面向城區(qū)綜合環(huán)境的無人駕駛車輛平臺及關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市車輛密度增高,各大城市都面臨著交通擁堵、事故多發(fā)等問題,各政府也采取了各種措施試圖解決交通問題,諸如搖號限行、私車牌照拍賣等。除了政策手段外,智能交通系統(tǒng)的研究等技術(shù)手段也越來越受到重視。與政策性手段不同的是,智能交通系統(tǒng)并不是著力于將道路上的車輛密度控制于安全范圍內(nèi),而是以提高道路利用率為目的的。無人駕駛車輛作為智能交通系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié),更是近年來的研究熱點(diǎn)。無人駕駛車輛不僅可以避免車輛行駛過程中駕駛員情緒波動及不良駕駛習(xí)慣的影

2、響,更可以將人們從旅途中解放出來,提高出行體驗(yàn)的舒適度。本文以城市交通環(huán)境為實(shí)驗(yàn)背景,對于無人車輛駕駛平臺及無人駕駛車輛的定位、導(dǎo)航、環(huán)境感知等方面的技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　本文首先對于城市環(huán)境中無人駕駛車輛的需求進(jìn)行了詳細(xì)分析,并由此設(shè)計(jì)了一整套無人駕駛車輛平臺方案,包括車載電源系統(tǒng)方案、轉(zhuǎn)向、油門、剎車電控改造方案、傳感器配置方案等。車輛系統(tǒng)采用兩層結(jié)構(gòu),下位機(jī)采用工業(yè)級嵌入式控制器以保證車輛底層的穩(wěn)定性,上位機(jī)采用多臺高性能工

3、控機(jī),給車輛的環(huán)境感知提供了足夠的計(jì)算資源。為了實(shí)現(xiàn)在低速情況下車輛速度的精確測量,本文提出了一種基于霍爾傳感器的測速方案,該方案與傳統(tǒng)光電編碼器或者軟軸方案相比,具有抗震動能力強(qiáng)、壽命長、成本低的特點(diǎn)。
　　高精度的RTK-GPS(載波相位動態(tài)實(shí)時(shí)差分全球定位系統(tǒng)),其精度可以達(dá)到厘米級,但是該技術(shù)對于衛(wèi)星信號質(zhì)量要求極高,在樓房、高架、樹木的遮擋下無法正常工作,且成本較高。高感度 GPS可在復(fù)雜的城市環(huán)境中使用,但是精度較低,

4、只有5到10米。為了滿足無人駕駛車輛對于自身定位精度的要求,本文將GPS信號與車輛航向、里程信息進(jìn)行融合,車輛航向信息通過低成本陀螺儀獲得,融合使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn),其中車輛位置預(yù)測值使用航向角與里程信息獲得,觀測值由GPS獲得。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能較好彌補(bǔ)GPS信號的精度低、存在漂移等問題,還能在兩次 GPS信號間給出四次精度較高的預(yù)測值,提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,由此得到的車輛航向信息也較為準(zhǔn)確。
　　道路信息對于無人車輛行駛至

5、關(guān)重要。本文提出了一種基于多傳感器的道路檢測方法。該方法首先使用三個(gè)激光雷達(dá)對道路可通行區(qū)域進(jìn)行檢測,其中水平安裝激光雷達(dá)用于檢測車輛前方的障礙物,兩個(gè)斜向安裝激光雷達(dá)用于檢測道路邊界。出于排水的考慮,實(shí)際道路橫截面常常是弧形的,本文考慮到這一點(diǎn)沒有使用線性模型而使用了二次函數(shù)模型對道路邊界進(jìn)行建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在道路邊界點(diǎn)檢測中準(zhǔn)確率很高。在此基礎(chǔ)上,本文采用視覺方法檢測道路車道線,并與可通行區(qū)域結(jié)果進(jìn)行融合,計(jì)算車輛的行駛路徑

6、。通過實(shí)際道路的自主導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　車輛位于路口時(shí),車道線信息與道路邊界信息均不能對車輛的導(dǎo)航提供幫助。針對這一問題,本文提出了一種基于地圖的路口導(dǎo)航方法,該方法在傳統(tǒng)的道路矢量圖之外,引入了包含入點(diǎn)、出點(diǎn)、道路方向信息的路口地圖,根據(jù)這些信息無人駕駛車輛即可通過車輛位置及航向信息通過路口。為了提高車輛運(yùn)行的平滑性,本文還在導(dǎo)航過程中引入了虛擬目標(biāo)點(diǎn)。該方法在城市綜合環(huán)境內(nèi)的可行性也在城市道路自主導(dǎo)航試驗(yàn)中給出