17、激光束前沿技术与物联网在赛车计时中的应用

激光束前沿技术与物联网在赛车计时中的应用

一、LiDAR技术在各领域的应用概述

近年来,自动驾驶在工业和私人使用中变得愈发显著。Azad等人指出,使用更多的LiDAR(激光雷达)来减少其盲区是具有成本效益的,并且可基于车辆的动力学行为进行动态分析,使LiDAR的检测角度随方向盘的转动而变化。Priyadarshini等人也提到,自动驾驶车辆已实现商业化,推广更高效、更安全的自动驾驶技术至关重要,而LiDAR技术是道路车道检测和路缘检测中最有效的传感器之一,它能减少时间消耗和目标检测之间的权衡。

同时,LiDAR作为自动驾驶车辆中重要的技术,需要在恶劣天气条件下工作。研究表明,使用流行的近红外(NIR)飞行时间(ToF)LiDAR,传感器在极端天气条件下也能给出准确结果。此外,Singh等人提出了自动驾驶车辆中LiDAR传感器的故障检测算法,通过汽车LiDAR传感器计算实际距离与代表目标的理想平面之间的偏差。

在赛车领域,也有许多关于LiDAR技术的研究。例如,Zubaca等人提出的系统,其算法能力可应用于任何赛道,具有计算量小的优势,能在赛车活动中实现快速调整。Liniger和Lygeros提出了三种不同的赛车目标,以避免碰撞事故,不同的游戏规则会产生不同的赛车行为和有趣的赛车情况。Huang则介绍了基于LiDAR的同步定位与地图构建(LiDAR - SLAM)技术,利用传感器通过观察环境特征来构建周围环境的地图。

二、基于LiDAR的赛车计时系统方案

本项目适用于单辆赛车比赛,可计算赛车的圈数和速度。该系统采用LiDAR技术,在物体检测的准确性和速度方面优于其他系统。比赛数据可即时显示,并上传到云端,方便各地人员查看。

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该工具箱采用WPF框架HALCON算法库构建,复现了MVTec HDevelop系统的核心视觉处理模块。其主要功能涵盖图像特征匹配、测量识别及缺陷分析三大类别,具体包含以下技术实现: 在特征匹配领域,系统提供四种差异化算法:基于轮廓特征的形状匹配通过create_shape_model构建几何模板,find_shape_model实现目标定位,配合GetShapeModelContours获取模型轮廓数据,并通过VectorAngleToRigidAffineTransContourXld完成坐标转换轮廓形变处理;基于灰度特征的相似性匹配则采用create_ncc_model建立归一化互相关模型,利用find_ncc_model进行像素级相似度检索。 测量识别模块集成多维度检测方案:几何测量单元支持比较测量法卡尺找圆算法,可精确计算几何参数;字符识别单元包含简单字符识别完整OCR引擎;编码识别单元同步支持一维码二维码解码功能。 缺陷检测模块采用差分模型架构,通过定位基准实时图像的像素级比对实现缺陷识别。该系统通过模块化设计将算法功能封装为标准化操作单元,每个功能模块均包含参数配置界面实时可视化窗口,支持流程化作业批量处理。所有视觉算法均经过优化适配,确保在工业场景下保持稳定的检测精度执行效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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