基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测的开题报告.docx
上传人:快乐****蜜蜂 上传时间:2024-09-14 格式:DOCX 页数:3 大小:11KB 金币:5 举报 版权申诉
预览加载中,请您耐心等待几秒...

基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测的开题报告.docx

基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测的开题报告.docx

预览

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

5 金币

下载此文档

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测的开题报告一、选题背景在自动驾驶及机器人导航领域,障碍物检测一直是一个重要的问题。为了保证道路安全和机器人导航的稳定性,始终需要对其路径上的障碍物进行实时监测和判断,确保它们不会对路径规划和控制产生任何影响。现有工作已集中在城市环境中的道路障碍物检测,但对于位于非道路区域的草丛中的障碍物却几乎没有相关的研究。但是,在认识环境和开发新技术方面,逐渐意识到了草地扮演的重要角色。草地提供一种过渡的环境,既不是城市环境,也不是原始自然环境。除了对野生动植物具有生态功能之外,它还为基于植物的应用和计算机视觉技术提供了尝试和探索的机会。此外,草丛中常常存在的深色物体,例如石头和树根,与草地的绿色形成鲜明的对比,这就为检测障碍物提供了一定的便利。因此,本文提出了一种基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测的方法,旨在解决草丛中障碍物检测的难点。二、研究目的本文的目的在于提出一种高效、准确的草丛中障碍物检测方法,基于摄像机与激光雷达的组合实现。为实现此目的,本研究将完成以下几个任务:1.建立基于摄像机与激光雷达的草丛中障碍物检测方法。2.设计验证实验并进行性能测试。3.通过对性能测试结果的分析,评估本文提出的方法的优劣。4.总结本研究工作的成果,为未来相关研究提供参考。三、研究内容与方法本文将采用以下方法实现草丛中障碍物检测:1.使用DenseNet作为神经网络模型进行初步的图像处理,完成障碍物的二值化、分割等任务。2.将经过初步处理的图像输入到YOLOv3中进行更深入的障碍物检测任务,得到更准确的检测结果。3.使用激光雷达原理检测障碍物,对摄像机检测缺陷进行补充和改善。4.对摄像机和激光雷达的检测结果进行融合,提高草丛中障碍物检测的准确性,同时避免漏检和误判。本文的研究内容包括以下方面:1.基于神经网络的草丛中障碍物初步检测方法。2.基于YOLOv3算法的草丛中障碍物深度检测方法。3.基于激光雷达原理的草丛中障碍物检测,用以补充和改善摄像机的检测结果。4.基于融合算法实现草丛中障碍物检测结果的优化。四、研究意义本研究提出了一种针对草丛中障碍物检测的新方法,可为相关领域的研究提供参考。此外,本文提出的方法也可通过修改其输入,应用于其他领域,如滑雪、植被分析等。在未来,人们可能会根据不同环境应用类似的技术,为自主导航和环境识别提供更多机会。五、进度安排1.研究草丛中障碍物的相关文献,理解已有研究的现状和特点。时间安排:2周。2.分析草丛中障碍物检测的难点。时间安排:1周。3.使用DenseNet模型进行草丛中障碍物的初步检测。时间安排:2周。4.设计并训练YOLOv3模型,并进行更深入的草丛中障碍物检测。时间安排:3周。5.使用激光雷达进行草丛中障碍物检测和数据获取。时间安排:4周。6.对摄像机和激光雷达的检测结果进行融合。时间安排:2周。7.设计验证实验并测试性能。时间安排:2周。8.总结并撰写论文。时间安排:3周。总时间安排:20周。