提出在视觉引导的自动导航车中填加电子地图控制来规定小车的行进方向及状态的方法，并采用一些图像处理的新方法简化处理过程来满足实时陛要求。这些方法经过现场实验，即在一定速度下摄像头加装遮光罩并配置光源以垂直于地面角度拍摄，基本达到使用要求，验证了图像处理过程的准确性和实时性。

人工智人-家居设计-高速公路智能车辆视觉导航系统研究.pdf

飞行昆虫视觉导航的仿生算法，刘毅，刘建国， 果蝇，蜜蜂等飞行昆虫具有简单小巧的大脑结构，这种能帮助它们完成稳定着陆，导航至食物源，障碍物回避，飞行姿态控制等操作的�

大数据-算法-视觉导航系统中道路检测算法的研究.pdf

研究了基于二维(QR)码识别的P4P算法,提出利用QR码中存储的四个共面顶点的坐标和QR码图像中的像素坐标进行定位。通过相机标定和图像校正得到校正的QR码四个共面顶点的像素坐标,通过译码程序解析得到四个共面顶点的实际位置坐标,将P4P算法解算输出的旋转矩阵和平移向量作为下一步算法的迭代初始值。在透视N点投影算法中,借助李群和李代数之间的局部同构关系,将流形上的寻优转化为切空间中的寻优,利用线性空间中的最优化手段对目标值进行优化。在切空间的任何梯度方向,参数值都在该空间内,即所求矩阵都在流形上。实验结果表明,在导航运动过程中,相机坐标位置误差小于±2 mm,旋转角度误差小于±0.5°,算法具有较高的定位精度及稳定性。

除草机器人田间机器视觉导航分享.pdf

1-Point RANSAC for EKF Filtering, Application to real time structure from motion and visual odometry

基于低精度GPS的智能车视觉导航方法 智能车; 视觉导航; 道路检测; 扩展卡尔曼滤波; 路口定位

除草机器人杂草识别与视觉导航技术研究

路由matlab仿真代码 人工智能 研究领域包括计算机视觉、生物视觉、自动驾驶的工具。 入门 深度学习、深度强化学习，具体子问题包括视觉目标跟踪和平稳跟踪的相关性、多目标跟踪等。 环境 开发测试平台Ubuntu 18.04、Windows 10。 Matlab 2018a Python 3.6 安装 所有安装包 Matlab 2018a Matlab 2018a（包括Windows、Linux、Mac平台的安装包及安装步骤） Python Python 3.6.5(Anaconda3-5.2.0) 添加环境变量：C:\Users\dong\Anaconda3 C:\Users\dong\Anaconda3\Scripts pip install opencv_python-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tqdm pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gym==0.