【摘 要】
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近年来,无人车、机器人、无人机等领域科技发展速度飞快,无人车成为全球汽车产业发展的战略方向。无人车是一个系统的工程,其中分为无人车的感知、定位和决策,其中感知和定位是首要问题,是决策部分的基础,其研究都还处于初级阶段。利用多元传感信息进行无人车的感知与定位,已成为当今的研究热点,单一传感器不能提供精确完整的信息,利用多元信息可以有效准确地感知和定位。本文通过利用无人车的多元传感信息,对无人车的感知
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近年来,无人车、机器人、无人机等领域科技发展速度飞快,无人车成为全球汽车产业发展的战略方向。无人车是一个系统的工程,其中分为无人车的感知、定位和决策,其中感知和定位是首要问题,是决策部分的基础,其研究都还处于初级阶段。利用多元传感信息进行无人车的感知与定位,已成为当今的研究热点,单一传感器不能提供精确完整的信息,利用多元信息可以有效准确地感知和定位。本文通过利用无人车的多元传感信息,对无人车的感知和定位展开研究。论文主要工作包括:一、基于无人车的视觉信息进行周围环境中车辆的检测感知。首先分析了目标检测算法YOLO并对其进行了改进,利用收集到的无人车视觉数据对其进行训练,得到用于预测车辆的模型权重。然后对改进的算法进行了性能评估,改进后的算法在不增加检测时间的情况下将测试集的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)从原算法的66.0%提升至74.8%。最后利用改进后的模型对车辆进行检测,将检测结果利用阈值进行筛选后得到了周围环境中的车辆位置信息。二、基于激光雷达点云数据的障碍物聚类及其与位置信息的融合。首先对激光雷达数据进行分析和预处理。然后对聚类算法进行了比较与选择,利用Euclidean聚类算法对激光雷达数据进行了聚类并提取出障碍物的深度信息。最后对视觉信息目标检测的位置结果与激光雷达点云信息聚类得到的深度估计结果进行了分析与融合,得到了具有最近和最远距离的目标检测结果。三、基于多元传感数据融合的无人车定位研究。首先建立里程计和惯导的数据与无人车位移之间的数学模型。然后对激光雷达数据进行分析,从其中抽取出可用的特征信息,建立不同时刻特征改变与无人车位移变化对应关系的数学模型。最后建立无人车数据融合的整体方案,利用误差状态扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)通过以上两种位移的对比将激光雷达、里程计和惯导的数据进行融合,对里程计和惯导的误差累计进行定期更正。仿真实验结果表明,以上集成导航系统减少了 74.61%的无人车定位错误。
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