本次研究的是基于视觉导航的人工智能无人车系统在非结构化复杂道路环境下的道路障碍物检测,并且对障碍物简单测距。图像采集路面多样化的道路环境,障碍物特征不明显。方法是将道路作为目标部分,而障碍物和周围环境同时作为背景进行训练分类，从道路信息中进行道路模型拟合,判断出障碍物的位置与距离。针对训练特征的提取采用对图像分块、提取。将检测车辆前方的障碍物信息提供给驾驶员，以便及早的采取相应的安全措施。
2019-12-21 21:48:29
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理
其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：
（1）提取铁轨的框架
（2）设置检测窗
（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2019-12-21 21:39:22
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使用PCL实现的欧几里德聚类ROS节点，配合地面过滤可实现较为理想的激光雷达障碍物检测，具体见博客链接：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570
2019-12-21 18:47:50
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