理查德·梅森;吉姆·拉德福德;迪帕克·库马尔;罗伯特·沃尔特斯;布赖恩·福尔克森;琼斯，伊格尔;考德威尔，大卫;杰森·梅尔泽;阿隆·亚尼夫;阿蒙·沙舒亚;服部，广岛;埃米利奥·弗雷佐利;斯特凡诺·索托 美国国防高级研究计划局（DARPA）大挑战赛中的魔像小组/加州大学洛杉矶分校（University of California at Los Angeles）自主地面车辆。 （英语） Zbl 1113.70307号 J.野外机器人。 23，第8期，527-553（2006）. 概要：魔人小组/加州大学洛杉矶分校参加2005年DARPA大挑战赛。我们描述了Golem 2赛车开发背后的主要设计原则。详细讨论了用于障碍物检测、回避和状态估计的子系统。本文概述了车辆在该领域的性能，包括成功案例以及导致故障的原因分析。 MSC公司： 70E60型 机器人动力学与刚体控制 68T40型 机器人人工智能 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Mason}等人，J.Field Robot。23，第8号，527--553（2006；Zbl 1113.70307） 全文： 内政部 参考文献： [1] , & (2006). 使用区域分类和几何投影约束进行越野路径跟踪。在纽约计算机视觉和模式识别国际会议上发表的论文。 [2] Bornstein，SPIE Proceedings Series 5083第303页–（2003） [3] , & (2000). 在密歇根州迪尔伯恩举行的IEEE智能车辆研讨会上，以最高35 km/h的速度自动越野行驶。 [4] (1997). 具有动态视觉功能的车辆。在日本名古屋国际人工智能联合会议上提交的论文（第1577-1592页）。 [5] Dickmanns，AI Magazine 25 pp 10–（2004） [6] , , , , , & (1993). 实时相关立体声：算法、实现和应用（2013年技术报告）。索菲亚·安蒂波利斯，法国：印度。 [7] Frazzoli，AIAA制导、控制和动力学杂志25，第116页–（2002） [8] & (1996). 实验一种新的boosting算法。在意大利巴里国际机器学习会议上发表的论文（第148-156页）。 [9] (1974). 应用了最佳估计。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。 [10] & (2005). 受限视差空间中的密集立体匹配。在拉斯维加斯举行的IEEE智能汽车研讨会论文集（第118–123页）。 [11] , & (2002). 自主移动机器人的道路检测和跟踪。在佛罗里达州奥兰多举行的SPIE第16届航空航天/国防传感、仿真和控制年度国际研讨会上提交的论文。 [12] Kalman，ASME 82汇刊第35页–（1960）·数字对象标识代码：10.1115/1.3662552 [13] Kalman，ASME 83第95页汇刊–（1961年）·数字对象标识代码：10.1115/1.3658902 [14] Kavraki，IEEE机器人与自动化汇刊12 pp 566–（1996） [15] (1998). 快速展开随机树：一种新的路径规划工具（技术报告编号：TR 98-11）。爱荷华州艾姆斯：爱荷华州立大学。 [16] (2002). 结合激光范围、颜色和纹理提示，实现自主道路跟随。论文发表于哥伦比亚特区华盛顿举行的IEEE机器人与自动化国际会议。 [17] (2003). 组合导航系统中的应用数学。AIAA教育系列，第二版，弗吉尼亚州雷斯顿：AIAA。 [18] (2005). 大卫的高级修订控制系统http://darcs.net/。 [19] (2003). Visconti：基于可配置处理器的多视点图像识别处理器。在加利福尼亚州圣何塞市定制集成电路会议上提交的论文（第185-188页）。 [20] (2005). 越野驾驶的导航制度（技术报告编号CMU-RI-TR-05-23）。宾夕法尼亚州匹兹堡：卡内基梅隆大学机器人研究所。 [21] , , , , , , , , & (2004). 未缓和地形的高速导航：大挑战红队技术（技术报告编号：TR-04-37）。宾夕法尼亚州匹兹堡：卡内基梅隆大学机器人研究所。 [22] & (1995). 卡尔曼滤波器简介（技术报告编号TR 95-041）。北卡罗来纳州教堂山：北卡罗来那大学教堂山分校。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。