摘要

本文探讨了自主轮椅在复杂环境因素影响下的道路穿越决策问题。研究团队通过实验评估了雾、雨、黑暗等环境因素对自主轮椅视频跟踪性能的影响，并提出了一种量化这些影响的方法，以便在跟踪精度下降到不可接受水平时发出警告并重新配置系统，从而提高整体安全性。研究结果表明，通过适当的软件过滤和传感器融合技术，可以有效评估和提升自主轮椅在恶劣环境下的操作鲁棒性。

原理

本文的核心在于通过精细调整人工视觉性能和实验评估其在恶劣环境条件下的表现。研究团队使用了YOLO模型（You Only Look Once），这是一种先进的对象检测架构，通过预训练的深度神经网络基于COCO图像数据集进行对象识别。为了应对特定环境挑战，研究团队对YOLO模型进行了微调，并引入了环境过滤器来模拟雾、雨、黑暗等条件，从而评估这些因素对视频跟踪和事件检测的影响。此外，通过传感器融合技术，研究团队能够综合多个传感器的数据，提高系统的整体性能和鲁棒性。

流程

研究团队首先在实验室环境中构建了一个包含轮式机器人、传感器和光学跟踪基础设施的数据集，用于模拟道路穿越场景。然后，他们应用环境过滤器到摄像头的输出，模拟恶劣环境条件，并使用YOLO模型进行对象检测。通过比较原始视频序列和经过环境过滤的视频序列，研究团队评估了不同环境因素对跟踪性能的影响。实验结果显示，通过传感器融合和适当的软件过滤，即使在恶劣环境下，系统也能保持较高的跟踪精度。

应用

该研究不仅适用于自主轮椅，还可以推广到更广泛的协作自主机器人和自动驾驶车辆领域，以测试其对环境因素的鲁棒性。随着技术的进一步发展和实验的扩展，未来可以在更多操作条件和场景中应用这一方法，包括其他可能受不同干扰影响的传感器。这将为提高自主导航系统的可靠性和安全性开辟新的途径。