作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在现代社会，越来越多的人开始依赖于机器视觉技术。其中车载导航、自主驾驶等领域都处于重要地位。而无人驾驶汽车，特别是具有自主驾驶能力的无人驾驶车辆(AUV)，具有独特的激光雷达、摄像头、LiDAR等传感器。因此，如何在移动机器视觉系统设计中集成这些传感器，并建立一个完整的系统将成为一种关键性的工作。
本文通过对基于机器视觉的自主驾驶的系统设计进行探索，主要从以下方面阐述其设计过程、方案及理论依据：
1) 输入系统设计 2) 特征提取与匹配 3) 状态估计与定位 4) 控制系统设计 5) 智能决策系统设计
2.相关研究背景
2.1 机器视觉系统设计理论
机器视觉系统一般分为两类，第一类系统由计算机视觉算法（如深度学习）驱动，第二类系统由统计学习方法或强化学习方法驱动。
统计学习方法包括朴素贝叶斯法、隐马尔可夫模型、EM算法、聚类分析法；强化学习方法包括Q-learning、SARSA、遗传算法、蒙特卡洛树搜索、策略梯度法等。
2.2 无人机自主驾驶系统设计研究
目前无人机自主驾驶系统主要是基于机器视觉的两类技术:
基于LiDAR的自动巡航系统
LiDAR (Light Detection and Ranging) 相对于普通激光雷达有着更高的检测精度和探测范围，能够识别复杂环境下的目标信息。
该技术在无人机自主驾驶中应用最广泛。在巡航模式下，无人机可以自动地识别并跟踪周围障碍物。自动巡航系统根据识别到的障碍物及其位置来制定路径规划及自动避障功能。
实现自动巡航的核心环节是目标跟踪和地图构建。目标跟踪可以通过计算机