从“一维”到“二维”的跨越——浅谈桥梁车辆荷载监测方法的演变
常用算法为基于滤波器的跟踪算法,如卡尔曼滤波器和粒子滤波器,近年来出现了基于深度学习的目标跟踪算法,如DeepSORT(DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking)。最后将识别和跟踪的结果以可视化的方式呈现,如实时绘制连续视频流中的车辆边界框和标签。图8车辆视觉识别2.数据格式。在合理地部署车辆视觉识别系统之后...
手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF
迭代就是不断地更新这两个量defkalman_filter(x,P):forninrange(len(measurements)):#measurementupdateZ=matrix([[measurements[n]]])y=Z-(H*x)#errorS=H*P*H.transpose()+RK=P*H.transpose()*S.inverse()x=x+(K*y)P=(I-(K*...
自动驾驶传感器实时在线标定设计探究
1)如果两条车道线间歇性跳变,则可能是感知算法本身的原因导致的,这时候考虑在规控端做预处理。方法是以两条车道线做原始输入,卡尔曼滤波预测输出行驶中心线;2)如果是其中一条车道线做间歇性跳变,则考虑是否是传感器的某些内外参数值随着时间推移出现了校准偏差。解决方法是利用车道线和目标来计算一个较好的相机Pi...
文献阅读计划 月度摘要第四期
无人机根据预测结果、姿态和动力学构建初始降落轨迹,并通过贝塞尔曲线不断优化轨迹,以找到最优的降落轨迹。在降落过程中,无人机通过摄像头视线角判断是否达到降落阈值,并根据实时视觉数据进行卡尔曼滤波来预测目标物的未来运动状态。此外,无人机也会识别最终标志物,然后根据优化后的降落轨迹,安全地着降到目...
未来导航技术之一:地磁定位方法综述
除卡尔曼滤波框架外,粒子滤波也是地磁滤波中常用的一类方法,作为一种非线性的滤波方式,在处理非线性的磁场定位问题中具有一定优势。文献[12]提出的MaLoc方法是一种典型的基于粒子滤波的地磁定位方法,它将用户的位置和航向作为粒子,每个粒子的权重由前后2个时刻的磁场测量差和读图差的概率分布决定。随后,通过不断重采...
自动驾驶汽车架构详解_腾讯新闻
全局位置估计从制图过程中获取图像中的全局位置恢复(www.e993.com)2024年10月26日。在LFL(车道特征的定位)中,半自动计算的地图提供道路标记特征(水平道路信号化)的全局几何表征。通过检测并关联从相机图像的鸟瞰视图提取的道路标记特征与存储在地图中的水平道路信号,将当前相机图像与地图匹配。然后通过卡尔曼滤波器组合由PFL和LFL获得的位置估计。