达和摄像头的扫地机器人的控制方法及装置 |
WO2020103533A1 (zh) * | 2018-11-20 | 2020-05-28 | 中车株洲电力机车有限公司 | 一种轨道和道路障碍物检测方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114415662A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-29 | 广州市威控机器人有限公司 | 一种智能机器人避障方法及装置 |
CN114415662B (zh) * | 2021-12-15 | 2023-10-17 | 广州市威控机器人有限公司 | 一种智能机器人避障方法及装置 |
CN114701526A (zh) * | 2022-04-02 | 2022-07-05 | 广东电网有限责任公司惠州供电局 | 一种自动操控方法及无人操控输电线路轨道运输装备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110658531B (zh) | 一种用于港口自动驾驶车辆的动态目标追踪方法 | |
CN112180373B (zh) | 一种多传感器融合的智能泊车系统和方法 | |
CN111192295B (zh) | 目标检测与跟踪方法、设备和计算机可读存储介质 | |
US11898855B2 (en) | Assistance control system that prioritizes route candidates based on unsuitable sections thereof | |
CN111712731A (zh) | 目标检测方法、系统及可移动平台 | |
JP6450294B2 (ja) | 物体検出装置、物体検出方法、及びプログラム | |
US10325163B2 (en) | Vehicle vision | |
US20210004566A1 (en) | Method and apparatus for 3d object bounding for 2d image data | |
CN110674705A (zh) | 基于多线激光雷达的小型障碍物检测方法及装置 | |
US20200166349A1 (en) | Parking support apparatus | |
JP2019039831A (ja) | 自動運転装置 | |
TWI604980B (zh) | 載具控制系統及載具控制方法 | |
CN112744217B (zh) | 碰撞检测方法、行驶路径的推荐方法及其装置和存储介质 | |
CN112673280A (zh) | 用于装配有lidar传感器的机动车辆的道路检测方法 | |
CN111046719A (zh) | 用于转换图像的设备和方法 | |
CN111781606A (zh) | 一种新型激光雷达和超声波雷达融合的小型化实现方法 | |
CN114821526A (zh) | 基于4d毫米波雷达点云的障碍物三维边框检测方法 | |
Manivannan et al. | Vision based intelligent vehicle steering control using single camera for automated highway system | |
CN114084129A (zh) | 一种基于融合的车辆自动驾驶控制方法及系统 | |
JP7081098B2 (ja) | 走行環境認識装置、走行環境認識方法、プログラム | |
KR102003387B1 (ko) | 조감도 이미지를 이용한 교통 장애물의 검출 및 거리 측정 방법, 교통 장애물을 검출하고 거리를 측정하는 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독가능 기록매체 | |
US10249056B2 (en) | Vehicle position estimation system | |
Eraqi et al. | Static free space detection with laser scanner using occupancy grid maps | |
CN114779275B (zh) | 基于AprilTag与激光雷达的移动机器人自动跟随避障方法 | |
CN115718304A (zh) | 目标对象检测方法、装置、车辆及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20201016 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |