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时间:2019-03-03
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1、第uz卷第v期机器人×∂²¯quzo²qvussx年x月¤¼oussx文章编号}tssu2swwykussxlsv2suwz2sx3基于主元神经网络的非结构化道路跟踪李青o郑南宁o马琳o程洪k西安交通大学人工智能与机器人研究所o陕西西安ztssw
2、l摘要}在概率的框架内o基于主元神经网络o提出了一种新的蒙特卡罗道路跟踪技术o用于自主陆地车辆在非结构化道路上的导航q使用直线道路模型表示道路边缘o并对其状态利用二阶自回归模型进行预测~在≥∂彩色空间将颜色信息和局部空间特征相结合o利用主元神经网络提取主
3、成分~根据道路边缘窗的统计特性o利用粒子滤波器进行道路状态的估计q实验结果表明o该方法能够鲁棒地进行非结构化道路跟踪q关键词}主元神经网络~粒子滤波器~自主陆地车辆~非结构化道路跟踪中图分类号}×°uw文献标识码}ΤραχκινγοφΥνστρυχτυρεδΡοαδΒασεδονΠρινχιπαλΧομπονεντΑναλψσισΝευραλΝετωορκ󱬱ªo∞¤±2±¬±ªo¬±o≤∞²±ª(ΙνστιτυτεοφΑρτιφιχιαλΙντελλιγενχεανδΡοβοτιχσ,Ξιπ
4、ανϑιαοτονγΥνιϖερσιτψ,Ξιπανztssw
5、,Χηινα)Αβστραχτ:•¬·«¬±¤³µ²¥¤¥¬¯¬¶·¬¦©µ¤°¨º²µ®o¥¤¶¨§²±³µ¬±¦¬³¤¯¦²°³²±¨±·¤±¤¯¼¶¬¶±¨∏µ¤¯±¨·º²µ®¶o¤±²√¨¯²±·¨≤¤µ¯²·µ¤¦®¬±ª·¨¦«±¬´∏¨¬¶¶∏ªª¨¶·¨§©²µ¤∏·²±²°²∏¶±¤√¬ª¤·¬²±²©¯¤±§√¨«¬¦¯¨¶²±∏±¶·µ∏¦·∏µ¨§µ²¤§¶q׫¨¶·µ¤¬ª«·µ²¤§°²§¨¯¬¶∏¶¨
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8、µ¨§µ²¤§·µ¤¦®¬±ªq1引言(Ιντροδυχτιον)况下o道路检测问题可以简化为车道线或道路边界检测问题q非结构化道路一般指结构化程度较低的由于自主陆地车辆在军事和民用方面的巨大应道路o例如城市交通道路!乡村道路等q由于这类道用潜力o近年来人们对它的研究越来越感兴趣q然而路没有车道线和清晰的道路边界o因而这是一项困建造自主车辆是一项复杂且具有挑战性的工作o美难的任务}环境的变化会影响路况o道路的形状多种国国防部在ussw年v月份举办了一项名为/°多样o同时车辆也在经历复杂的动态运动q
9、针对非结µ¤±§≤«¤¯¯¨±ª¨0的比赛o悬赏tss万美元o奖励能够构化道路o研究人员采取了多种不同的方法q文献≈t在规定的时间内沿规定的路线从洛杉矶出发最先到达拉斯维加斯的自主车辆o遗憾的是没有一辆能够∗v 中已经提出了一些成功的算法o用于非结构化到达目的地o以后该项奖金每年递增tss万美元o直道路的跟踪q但是这些算法仍然存在一些问题}难以至uss{年o其目的就是加速陆地自主车辆的发展q实得到和保持精确的道路模型~要求复杂的算法以定际的道路往往可分为结构化道路和非结构化道路两位和搜寻道路特征~
10、计算量大q类o自主车辆的关键技术之一就是道路跟踪q结构化本文中o作者基于主元神经网络o在概率的框架道路一般是指高速公路和部分结构化较好的公路o内o提出了一种新的蒙特卡洛跟踪技术o用于自主车这类道路具有清晰的车道线和道路边界o车道线一辆在非结构化道路上的跟踪q直线道路模型和粒子般为白色或黄色的连续线或短划线q因此o在这种情滤波器的应用能够跟踪模糊的道路边界~彩色空间3基金项目}国家自然科学基金优秀创新研究群体资助项目kyssuwvstlq收稿日期}usswpsyps{uw{机器人us
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