简介:摘要:锥桶的实时检测可以为赛车完成八字绕环测试、直线加速测试和高速循迹测试的路径规划提供赛道依据,赛车比赛时处于高速工况,如何快速且准确地检测识别锥桶并输出有效信息对于无人驾驶方程式赛车至关重要。本文采用了目前主流的基于深度学习目标检测YOLO V4算法对锥桶进行实时检测,使用摄像头能够实时检测锥桶的颜色并输出锥桶的坐标信息,将单目测距原理运用到YOLO V4算法当中,可以输出锥桶的距离信息。将锥桶的坐标信息和距离信息进行数据融合,以便更好地分辨锥桶的坐标,通过德劳内三角剖分算法求得中心坐标生成可行驶轨迹。实验验证表明,本研究所采用的目标检测与轨迹生成算法是可行的。