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[01198133]自动驾驶系统中基于场景模型指导的高效深度获取方法

交易价格: 面议

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类型: 非专利

交易方式: 资料待完善

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技术详细介绍

自动驾驶技术不仅能够有效排除人为因素引起的交通事故,同时合理的路径安排和行驶策略能够节约燃油,降低车辆运营成本。本项目的研究目标是解决自动驾驶技术中的道路环境的深度获取这一关键技术。现有的深度获取技术使用雷达传感器实现稀疏的场景深度获取,高昂的价格限制了这一技术的普及。同时,城市道路的复杂环境对场景深度提出了更高的要求。本项目拟基于成本低、安装设置简易的移动立体视觉平台,结合道路基础深度模型,研究高效的道路环境深度获取方法,推动自动驾驶技术的发展。 本项目以汽车自动驾驶系统为应用背景,通过研究城市道路环境的特点,构建城市道路三维场景的基础深度模型,并以此为基础,设计并实现场景深度模型指导下的高效深度获取方法。
自动驾驶技术不仅能够有效排除人为因素引起的交通事故,同时合理的路径安排和行驶策略能够节约燃油,降低车辆运营成本。本项目的研究目标是解决自动驾驶技术中的道路环境的深度获取这一关键技术。现有的深度获取技术使用雷达传感器实现稀疏的场景深度获取,高昂的价格限制了这一技术的普及。同时,城市道路的复杂环境对场景深度提出了更高的要求。本项目拟基于成本低、安装设置简易的移动立体视觉平台,结合道路基础深度模型,研究高效的道路环境深度获取方法,推动自动驾驶技术的发展。 本项目以汽车自动驾驶系统为应用背景,通过研究城市道路环境的特点,构建城市道路三维场景的基础深度模型,并以此为基础,设计并实现场景深度模型指导下的高效深度获取方法。

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技术支持单位:科易网

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