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![無人駕駛車輛任務計劃_圖文_第4頁](http://file3.renrendoc.com/fileroot_temp3/2022-2/7/ffb62a26-ef3e-4333-a7e9-e5c7d3246c18/ffb62a26-ef3e-4333-a7e9-e5c7d3246c184.gif)
![無人駕駛車輛任務計劃_圖文_第5頁](http://file3.renrendoc.com/fileroot_temp3/2022-2/7/ffb62a26-ef3e-4333-a7e9-e5c7d3246c18/ffb62a26-ef3e-4333-a7e9-e5c7d3246c185.gif)
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文檔簡介
1、無人車項目任務詳細計劃武漢大學 李明項目目標實現(xiàn)適用于城市道路環(huán)境的無人駕駛車輛。系統(tǒng)結構系統(tǒng)層次自主駕駛智能車系統(tǒng)架構包括圖中所示的六個部分:傳感器層傳感器層:(姿態(tài)傳感器、場景傳感器分別感知車輛姿態(tài)和外部環(huán)境,根據(jù)不同傳感 器的特點, 利用激光雷達主要獲取 20m 以內(nèi)的高程信息、 視覺傳感器獲取 50m 以內(nèi)的環(huán)境 信息;通過 GPS /INS/車輛內(nèi)部傳感器獲取行車的姿態(tài)、位置信息。感知識別層 :通過 Unscented Kalman濾波跟蹤車輛姿態(tài)、位置;建立自適應網(wǎng)格,通 過統(tǒng)計方法分析激光雷達數(shù)據(jù); 通過特征提取和模式識別分析視覺信息; 通過信號處理分析 雷達數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)高速運動物體
2、;綜合以上結果識別障礙物(正障礙物(石塊、路障等 , 負障 礙物(溝壑、水坑等 、跟蹤移動運動目標(車輛、行人 。局部地圖層局部地圖層:根據(jù)感知結果分別建立以行駛車輛為中心的激光雷達局部地圖、 視覺光學 局部地圖、雷達感知局部地圖。并實現(xiàn) GPS 信息、 GIS 已知道路信息、航拍信息、車輛位 置和姿態(tài)信息的疊加。 提供一種直觀了解行車環(huán)境各種信息處理結果的實時二維, 離線三維 的綜合地圖。路徑規(guī)劃層路徑規(guī)劃層:根據(jù)地圖、 感知信息分析可供行駛的道路范圍;根據(jù)車速、道路復雜度生 成平滑的可能行駛路線;分析靜態(tài)、動態(tài)障礙物和交通規(guī)程形成局部路徑規(guī)劃。行駛控制層行駛控制層:根據(jù)路徑規(guī)劃結果和車輛內(nèi)
3、部的各種傳感器信息, 生成對車輛檔位、 油門、 方向的控制命令, 保持車輛平穩(wěn)高速行駛, 實現(xiàn)自主駕駛。 實現(xiàn)內(nèi)部成員和遠程駕駛控制系 統(tǒng),可以在任何時候接管自動駕駛的車輛,保證車輛人員安全。輔助服務層輔助服務層:實現(xiàn)各個子系統(tǒng)間的實時高速通信(Inter-Process Communication (IPC 、數(shù)據(jù)和命令實時記錄(log 、離線仿真調(diào)試環(huán)境(offline replay and debug 、 系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)等各種輔助功能。圖 1、 智能車層次結構系統(tǒng)硬件結構為了簡化系統(tǒng)結構,保證各系統(tǒng)單獨可測試1. 考慮到多機器,異步處理,可以考慮將時間進行同步, 位置姿態(tài)信息進行廣播,
4、 這樣每 臺機器都可以獨立處理。每臺機器錄像都可以事后分析處理。2. 上下位機形式的分布式結構圖像采集、 3D 雷達占用帶寬太多,可以采用第二個網(wǎng)卡進 行流量分離 圖 1, 系統(tǒng)計算機結構 主要研究開發(fā)工作道路范圍檢測1. 首先考慮在沒有任何障礙物和陰影的情況下的道理范圍識別, 采用顏色、 紋理等特征進 行分 類得 到道路范圍。2. 加上陰影、不同光 照 的 干擾 情況下的道路范圍識別。3. 添 加靜態(tài)障礙物和不規(guī) 則區(qū)域 的道路范圍識別。 (a 利用顏色進行道路分割 (b 利用紋理進行道路分割 (c FC 比賽的各種場景圖二圖二、 、 道路范圍檢測圖道路標線的識別1. 采用道路水平 假設 ,
5、高速 公 路車道中心線的 曲率 C 隨 車道 弧長呈 線 性變 化,建立簡化 道路模 型 。2. 提取 相 應的特征, (Gabor 、 Haar 、紋理特征、顏色特征 ,并進行特征 融 合、特征 選擇 。3. 利用 最大 后 驗概率估 計 轉(zhuǎn) 化為道路模 型參 數(shù)的 最優(yōu)估 計 問題 。 圖三圖三、 、 車道線提取交通標志識別1. 利用 Haar 特征和 Adaboost 進行交通標 志檢 測。2. 增 加 梯 度直方圖(HOG 特征,提高 檢 測的 魯棒性3. 利用 更 多的 細節(jié) 特征進行交通標 志 識別。 (a 用 Adaboost 進行交通標志檢測 (b 交通標志識別結果 (c FC
6、 比賽的要求 圖四圖四、 、 交通標志識別車輛行人檢測利用 Haar 特征和 Adaboost 進行行人車輛目標 檢 測。利用 Karman 進行濾波跟蹤。 a 行人 檢 測 決策 過程 激光雷達數(shù)據(jù)處理累計激光雷達數(shù)據(jù)處理首先建立自適應網(wǎng)格網(wǎng)格 大小 為 10cmx10cm ,將多個激光雷達獲 得 的環(huán)境數(shù)據(jù)進行處理, 形成 20m 內(nèi)的高程數(shù)據(jù)。利 用 多 次 觀 測 , 提 高 數(shù) 據(jù) 的 有 效 性 , 同 時 避 免 車 輛 姿 態(tài) 、 地 形 變 化 造 成 的 誤 差 。 投 影圖線特征深 度圖 道路范圍檢測1. 對于水平道路利用 幾 何特征進行簡單分 類 。2. 對于形狀復雜路
7、 段 利用 Haar 特征在不同 尺 度上進行分 類3. 對于 起伏 路 段 利用不同 尺 度的局部特征進行分 類 可行駛區(qū)域分類通過統(tǒng)計分析、模式識別進行地形分 類 ,生成可行駛 區(qū)域 、障礙物、 未 知 區(qū)域 。通過多 幀 數(shù)據(jù)分析分 類 結果, 產(chǎn) 生道路 區(qū)域 。并 找出 運動障礙物。為運動目標跟蹤 做準備 。 動態(tài)目標識別跟蹤利用點模 型 和 Box 模 型 對車輛等目標進行跟蹤利用復雜形狀特征對行人進行跟蹤 路點內(nèi)插平滑根據(jù) RNDF 和任 務文件產(chǎn) 生 更 多的路點,并進行平滑。正常路線規(guī)劃首先考慮直線道路 且 不考慮障礙物。 車輛能 夠沿著 道路中心線行駛, 能根據(jù)車輛模 型
8、和 坡 度 的高 低 調(diào) 整 控制系統(tǒng)。主要 完 成 最基本 的路徑生成方法和路徑規(guī)劃 與 車輛控制 之 間的交 互 。 生成可行駛軌跡表1. 根據(jù)車輛 起始 點和目標點的位置,在狀態(tài) 空 間生成多 條 可行駛的路線。2. 根據(jù)生成路線, 產(chǎn) 生在不同路線上等間 隔 不同位置的控制 參 數(shù)。 (a 通過控制空間和參數(shù)空間產(chǎn)生可行駛軌跡 (b 顯示可行駛軌跡表有障礙物情況下的規(guī)劃根據(jù)地圖、 感知信息分析可供行駛的道路范圍; 根據(jù)車速、 道路復雜度生成平滑的可能行駛 路線, 分析靜態(tài)形成局部路徑規(guī)劃, 生成平滑和復雜路線, 供 避開突然 障礙物, 做 應 急反 應。 處理復雜靜態(tài)場景交通場景復雜(
9、轉(zhuǎn)彎 , 十字 路 口 。主要 研究 復雜道路環(huán)境下車輛 如 何根據(jù)自 身 狀態(tài)生成平 滑路徑。解 決轉(zhuǎn)彎 時沒有車道線情況下車輛的局部路徑規(guī)劃。考慮動態(tài)障礙物影響對可通行 區(qū)域 進行安全 性評估 。 設 計可通行 區(qū) 通過 代價函 數(shù)。 分析靜態(tài)、動態(tài)障礙物, 可以 設 置 硬約束 和 軟約束來 形成局部路徑規(guī)劃。 結構化道路難 點在于 U-turn 中對 拐彎半 徑的控制,可以采用三點調(diào) 頭 。非 結構化道路需 要用到 D*算 法,將生成的 柵 格路線根據(jù)車輛的運動 參 數(shù)進行平滑。 車身 CAN 總線信息讀取 ECU 結構車輛橫向控制在車輛運動的 研究 中有三個自 由 度, 即 車輛的
10、側 向、 橫擺 和 側傾是經(jīng)常 要考慮的。 研究轉(zhuǎn) 向, 也就是研究操縱 穩(wěn) 定性 , 只 要考慮車輛的 側 向 (lateralmotion平移、 繞 過 質(zhì) 心的 鉛 直 軸 的運動, 即橫擺 運動 (yawingmotion即 可。 因而 ,可將車輛 看 成 是投 影在地 面 的不計高度的 剛 體。 本 研究從四輪前輪轉(zhuǎn) 向車分析 入手 建立 四輪 車輛模 型 。 電 動助 力轉(zhuǎn) 向系統(tǒng)主要 含 有信號傳感 裝 置 (包括 扭矩 傳感器和車速傳感器 , 轉(zhuǎn) 向助 力 機構 (電 機、離合器、 減 速傳動機構 及電 子控制 裝 置。 它 主要利用 電 動機 產(chǎn) 生的動 力 來幫 助駕駛員進
11、行 轉(zhuǎn) 向的,可將系統(tǒng)劃分為三 大 主要部分。機 械 系統(tǒng)主要 由 方向 盤 、 轉(zhuǎn) 向 軸 、 小齒輪 、 齒條 、 橫拉桿 和 轉(zhuǎn) 向 節(jié) 等 組 成 ; 助 力 系統(tǒng)主要 由 助 力電 機、 電磁 離合器、 減 速傳動機構構成 ; 電 控單 元 ECU(EleetricConirolUnit含 有 電 機 驅(qū) 動控制 電 路、傳感 器 檢 測 電 路、控制 電 路等。 車輛 縱 向控制縱 向動 力 學系統(tǒng) 總 成包括:發(fā)動機、 節(jié)氣 門 執(zhí) 行器、 液力變矩 器、自動 變 速器、輔助制動系統(tǒng)、車輛傳動、行駛系 及整 車運動系統(tǒng)。各 總 成 相互 間的 轉(zhuǎn)矩及轉(zhuǎn) 速傳 遞關 系 如 圖所示
12、。 實現(xiàn)車輛 遙 控通過無線 完 成車輛的 遙 控 工作 。 建立車輛控制模 型 時間安排整 個 五 個 階段 , 考慮到 前期 的任 務 多為 開 發(fā), 相 應的目標可控, 中 期 主要 是算 法 研究 發(fā) 表論 文 , 后 期 為 參賽準備階段 。 因此 時間安 排 應 當前期更緊 一 些 , 盡 量提 前完 成 相關 的 開 發(fā)和 算 法 工作 , 因此 各 期 的時間安 排如 下, (具 體 還需 要 大家討論 一下第一階段目標 第一階段目標(智能車基礎軟件開發(fā)階段 智能車基礎軟件開發(fā)階段 一個 月 時間 第二階段目標 第二階段目標(道路識別和路線規(guī)劃階段 兩 個 月 時間 第三階段目
13、標 第三階段目標(靜態(tài)障礙物識別和路線選擇階段 靜態(tài)障礙物識別和路線選擇階段 兩 個 月 時間 第四階段目標 第四階段目標(動態(tài)障礙物跟蹤和復雜行駛行為階段 動態(tài)障礙物跟蹤和復雜行駛行為階段 兩 個 月 時間 第五階段目標 第五階段目標(針對智能車挑戰(zhàn)賽 針對智能車挑戰(zhàn)賽, , 仿真測試階段 仿真測試階段 三個 月 時間人員安排(具 體分 工需 要 大家討論 申請專 利。階段目標1. 系統(tǒng) 研究開 發(fā)分為 5個 階段 。分別 完 成無人駕駛智能車的 開 發(fā)、 算 法 研究 、 論文 發(fā) 表 、 和 比賽準備 等 四項 任 務 。2. 各 階段 的時間安 排 中,開 發(fā)時間 約 占 30%, 算
14、 法 研究 發(fā) 表論文 50%, 系統(tǒng)調(diào)試測試占 20%。 3. 測試安 排 ,先 期 測試時間可以安 排少 一 些 ,主要 是 單 元 測試,可以每一個 月 將各部分集 成測試一下。后 期 測試 逐 步加 強 ,可以沒 半 個 月或兩周 集成測試一下。以提高系統(tǒng)穩(wěn) 定性 。 4. 發(fā) 表文章 方 面 ,將每個 階段開始前確定 發(fā) 表 的 文章題 目,提 綱 和實 驗 方 案 ,并每 兩周組 織文章 進 展 交流,提高 文章 發(fā) 表質(zhì) 量。第一階段目標 第一階段目標(智能車基礎軟件開發(fā)階段 智能車基礎軟件開發(fā)階段 本階段 目標 是 將智能車實現(xiàn)各種傳感器的動態(tài)采集、信息 融 合 顯 示。 各部
15、分 開 發(fā) 工作如 下: 感知識別部分1. 開 發(fā) 完 成各種傳感器 驅(qū) 動,實現(xiàn)各種傳感器數(shù)據(jù)的采集、動態(tài) 顯 示。2. 對 普 通 相 機、 千兆 網(wǎng) 相 機標 定 , Sick 雷達、 3D 雷達進行標 定 (統(tǒng)一 坐 標為 3D 雷達中 心3. 通過 NTP 服務 實現(xiàn)各個 工 控機時間同步,對傳感器數(shù)據(jù)加上時間 戳 。路徑規(guī)劃部分4. 導入 路網(wǎng) 定義文件 (RNDF ,和各種傳感器信息 融 合 顯 示。5. 根據(jù)已知的道路數(shù)據(jù),將道路控制點內(nèi) 插 ,達到可供車輛行駛控制的程度。 6. 采集車輛 GPS 定 位信息,動態(tài) 顯 示車輛的運行 軌跡 。車輛控制部分7. 熟悉 車輛 縱 向
16、、 橫 向控制機理。 8. 設 計車輛行駛控制方 案9. 通過 CAN 總 線,采集車輛的 參 數(shù)文章 發(fā) 表 計劃3D 激光雷達和視 頻 數(shù)據(jù)的標 定本階段 的測試目標 是1. 各種傳感器信息采集 是否 正 確 、實時。 2. 能 否 統(tǒng)一到統(tǒng)一 坐 標系,同步 是否 正 確 。3. GPS 位置信息和路網(wǎng) 文件是否顯 示正 確 ,車輛動態(tài) 軌跡是否連續(xù) 。 4. 通過 CAN 總 線采集車輛運行 參 數(shù) 是否 正 確 。第二階段目標 第二階段目標(道路識別和路線規(guī)劃階段 本階段 目標 是 通過實現(xiàn)簡單道路識別和結構化路線規(guī)劃,實現(xiàn)車輛在 低 速行駛。(基本 平直、車道線 明顯 、道路特征和
17、 非 道路 區(qū) 別 明顯 , 顏色、紋理 區(qū) 別 明顯 、 道路 與周 圍高度不同 感知識別部分1. 基 于色 彩 和 灰 度特征 檢 測車道線 2. 通過車道模 型 ,進行車道線跟蹤3. 通過局部高度、平 整 度、法向量等特征識別道路范圍。 4. 通過 幾 何特征特征識別道路 邊 溝。路徑規(guī)劃部分5. 根據(jù)車輛 起始 點和目標點的位置,在狀態(tài) 空 間生成多 條 可行駛的路線。 6. 根據(jù)生成路線, 產(chǎn) 生在不同路線上等間 隔 不同位置的控制 參 數(shù)。車輛控制部分8. 設 計步進 電 機控制器。 9. 購買液壓 控制器。10. 設 計車輛方向控制機構,實現(xiàn)車輛 橫 向控制。文章 發(fā) 表 計劃多
18、特征 融 合的車道線 檢 測?;?于局部特征的 3D-Lidar 道路 檢 測本階段 的測試目標 是1. 車道 檢 測跟蹤 是否 正 確 ,跟蹤 是否準確 。 2. 道路范圍 是否 識別正 確 ,識別 準確 度。3. 可行駛路線 產(chǎn) 生 是否 可有行駛控制機構達到。 4. 車輛 橫 向控制的時 延 、 精準 度、穩(wěn) 定性 。第三階段目標 第三階段目標(靜態(tài)障礙物識別和路線選擇階段 靜態(tài)障礙物識別和路線選擇階段 本階段 目標 是 通過識別靜態(tài)障礙物和交通標 志 ,實現(xiàn)車輛在可控的 低 速行駛。 (在車輛 必經(jīng) 的路線上 隨 機 設 置 固定 障礙物和 明顯 的交通標 志 , 檢 測系統(tǒng)的感知能
19、力 和車輛 橫 向控制能 力 感知識別部分1. 通過識別 明顯 的靜態(tài)障礙物 2. 在自 然 場景中 檢 測交通標 志 3. 識別交通標 志 的內(nèi) 容路徑規(guī)劃部分1. 對 產(chǎn) 生行駛路線通過感知生成的局部障礙物地圖進行 評價選擇 。 2. 對行駛過程中行駛控制 與 規(guī)劃路線 產(chǎn) 生的 偏差 進行控制處理。 3. 可以 產(chǎn) 生 變 道規(guī)劃路線。車輛控制部分。度速駛行的輛車制控高提 分部制控輛車 。統(tǒng)系的整完成形,法算劃規(guī)線路種各合組整完 。作動劃規(guī)線路等車停、 現(xiàn)實 分部劃規(guī)徑路 。性定穩(wěn)高提,能性法算別識種各試調(diào) 。統(tǒng)系成形,法算理處、器感傳合組的擇選有,境環(huán)駛行的賽比據(jù)根 分部別識知感 。度速駛行高提,法算化優(yōu)并,能性項 各的統(tǒng)系駛駕人無試測,境環(huán)駛行的應相計設,點特和求要賽比的賽戰(zhàn)挑據(jù)根是標目段階本 )段階試測真仿,賽戰(zhàn)挑車能智對針(標目段階五第 )段階試測真仿,賽戰(zhàn)挑車能智對針(標目段階五第 )段階
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