作者：莫夫 单位：重庆理工大学 出版：《重庆理工大学学报(自然科学)》2019年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGGL2019120080 DOC编号：DOCCGGL2019120089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于单目视觉的障碍物定位和测量》PDF+DOC2015年第01期 王振,王化明 《多视角几何Rao-Blackwellised SLAM 算法》PDF+DOC2015年第07期 弋英民,黄莹 《信息融合算法在机器人足球系统中的应用》PDF+DOC2010年第05期 潘新生,杨宜民 《基于单目视觉直线跟踪的SLAM实现》PDF+DOC2007年第06期 王隽永,何衍,陈家乾 《多传感器信号融合算法的仿真》PDF+DOC1999年第05期 顾健 《多站被动式跟踪自适应融合算法》PDF+DOC1997年第04期 丁振,潘泉,张洪才,戴冠中 《大学宿舍温度智能控制器PID设计》PDF+DOC2013年第01期 黄东,胡月,龙明艳 《雷达》PDF+DOC2009年第04期 《单目视觉SLAM仿真系统的设计与实现》PDF+DOC2008年第19期 张展宇,黄亚楼,李超,康叶伟,孙凤池 《基于单目视觉的AUV实时定位算法研究》PDF+DOC2013年第06期 高俊钗,刘明雍,徐飞

    • 驾驶员注意力不集中是导致汽车追尾事故频发的主要原因，采用自主紧急制动系统可以减少碰撞的数量、降低事故严重程度。针对雷达传感器成本高以及对于静止物体存在“虚目标”等问题，设计了一种基于视觉传感器的自主紧急制动算法。该算法利用一个单目视觉传感器根据图像坐标系中车辆的位置和速度计算碰撞时间(TTC)，进而判断是否需要施加制动。将障碍物阴影行坐标根据小孔成像模型映射为两车距离，并利用Kalman滤波器将各行像素的测距误差调整为观测误差矩阵。仿真结果表明：在不同工况下，与传统距离估计算法相比，提出的时变观测误差矩阵Kalman滤波算法能有效降低估计误差，当TTC准确值低于3 s时，TTC的估计值能收敛于准确值，说明所设计的AEB算法有效。

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