非理想参量下的激光关联成像雷达研究的任务书.docx
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非理想参量下的激光关联成像雷达研究的任务书一、任务背景随着科技的不断发展,传感器技术也在不断的创新和进步。其中,雷达技术是较为常见的一种传感器技术,可以通过向目标物体发射电磁波并接收反射信号来获取目标物体的位置、速度等信息。激光关联成像雷达(LCM)技术则是一种基于激光的新型雷达技术,能够实现高精度、高分辨率、三维成像等优势,并且在军事、民用领域具有广泛的应用前景。然而,在实际应用中,LCM系统会受到各种影响因素(如大气扰动、海洋湍流等)的干扰,从而导致系统性能下降。因此,如何在非理想参量下研究LCM系统
非扫描激光雷达成像系统的研究的任务书.docx
非扫描激光雷达成像系统的研究的任务书任务书:非扫描激光雷达成像系统的研究一、研究背景激光雷达成像系统(LIDAR)是一种通过激光光束进行测距并获取影像信息的传感器,广泛应用于机器人导航、自动驾驶、地形测绘等领域。传统的扫描式激光雷达成像系统通过旋转或移动激光发射器来获取整个场景的三维信息,但扫描速度受到发射器运动的限制,不能满足高速、精准、实时的应用需求。因此,非扫描式激光雷达成像系统成为了当前研究的热点。目前,非扫描式激光雷达成像系统主要包括全息激光雷达(HolographicLIDAR)、深度学习激光
非扫描激光雷达成像系统的研究.pptx
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激光成像雷达技术的研究的任务书.docx
激光成像雷达技术的研究的任务书一、选题依据对于自动驾驶技术而言,激光成像雷达技术是一项至关重要的技术。激光雷达技术的出现,使得自动驾驶技术的发展进入到了一个崭新的阶段,真正实现了车辆全方位、高精度的三维视觉感知,然而,目前的激光雷达技术仍然存在许多缺陷,例如成本高、功耗大、探测距离短等问题,这都严重制约了激光雷达技术的广泛应用。因此,深入研究激光雷达技术,对于解决目前技术中存在的问题,加快激光雷达技术的应用具有重要意义。二、选题意义激光雷达是自动驾驶技术中用于获取环境信息的关键技术之一,它可以以毫秒级的速
模型失配下的雷达关联成像方法研究.docx
模型失配下的雷达关联成像方法研究模型失配下的雷达关联成像方法研究摘要雷达关联成像技术在目标检测与识别中具有广泛的应用。然而,在实际应用中,由于模型与实际场景之间存在一定的差异,即模型失配,导致关联成像的准确性下降。本文针对这一问题,研究了模型失配下的雷达关联成像方法。文章首先介绍了雷达关联成像技术的基本原理,并归纳了模型失配带来的影响。然后,分析了常见的模型失配原因,包括目标形状变化、背景干扰、噪声等。基于对模型失配原因的分析,本文提出了基于多模型融合的雷达关联成像方法。所提方法首先利用多模型生成多个候选