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摘要:
路侧感知是车路协同应用开发的重要组成部分,通过在路侧部署传感器,将采集到的路面信息经V2X通信给到车辆,使车辆拥有超视距的感知能力.在实际应用中,为达到最优的路侧感知效果,不同的场景往往需要不同的RSU配置,RSU的选型及安装是一个耗时耗力的过程.交通参与者的识别是路侧感知的核心,基于机器学习的识别算法需要大量的标签数据,而人工打标签被验证是一个效率极其低下的方式.通过构建路侧感知仿真系统可以很好地解决RSU配置及样本数据生成的问题,实验一通过在仿真系统中调整激光雷达的高度和角度,得到极端情况下的车辆遮挡情况,从而为激光雷达的实际安装高度提供参考,实验二在仿真环境中输出带标签的激光雷达点云数据,通过与实际采集的点云数据进行融合对比,验证仿真系统输出的激光雷达点云数据可以作为模型训练的数据补充.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 面向车路协同的路侧感知仿真系统
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 车路协同 路侧感知 模拟仿真 LGSVL 激光雷达 ROS
年,卷(期) 2021,(5) 所属期刊栏目 系统建设|System Construction
研究方向 页码范围 92-98
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007907
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
车路协同
路侧感知
模拟仿真
LGSVL
激光雷达
ROS
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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