公共文化服务平台

搜索到1551篇“ 非结构化道路“的相关文章

非结构化道路下双箭头非充气轮胎力学性能: 2025年; 为深入探究非充气轮胎在非结构化道路下的动静态力学性能,本文将具备优异力学性能的双箭头负泊松比微结构作为新型支撑体填充于非充气轮胎中,并将双箭头非充气轮胎作为研究对象。首先,建立了不同梯度双箭头支撑体结构的有限元模型,并对样件开展准静态压缩试验,以验证有限元仿真的准确性。其次,建立双箭头非充气轮胎有限元模型,获取了双箭头支撑体层数对非充气轮胎静力学性能的影响,并探究了支撑体结构参数对非充气轮胎模态和接地性能的影响。最后,研究了双箭头非充气轮胎在稳态滚动、越障、跨越沟渠、土壤接触等非结构化路面的动态力学性能。结果表明:随着径向载荷由1 000提升至5 000 N,非充气轮胎的滚动阻力由11.51提升至241.66 N;同时,水流速度的增大使得胎面与地面出现部分脱落,障碍物的高度和宽度影响支撑体的应力分布和接触应力的大小;土壤在承受双箭头非充气轮胎的作用力后,土壤从接触位置向四周开始扩散并发生塑性形变。; 赵颖郝纪波周科名胡建锋王义成王月强; 关键词：力学性能

一种非结构化道路可行驶区域识别方法、电子设备及介质: 本发明公开了一种非结构化道路可行驶区域识别方法、电子设备及介质，该方法包括如下步骤：道路图像颜色通道转换；基于颜色特征二值化图像提取；基于纹理特征二值化图像提取；基于颜色特征和纹理特征二值化图像合并；获得图像最大连通域，...; 李继辉刘蝉蒋大伟李大伟巴腾跃苑文楠邱旭阳

基于深度学习的非结构化道路可行驶区域识别方法和程序: 本申请是基于深度学习的非结构化道路可行驶区域识别方法和程序，将道路图像输入可行驶区域识别模型进行图像识别，得到道路识别结果。可行驶区域识别模型的主干网络设置有C2f‑iRMB模块，颈部网络设置有特征融合模块，分割检测头部...; 尚欣怡魏玉良王佰玲尚文利俞斌李昊天

一种适用于非结构化道路场景下高精度地图的构建方法: 本发明提供一种适用于非结构化道路场景下高精度地图的构建方法，涉及自动驾驶技术领域。该方法使用联合标定过相机和激光雷达的数据采集车采集非结构化道路数据，并生成深度图像，根据采集回来的道路数据制作点云地图，根据道路环境选择对...; 张磊屈煜罗小川

基于地面点云分割的露天矿山非结构化道路边界检测方法: 2025年; 矿用车辆在露天矿山道路上运行时,行驶前方受到灰尘、煤尘等干扰,极大影响了宽体车对道路边界等信息的感知,给智能矿山建设带来了严峻挑战。道路边界检测是宽体车安全运行的关键技术之一,获取道路边界信息可用于辅助宽体车的感知、规划和定位。针对灰尘、煤尘影响等问题,提出了一种基于点云分割的露天矿山非结构化道路边界检测方法。首先利用主成分分析法降维,用二次滤波优化点云数据;再通过扇环栅格化简化点云、基于法向量的地面点分割、基于区域增长的扇环邻域平面拟合、RANSAC算法优化地平面,对优化的平面进行水平校准,进一步对道路边界与路面形成的高度差进行特征提取;最后根据高度差和路沿、激光雷达及其雷达投影点构成的角度提取边界特征,采用最小二乘法拟合边界,从而提取出露天矿非结构化道路边界。在大南湖二号露天煤矿进行了道路边界检测试验,结果表明:所提方法有效实现了矿山道路边界检测,生成的接近实际路况的道路边界满足了车辆运行的实时性要求,为露天矿无人驾驶提供了技术支撑。; 李得清苏文中; 关键词：非结构化道路 RANSAC

一种基于特种无人车辆非结构化道路下的路径规划方法及计算机系统: 本发明公开一种基于特种无人车辆非结构化道路下的路径规划方法，依据包含感知范围内的动静态障碍物信息的栅格地图，通过动态规划逻辑计算均布于空间各节点的综合代价，并生成初步路径，结合探索出的空间走廊和自车运动学方程，通过高性能...; 吴光强秦晓驹高湘雨李泽凡冯聪王浩张浩森骆启瑞万佳辉钟江磊

一种非结构化道路可通行区域的分割方法、装置、车辆感知系统、计算机设备及计算机可读存储介质: 本发明公开一种非结构化道路可通行区域的分割方法、装置、车辆感知系统、计算机设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取非结构化道路场景的RGB图像和深度图像；将所述RGB图像和深度图像输入到预训练的第一约束网络中，对非...; 何鹏布颖程何俏君祖国强蔡璐珑杨伟康

一种面向非结构化道路的点云语义分割方法: 2025年; 针对以露天矿区为代表的非结构化道路场景环境恶劣、道路边界模糊、障碍物尺寸差异较大等问题,提出一种面向非结构化道路的点云语义分割方法,包括预处理、特征提取网络及逆处理3部分。其中,预处理通过坐标转换将三维点云映射到二维Range View(RV)图上,以提高网络推理速度;特征提取网络包括卷积注意力模块及多尺度残差模块,卷积注意力模块用于细化分割边界,解决道路边界模糊问题,多尺度残差模块使用大卷积核扩大感受野并融合上下采样特征,以适应非结构化道路环境下障碍物尺寸变化较大的问题;逆处理通过K最邻近(KNN)算法修正语义标签并将点云映射回三维空间。在典型非结构化道路露天矿区数据集上对所提方法进行测试,平均交并比达到85.1%,推理速度达到6.423 ms,与主流的基于球面投影的语义分割网络相比整体精度提升了3%,此外,所提方法在非结构化道路场景下进行了实际应用。; 王章宇陈阳陈阳周彬段星集赵忠山; 关键词：三维点云非结构化道路

非结构化道路凹凸特征模型构建方法及相关设备: 本申请涉及车辆环境感知技术领域，公开一种非结构化道路凹凸特征模型构建方法及相关设备。该方法包括：构造基于高斯函数的初始道路模型；基于初始道路模型，随机生成多个初始路面点云数据；根据初始路面点云数据的凹凸特征信息，对初始路...; 伍文广邱松江王彦哲王丹琦章杰万玉平邱增华曹肄

基于改进DeepLabV3+的非结构化道路可行驶区域检测: 2025年; 为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设计,使图像分割速度及实时性显著提升;在主干网络解码器部分引入CBAM注意力机制,通过对ASPP模块参数调整,增强对非结构化道路在边界区域的特征提取与识别;采用融合损失函数,提高模型收敛速率及准确度,避免模型在复杂环境下出现错误检测区域。结果表明,改进后的DeepLabV3+检测平均帧数提升26.69帧/s,较原模型检测速率提升约54%,检测准确率提升至91.26%,同时,在强光、逆光以及路面积水等多种情况下均未出现漏检、误检和边界分割不清晰等现象,为非结构化道路自动驾驶提供技术参考。; 段小勇何超刘学渊; 关键词：非结构化道路损失函数

相关作者