文件名称：GuidedResearch:该存储库保存了我在TUM的指导研究的工作
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更新时间：2024-04-03 22:04:56
camera traffic calibration stabilization disturbances
智能交通系统的自动摄像机稳定和标定 背景 在项目中，慕尼黑和纽伦堡之间的A9高速公路的一部分被转换为自动驾驶的测试地点。 为此，在高速公路沿线建立了一个大型传感器网络系统，以实现交通监控和转向，并改善自动驾驶汽车与传统汽车之间的协调性。 智能系统的主要任务是创建一个数字交通双子塔，该数字双子塔能够实时准确地代表物理道路状况。 基于这一数字孪生，智能基础设施可以为驾驶员和自动驾驶汽车提供广泛而全面的视野，从而提高他们在当前交通环境中的态势感知能力。 有关PROVIDENTIA项目的视频，访问 。 描述 关键的挑战在于不同传感器的可靠和准确的校准。 当传感器受到诸如风或温度膨胀引起的位移引起的安装杆振动等现实生活中的干扰时，校准尤其具有挑战性。 本硕士学位论文的目的是研究使用附加的IMU传感器自动稳定和校准摇动相机的可行性，该传感器可对干扰进行测量。 任务 通过文献研究熟悉稳定和校准方法 开发