基于GPS和激光雷达的无人驾驶策略研究

发布时间：2024-11-29 22:10

　　伴随着人工智能的发展,无人驾驶汽车逐渐走进人们的视野。由于用计算机代替了传统驾驶员,摆脱了“路怒”、“新手”、“醉驾”、“加塞”等现象,所以既减少了交通事故,同时缓解了城市拥堵。本文以长安大学无人驾驶原型车为试验平台,重点研究了基于GPS和激光雷达的无人驾驶策略,主要工作内容如下:(1)使用Trimble-BD982和千寻F2414搭建了差分GPS硬件平台,基于载波相位差分技术(RTK)采集了GPS点位,针对由于车速过高导致GPS点位稀疏现象,采用Neville插值法对稀疏区域进行插值。使用高斯投影将GPS点位从WGS-84坐标系转化到高斯坐标系,按照3°间隔对高斯投影分带缓解投影变形问题。使用NURBS算法对离散点进行曲线拟合,得到了平滑的GPS路网。根据Trimble-BD982输出车辆实时的航向和位置信息,计算出了车辆相对于预瞄点的偏航角和偏航距离。(2)解析HDL-64E激光雷达的UDP原始数据包,根据标定文件将点云从欧氏坐标系转化到笛卡尔坐标系。对激光雷达关于车辆的俯仰角、侧倾角和旋转角进行标定,将点云从激光雷达坐标系转化到车辆坐标系。根据障碍物会破坏路面在同一束激光下形成的规...

【文章页数】：108 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国外无人车研究概况
    1.3 国内无人车研究概况
    1.4 无人驾驶汽车三大模块及关键技术
        1.4.1 无人驾驶汽车三大模块
        1.4.2 无人驾驶汽车关键技术
    1.5 本文主要研究内容及章节安排
第二章 GPS高精度导航系统设计
    2.1 GPS全球定位系统
    2.2 GPS定位差分系统
        2.2.1 差分技术
        2.2.2 差分导航系统搭建
    2.3 常用坐标系统及其转换
        2.3.1 常用坐标系
        2.3.2 坐标系转换
    2.4 GPS数据采集
        2.4.1 GPS数据采集
        2.4.2 GPS数据插值
        2.4.3 曲线拟合算法
    2.5 GPS高精度导航算法设计
        2.5.1 常用寻迹算法概述
        2.5.2 偏航角和偏航距离的计算
    2.6 本章小结
第三章 基于激光雷达的避障系统设计
    3.1 激光雷达工作原理概述
        3.1.1 TOF测量
        3.1.2 UDP通讯
    3.2 数据处理
        3.2.1 原始数据滤波降噪
        3.2.2 激光雷达坐标系转化为车体坐标系
        3.2.3 路面剔除
        3.2.4 基于向外生长的种子聚类算法
    3.3 激光雷达避障算法设计
        3.3.1 基于路沿检测的感兴趣区域提取
        3.3.2 动态障碍物与静态障碍物的区分
        3.3.3 最小矩形包络法
        3.3.4 障碍物扩容算法
        3.3.5 车体坐标系转化为高斯坐标系
    3.4 本章小结
第四章 车辆横纵向控制和底层设计
    4.1 模糊控制概述
    4.2 基于偏航角和偏航距离的模糊控制上位机设计
        4.2.1 变量模糊化
        4.2.2 模糊规则建立
        4.2.3 输出去模糊化
    4.3 调头的横向控制算法设计
    4.4 横纵向控制的下位机设计
        4.4.1 横向控制下位机设计
        4.4.2 纵向控制下位机设计
        4.4.3 下位机与车辆和上位机通讯方案设计
    4.5 本章小结
第五章 实车试验
    5.1 上位机算法验证
    5.2 下位机算法验证
    5.3 本章小结
结论与展望
参考文献
附录
攻读学位期间取得的研究成果
致谢



本文编号：4012922