电车轨道与障碍物检测（SJTU数字图像处理课程设计）.zip

项目介绍：随着人们生活水平的提高,科技的不断进步,智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System,简称ADAS)是智能驾驶技术的一个分支,即通过某种形式的传感器了解周围的环境,以协助驾驶员操作(辅助司机)或完全控制车辆(实现自动化) , 达到提高车辆安全驾驶的目的。车道线检测作为ADAS的重要组成部分,能够为系统确定车辆所在车道位置，并提供车道偏离预警决策依据。目前主要通过在车内安装摄像头,利用图像处理算法实时获取视频图像进行车道线检测，但现实行车环境复杂，比如存在视角遮挡、道路阴影、道路裂痕以及邻近车辆压线干扰等情况，以至于车道线不易提取且容易造成误检、漏检,因此如何实时、准确地检测出车道线具有重要的研究意义。 本代码通过构造一个单目相机、生成鸟瞰图、转为灰度、二值化、检测ROI等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「白卷W」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_6

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8自由度的机械臂控制仿真,模拟机械臂穿过障碍物的动态效果matlab仿真

检测障碍物是机器人自主移动的基础. 为了提高检测的障碍物效率和准确率, 提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法, 主要分为障碍物识别和检测长度, 宽度两部分. 在障碍物形状不规则的前提下, 通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心, 用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓, 利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置, 同时, 用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度. 结果显示, 在不同位置检测同一物体的误差不超过9%. 因此, 改良的帧差法检测障碍物轮廓准确率高, 坐标转换法速度快, 可以证明基于RGBD摄像头的障碍物检测设计检测效果良好.

Unity Switch The Gravity 1.0.2_躲避障碍物小游戏源码，链接：https://pan.baidu.com/s/1eJcxk6IyEbCmmt6ppOnZMw，购买之前请先确认链接可用，文件里是链接密码。资源仅供大家学习交流，下载的文件很小，是因为这是网盘的资源链接的密码，资源在网盘中，请大家确认链接有效后，放心下载。

SJTU数字图像处理课设_传统图像处理结合yolov5算法实现电车轨道ROI区域标注及障碍物检测项目源码+项目说明.7z 【SJTU数字图像处理课程设计】 采用传统的数字图像处理方法（边缘检测，透射变换，霍夫变换等）对视频中的电车轨道进行检测和标注，并标注轨道所处的ROI区域，基于此ROI区域使用当下较为流行的YOLOv5目标检测深度学习算法进行区域内的障碍物识别与检测并将其标注。算法最终效果较好，可准确的检测两种环境（白天和夜晚）下的电车轨道并对轨道附近障碍物进行识别。算法识别效率为17FPS，效果较好。 主要任务为完成有轨电车轨道与轨道上障碍物的检测

在本文中，我们专注于带有车辆障碍物的车对车（V2V）通信的路径损耗特性的分析和建模。 在V2V通信的典型城市场景中，在5.9 GHz频率下执行了一系列信道测量。 在这些度量中，我们将测试案例分为三种类型：非阻塞，小车辆阻塞和大型车辆阻塞。 然后，提取，比较和分析这三种情况的路径损耗和阴影衰落分量。 基于这些测量，我们显示了不同类型的车辆障碍物对路径损耗和阴影衰减特性的影响。 发现小车辆阻塞不会显着影响路径损耗的平均值，并且会导致3 dB的额外阴影衰减。 较大的车辆障碍物会带来10 dB的额外路径损耗。 最后，提出了一种路径损耗模型，该模型包括车辆阻塞对路径损耗的影响，并采用经典的对数距离路径损耗公式。 本文的结果可用于V2V通信的性能分析和系统设计。

蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。