一直没有时间把轨道检测当前的进展做个记录或者总结, 疲于近期的忙碌, 工作上的还有生活上的, 近两个月来几乎都是半夜才睡, 身体真有点扛不住了, 码工们要注意身体啊. 也不完全按照开发顺序总结了, 现阶段完成了铁路主轨道检测, 道岔区域检测和道岔连通性的检测. 使用合适场景的图片测试检测道岔连通性, 正常行驶方向正确率在80%, 掉车情况的道岔检测约50%. 整体检测流程还是在第一篇中写的
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2024-05-19 07:24:51
99阅读
(鉴定为水刊 综述 老板让看的) Abstract： 野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物，但不是以可见的方式，它给车辆或潜在的乘客带来风险，甚至给环境带来风险。 自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏，包括车辆悬架损坏、侧翻，甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步，能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型
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2023-10-09 16:49:59
159阅读
# 使用Python检测障碍物
## 1. 整体流程
为了帮助你学会使用Python检测障碍物，我将给你一个整体的流程图，如下所示：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 准备工作
开发环境搭建 --> 代码编写
section 编写代码
数据采集 --> 数据处理 --> 障碍物检测
```
#
原创
2024-03-15 05:20:50
209阅读
基于双目摄像头的障碍物检测前言：关于双目摄像头的障碍物检测以及基于OpenCV的障碍物检测在CSDN以及博客园上都有几篇相关的文章。然而，相当一部分的关于障碍物检测的文章多偏向于理论，而有实践的文章却少之又少。在这里，我将按照我从网上学习到的例子进行整合并加入了我自己的理解。希望能为大家在障碍物检测方面起到一定的参考作用。特别鸣谢：亦轩Dhc的博客琪其齐奇旗棋的CSDN_寒潭雁影的CSDN下面开始
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2024-05-28 18:19:22
194阅读
文章目录一、题目描述示例 1示例 2二、代码三、解题思路 一、题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。示例 1输入：obs
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2023-12-17 19:34:03
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title: LeetCode No.63categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第六十三题自己代码的开源仓库:click here 欢迎Star和Fork ?题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记
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2023-11-03 09:41:46
92阅读
障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块，结合高精地图和主车的定位信息，对周边障碍物的未来运动情况进行预测，帮助主车提前作出决策，从而降低交通事故的发生率，在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中，障碍物行为预测分为车辆轨迹预测和行人轨迹预测两大类。在车辆轨迹预测中，分为意图预测和速度预测两个
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2024-02-19 11:38:34
222阅读
Velodyne 激光雷达每帧有十几万个三维数据点，对于有限大小的地图来说，大多数栅格内的实际三维点个数必然不止一个（近距离点数较多，越远越少） , 所以我们首先建立一张栅格地图，再将当前帧内的三维点投影到栅格地图上，每个栅格内有若干点，这些点保留高度、强度等信息，最后根据这些点计算该栅格的属性。首先，建立一张栅格地图大小为前方(FOV_FX)为4m，后方(FOV_BX)-10m，左方(FOV_L
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2024-08-26 21:07:19
70阅读
1.障碍物检测1.1 基于激光雷达的障碍物检测1.1.1 基于几何特征和网格几何特征包括：直线、圆和矩形等；基于几何特征的方法首先对激光雷达的数据进行处理，采用聚类算法将数据聚类并与障碍物的几何特征进行对比，对障碍物进行检测和分类；为了提高对不同点云数据检测的可靠性，基于几何特征的方法与光谱特征结合，将几何和影像特征综合考虑，从多个维度对障碍物进行识别，同时引入权重系数来反映不同的特征对识别的影响
本文介绍如果使用以state lattice planner为基础的曲线生成和动态障碍物规避的方法。我们的曲线将position profile 和 velocity profile进行了分离。位置的优化用曲线生成和cost function minimization的方法，纵向的速度规划采用ACC控制器。 主要采用我的论文：Optimization of Adaptive Cruise Cont
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2024-04-23 14:07:01
178阅读
环境配置：python=3.6，opencv-python=4.4.0，torch=1.7.1（cuda=11.0），PyQt5=5.15.1（缺啥补啥）PyQt5功能：实现选择视频文件、播放、中止、暂停，继续播放检测功能：障碍物检测（YOLOv3），车道线检测（LANEATT）简单流程：对读取的每一帧图片分别进行障碍物检测和车道线检测，然后利用PyQt5将检测结果进行可视化效果展示：一、文件目录
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2024-01-31 16:36:03
110阅读
# Python中的障碍物设置
在许多游戏和机器人编程中，障碍物的设置是一个重要部分。障碍物不仅可以增加游戏的挑战性，还可以用于实现机器人避障的功能。本文将介绍如何在Python中设置障碍物，并提供代码示例演示其实现。
## 障碍物设置的基本思路
设置障碍物的基本流程包括以下几个步骤：
1. 定义障碍物的位置。
2. 初始化游戏或仿真环境。
3. 绘制障碍物。
4. 添加碰撞检测逻辑。
# 使用Python绘制障碍物及其应用
在现代编程中，Python是一种功能强大且易于学习的语言，广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本篇文章将介绍如何使用Python绘制障碍物，并展示饼状图和状态图的实现方式。
## 1. 绘制障碍物
我们首先需要定义一个障碍物的概念。在计算机视觉、机器人导航等领域，障碍物通常指任何可能阻碍移动或视野的物体。我们可以使用 `matplotlib`
# Python实现障碍物信息
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 获取数据;
获取数据 --> 数据处理;
数据处理 --> 结果输出;
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 获取数据
获取数据 --> 数据处理
数据处理 --> 结果输出
```
原创
2024-04-29 03:35:43
30阅读
前言 本文主要对代码排版进行了一些梳理，并增添了部分注释，与自己的示例。前几天老大给了个任务，让我帮slam组写一个基于深度摄像头的障碍物检测，捣鼓了两天弄出来了，效果还不错，就在这里记一下了。 代码的核心思路是首先通过二值化，将一米之外的安全距离置零不考虑，然后通过开运算去除掉一些噪点（这个后来发现不一定有必要），在求出所有障碍物的凸包，这个时候要计算面积，当面积小于一定的阈值的时候不予考虑，
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2024-06-27 10:59:12
214阅读
寻路算法将计算静止障碍物周围的路径，但是如果障碍物移动会怎么样？当单元到达特定点时，障碍物可能不再存在，或者可能存在新的障碍物。如果可以绕过典型的障碍物，请对你的探路者（pathfinder）使用单独的避障算法（转向）。探路者将找到所需的路径，然后移动对象在跟随它时，绕过障碍物移动。但是，可移动的障碍物有可能导致路径发生显著的变化，我们需要考虑探路者如何避开障碍物。 重新计算
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2024-08-06 19:54:45
77阅读
本文介绍如何实现基于Frenet坐标系的动态障碍物避障。其中包括：cubic spline generationFrenet transformation to gloval coordnatessampling-based search methodBezier curvecost function formalizationlazy collision checkingpure pursuit
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2024-08-27 19:46:11
176阅读
本系列旨在对比不同LeetCode的解题方法效率，占用空间等方面的区别，希望帮助大家能够精进代码水平，用更好的思维与方法去解题。其中的部分解题可能涉及代码的奇技淫巧，我回尽量给大家解释，我也会标注正常的思路至少应该达到何种水准，如果有更好的方法也请大家多多指教！本系列的资源消耗数据由LeetCode给出，但是LeetCode的评价会有20ms左右的波动，这里列出的只是显示的最优成绩，但是直接复制这
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2023-11-13 20:38:07
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一.项目背景目前在研究激光雷达和相机做障碍物检测算法开发，主要应用场景为远距离下的目标障碍物检测。二.主要实现算法本次主要实现了三种算法，具体实现后期补充，先进行算法的梳理和记录：1.纯点云数据处理，当测量距离比较近的时候，点云稠密度高，且点云的z轴代表了目标的距离，可以利用PCL库对点云数据进行处理，通过聚类实现目标提取和测距。 原始点云： 处理后，使用addcube加入立体检测框：2.激光雷达
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2023-12-15 08:29:44
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遥感监测草原产草量的方法1.1 生态系统净初级生产力模型 VPM（Vegetation Photosynthesis Model）是基于卫星遥感数据和通量观测数据发展起来的光能利用率模型。其理论基础是Monteith(1972, 1977)提出的光能利用率理论以及后来Field(1991)提出的资源平衡理论。自2004年第一次在美国缅因州Howland常绿针叶林通量站点验证了VPM模型的结构与理论
