侧移小车检测

数据采集：利用摄像头、激光雷达或毫米波雷达获取小车周围环境的实时数据，以确保检测的全面性和准确性。

图像预处理：对获取的图像进行灰度化、二值化、去噪等处理，以提高图像特征的可判别性，减少干扰因素。

目标识别：运用深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN），识别并定位小车在图像中的位置，提高对小车特征的识别能力。

轨迹跟踪：通过卡尔曼滤波、光流法等技术，跟踪小车的移动轨迹，对可能发生的侧移进行预测，提高检测的实时性。

异常检测：设定阈值，结合小车的正常运动模式，对于偏离正常轨道的侧移现象进行警报，确保及时响应。

模型校正：定期更新和训练检测模型，以增强在不同环境下的鲁棒性，提高模型的自适应能力。

激光传感器（LiDAR）：用于探测周围环境，通过发射激光并接收反射激光来测量物体与小车之间的距离，实现对障碍物的精准定位和检测。

超声波传感器：通过发射超声波并接收其反射波来测量与障碍物的距离，用于检测近距离的障碍和物体，帮助防止碰撞。

摄像头系统：利用视觉技术对周围环境进行监控和分析，识别障碍物、标记线和其他关键特征，用于路径规划和环境建模。

惯性测量单元（IMU）：包含加速度计和陀螺仪，用于检测小车的加速度和角速度，帮助了解小车的运动状态和方向变化。

红外传感器：通过发射和接收红外光来探测物体，常用于短距离目标检测和边界识别，协助小车避开障碍物。

GPS模块：使用卫星信号提供小车的全球位置坐标，用于对小车进行位置追踪和导向控制，特别适合在大范围内工作的小车。

压力传感器：监测小车与地面的接触压力，帮助检测地面状态和不平坦地形，以优化驱动和悬挂系统的响应。