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FSAC赛道地图构建算法研究

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针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(formula student autonomous China,FSAC)的直线加速、八字环绕和高速循迹的比赛项目,提出一种基于单目相机与组合惯导融合的锥桶地图构建算法.采用YOLOv3 对锥桶种类进行检测,单目相机测距和组合惯导定位确定锥桶位置,并使用改进的K近邻(K-nearest neighbors,KNN)算法对所得锥桶进行滤波处理.实验结果表明:所提出算法对比于马尔科夫随机场算法(Markov random field,MRF),其精度提升4.3%,召回率提升2.9%,锥桶位置的平均误差降低了52.8%,可为无人驾驶的感知定位建图提供参考;能较好地解决FSAC方程式赛车地图构建问题,为FSAC方程式赛车的决策规划提供判断依据.
Research on the building algorithm of FSAC track map

兰建平、郭文韬、汤文靖、佘依函

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湖北汽车工业学院 汽车工程师学院,湖北 十堰 442002

单目相机 组合惯导 YOLOv3 KNN 锥桶地图

湖北省教育厅青年人才基金

Q20151802

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.039

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(11)
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