随着科技进步和人们对高品质生活的追求，无人驾驶和智能小车的发展日益受到重视。计算机视觉技术在这一领域中扮演着至关重要的角色，特别是对于小型化的智能小车来说，它能够极大地提高物流效率，并为智慧城市建设贡献力量。小型智能小车的定位导航系统是实现其核心功能的关键技术之一，但目前面临诸多挑战，包括信号失真、环境干扰等问题。本研究基于计算机视觉技术，提出了一种新型的智能小车定位导航系统，旨在解决这些问题，并推进系统的实用化和商业化。 研究内容涵盖前端数据采集、图像分析与处理、路径规划和控制等功能模块。通过应用OpenCV、卷积神经网络（CNN）、YOLO（You Only Look Once）等先进的计算机视觉技术，本研究将完成以下几个步骤： 1. 数据采集：利用摄像头收集小车当前的位置、道路类型和行驶区域等信息，这是智能小车获取环境数据的基础。 2. 图像分析与处理：通过CNN算法对采集到的图像进行分类和检测，用YOLO技术识别和预测小车前方的障碍物。这些处理对于智能小车的安全行驶至关重要。 3. 路径规划：基于图像分析结果和小车当前位置，设计自动化路径规划算法，确定最优行驶路径，确保小车能够适应复杂多变的环境。 4. 控制：将路径规划的结果转化为具体的控制指令，通过电机和相关设备控制小车的移动，完成自主行驶的任务。 预期成果是开发一套基于计算机视觉的智能小车定位导航系统的原型，并进行测试验证其实用性和可行性。成功的研发将有助于提升智能小车定位导航的精度和稳定性，解决小型化智能小车在定位导航方面的问题，促进智能小车在更多领域的应用与普及。此外，该系统还能推动智慧城市建设，提高物流效率，减少人力成本，并优化人们的交通出行体验。 此外，此项目对于提升计算机视觉技术在实际应用中的效率和准确性具有重要意义。计算机视觉技术作为人工智能的重要分支，具有广泛的应用前景。在智能小车领域之外，其技术进步同样有助于无人机、自动驾驶汽车、监控系统、工业自动化等众多领域的发展。因此，本研究不仅将对智能小车领域产生深远影响，还将对整个计算机视觉技术的应用带来积极的推动作用。随着该技术的不断成熟和优化，未来我们有理由期待智能小车在更多复杂场景中展现更出色的表现，为社会带来更多的便利和进步。

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基于高频电路设计的原理，设计了GLONASS接收机的方案。电路分为信号放大、中频分离和相干载波产生这三个部分。主要使用了微波集成电路放大器BGA2001，高频滤波器TA0676A，宽带正交解调器AD8347和集成压控振荡射频合成器Si4123。设计出的接收机能够接收GLONASS L1信号。

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室内移动机器人定位与导航关键技术研究,新思路

人工智人-家居设计-车辆无线定位导航在智能交通中的应用.pdf

4.8 在线识别 （@冒顿翻译） 在kaldi 的工具集里有好几个程序可以用于在线识别。这些程序都位在 src/onlinebin文件夹里，他们是由src/online文件夹里的文件编译而成(你现在可以 用make ext 命令进行编译).这些程序大多还需要tools文件夹中的portaudio 库文 件支持， portaudio 库文件可以使用tools文件夹中的相应脚本文件下载安装。 这些程序罗列如下： online-gmm-decode-faster: 从麦克风中读取语音，并将识别结果输出到控制台 online-wav-gmm-decode-faster:读取wav文件列表中的语音，并将识别结果以指 定格式输出。 online-server-gmm-decode-faster:从UDP连接数据中获取语音MFCC向量，并将 识别结果打印到控制台。 online-net-client :从麦克风录音，并将它转换成特征向量，并通过UDP连接发 送给online-server-gmm-decode-faster

AGV想要自主行走主要是解决“在哪里？”、“要去哪?”、“怎么去？”这三个问题。“在哪里？”是定位的问题，“要去哪？”是路径规划的问题，“怎么去？”是导航的问题，解决了这三个问题也就基本上解决了agv自由行走的问题。 　　定位和导航一般是相辅相成，传统的定位导航方式（电磁导航、磁条导航）的优缺点如下方图表所示，这些方案的优点和局限性都很明显。稍微灵活点的导航定位方案运用二维码、反光板等，人工预设一些特征来定位，比较典型的例子是Amazon的Kiva。 　　 　　Amazon的Kiva 　　【 　　        ■SLAM（

定位导航系统中地图漫游的关键技术和算法优化.doc