基于特征提取与主动学习的非结构化环境可通行区域识别算法的创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

随着科技的飞速发展，自动驾驶、移动机器人等领域在近年来取得了显著的进展。在这些领域中，准确识别非结构化环境中的可通行区域是实现自主导航和安全行驶的关键技术之一。非结构化环境相较于结构化环境，具有更高的复杂性和不确定性，缺乏明确的道路标记、规则的地形以及固定的障碍物分布模式。例如在野外探险、灾难救援、农业作业等场景中，机器人或自动驾驶车辆可能会面临山地、草地、沙地、泥泞地等多样化的地形，以及树木、岩石、废墟等各种形状和材质的障碍物。

在自动驾驶领域，准确的可通行区域识别直接关系到行车安全与效率。想