基于计算机视觉的智能小车路径规划

资 源 简 介

基于计算机视觉的智能小车路径规划

详 情 说 明

基于计算机视觉的智能小车路径规划是一种结合图像处理与自动控制的技术应用。通过摄像头采集环境图像，系统能够实时分析路面状况并规划最优行驶路线。

其核心实现思路可分为三个主要阶段。首先是图像获取与预处理，摄像头捕获的原始图像需要经过去噪、灰度化和边缘增强等处理，为后续分析提供清晰的输入数据。其次是特征提取环节，系统会识别车道线、障碍物边界等关键视觉特征，常用的方法包括Canny边缘检测和霍夫变换等算法。最后是路径决策阶段，基于提取的特征信息，通过PID控制或更复杂的深度学习模型计算出小车的转向角度和行驶速度。

这种技术的优势在于不需要依赖外部定位系统，仅通过视觉信息就能实现自主导航。但同时也面临光照变化、复杂背景等环境因素的挑战。随着卷积神经网络等技术的发展，视觉路径规划的准确性和适应性正在不断提升，为低速无人驾驶、智能仓储等场景提供了经济高效的解决方案。