基于双目摄像头的路面障碍物检测与研究

文章提出了一种基于双目摄像头的路面障碍物检测与研究,通过两个CCD摄像机对路面进行拍摄,采集路面信息。用Matlab对收集到的图像进行预处理包括灰度化,截取有效值等处理,并通过Hough变换提取感兴趣区域,通过图像熵值对障碍物进行检测,利用Kalman滤波对目标障碍物进行跟踪。这种检测方法能够更准确快速地检测出路面障碍物。经过实验判断,该方法具有良好的实用性和鲁棒性。

基于改进YOLOv3的路面正负障碍物检测研究

针对减速带和凹坑等路面正负障碍物目标检测问题,本文基于YOLOv3算法基本原理,在原YOLOv3算法的基础上,采用扩增检测尺度的方法得到改进的YOLOv3算法。利用减速带和凹坑等路面正负障碍物训练集进行模型训练,通过测试集完成对训练模型的测试。测试结果表明,改进后的YOLOv3算法在路面正负障碍物的检测能力上有所提高,R Re值提高了0.8%,R MAP值提高了0.2%,验证了本文对原YOLOv3改进的有效性。该研究可用于智能车辆对减速带和凹坑等路面正负障碍物的检测,具有一定的实际应用价值。

两轮拖挂车跨越障碍物的侧翻动力学分析

以二轮拖挂车的车身、车轮和路面障碍物为研究对象,通过动力学理论和车辆行驶试验对车辆侧翻现象进行分析。将路面固定障碍物简化为正弦半波形状,推导出车辆侧倾时的动力学方程,求解方程得到车辆侧翻的条件。由车辆侧翻试验观测系统实测得到侧翻速度和侧翻高度的关系,并将试验值和理论值进行了对比分析。