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机器视觉辅助定位导航算法研究的综述报告.docx

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机器视觉辅助定位导航算法研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/17 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【机器视觉辅助定位导航算法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【机器视觉辅助定位导航算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。机器视觉辅助定位导航算法研究的综述报告机器视觉辅助定位导航是近年来新兴的研究领域之一。机器视觉技术是利用计算机视觉系统模拟人类视觉系统,实现对图像的控制和处理,实现对环境的感知、理解和交互。它的应用范围广泛,包括物体识别、图像匹配、人脸识别、智能监控等。在定位导航领域中,机器视觉辅助定位导航技术可以在野外、室内等复杂环境中,进行高精度的定位和导航。本文将针对机器视觉辅助定位导航的研究现状、技术成果和未来发展方向进行综述。一、,常用的定位技术包括经典的三角定位、超声波定位、GPS(全球定位系统)定位、信标定位、地磁定位、惯性导航等技术。但是针对不同的环境和需求,使用的定位技术也不同。,在定位导航方面,图像处理技术主要用于特征提取、匹配、跟踪等。其中,特征提取是首要的一步,主要用于在目标图像中寻找特定的物体或环境特征,识别并分析其型态和结构;匹配是通过算法检索和比较各种特征,根据相似性进行相应的匹配和识别;跟踪是指通过一个连续更新的算法,对目标的位置、速度和方向等参数进行不断的追踪和修正。二、。对于野外环境等未知环境,通过分析图像特征,可以得到环境地形信息与道路信息,结合相关算法进行非结构化路径规划。对于室内环境等已知环境,可以通过建立虚拟地图和对实时数据的采集与处理,完成对比较简单的路径规划任务。(SimultaneousLocalizationandMapping),即同时定位和地图构建技术,是机器视觉辅助定位导航技术中比较具有代表性的技术之一。它可以在未知环境中同时生成地图和定位,通过不断的更新和修正,不断提高定位和地图的精度。在机器人和自动驾驶等领域,广泛应用了SLAM技术。三、,在实际应用中往往需要与其他传感器和算法结合使用。因此未来的发展趋势之一就是多传感器协同,通过多种传感器和算法之间相互协调和整合,提高定位和导航的精度和稳定性。,它可以有效地推动机器视觉技术向更加高级、智能的领域发展。在机器视觉辅助定位导航技术中,深度学****也可以应用于特征提取、图像识别和决策等方面。通过多层次的神经网络结构,可以提高机器视觉辅助定位导航技术的准确性和鲁棒性。综上所述,机器视觉辅助定位导航技术作为新兴的研究领域,正得到越来越广泛的关注。未来的研究发展,需要更加注重多传感器协同和深度学****等顶尖技术的结合应用,推动其向更加完善和智能化的方向发展。