【摘 要】
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在实现自动驾驶中,环境感知是其重要任务,而车道线检测算法研究在环境感知中占据着主要位置。传统的车道线检测算法主要依赖于提取特征,而特征会随着环境发生变化,因此易受到环境的影响。随着国内外深度学习的发展,研究者开始利用深度学习技术进行车道线检测算法研究,以尽可能减轻环境因素的影响。文章综述了近年来基于视觉的车道线检测算法研究的进展,主要是基于模型、基于特征的传统车道线检测算法,以及基于深度学习的新兴
【机 构】
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河北工程大学 机械与装备工程学院,河北 邯郸 056038
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在实现自动驾驶中,环境感知是其重要任务,而车道线检测算法研究在环境感知中占据着主要位置。传统的车道线检测算法主要依赖于提取特征,而特征会随着环境发生变化,因此易受到环境的影响。随着国内外深度学习的发展,研究者开始利用深度学习技术进行车道线检测算法研究,以尽可能减轻环境因素的影响。文章综述了近年来基于视觉的车道线检测算法研究的进展,主要是基于模型、基于特征的传统车道线检测算法,以及基于深度学习的新兴检测算法,对具有代表性的实现方法进行了详细分析。
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采用串并联结合的Marx发生器结构,以晶闸管作为开关元件,设计了大电流脉冲发生器.通过导通回路电流分析了脉冲发生器的自触发原理,并模拟了输出脉冲电流激励磁透镜产生磁场的变化曲线.进行实物电路的研制,采用充电电容参数为600 V/2200μF,充电电压为550 V.在负载电阻为6Ω,负载电感为31.5 mH的条件下,获得输出电压峰值为?2.1 kV,半高宽为7.34 ms,脉冲前沿为450 ns;输出电流峰值为?225 A,半高宽为6.3 ms,脉冲前沿为4.11 ms.
为了验证国产质子注入器的参数是否满足需求,注入器团队设计了束流测量系统用于测量国产质子直线注入器束流的流强、发射度、能量以及能散等关键指标.此测量系统包含了采用变聚焦法测量发散度、采用分析磁铁测量束流能量和能散的主要功能.利用束流输运线设计软件Tracewin(版本2.11.4.1)进行了系统束线的物理设计,对束测系统测量质子束流的发散度和能量的精度进行了模拟计算.由于经过RFQ-(APF)DTL加速后的粒子束团为“拖尾”的非理想粒子束团,需要针对非理想束团对束测系统测量发射度和能量产生的影响进行分析.通
针对目前Fe2+:ZnSe激光器缺乏有效的高功率泵浦源这一关键瓶颈,提出了采用连续波HF化学激光器泵浦Fe2+:ZnSe来实现4μm波段激光输出的技术路线,结合实验和理论手段考察了此技术路线的可行性.首次获得了由连续波HF化学激光泵浦的Fe2+:ZnSe激光器的W级激光输出,输出功率约为1.7 W,谱线峰值波长为4.18μm,出光时间约2 s.
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