不確定環(huán)境下啟發(fā)式尋路避障規(guī)劃系統(tǒng)研究.pdf

1、不確定環(huán)境下信息獲取和避障規(guī)劃是智能車自主駕駛系統(tǒng)的兩個(gè)關(guān)鍵問題，前者通過傳感器獲取信息，后者根據(jù)傳感器獲取的信息進(jìn)行避障規(guī)劃。但受到傳感器和車載電腦性能的影響，單傳感器獲得的信息片面不足以及實(shí)時(shí)性不高，本文通過研究傳感器信息的處理技術(shù)和避障路徑規(guī)劃算法來提高信息的精確度和避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
　　針對避障規(guī)劃系統(tǒng)研究中的幾個(gè)關(guān)鍵問題，本文的主要內(nèi)容概括如下：
　?。?）針對傳統(tǒng)陰影檢測算法應(yīng)用于道路分割過程中，實(shí)時(shí)性

2、和魯棒性不能兼顧的問題，本文改進(jìn)了一種基于HSV雙通道融合的陰影檢測算法。該方法基于對道路陰影特點(diǎn)的分析，在算法復(fù)雜度上進(jìn)行改進(jìn)，在保證檢測算法魯棒性的情況下提高了算法的實(shí)時(shí)性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能準(zhǔn)確快速的提取道路陰影，從而提高了避障規(guī)劃系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
　?。?）針對單傳感器識別障礙物效果不理想的問題，本文設(shè)計(jì)了一種基于多傳感器的障礙物分類系統(tǒng)。CCD攝像機(jī)傳感器和四線激光雷達(dá)傳感器采集的信息經(jīng)過推理算法融合之后，可以提