基于卷积神经网络的车辆位姿估计算法

针对基于双目视觉和激光雷达对车辆进行位姿估计时计算量大、成本高等问题,提出一种单目视觉位姿估计算法,设计多任务卷积神经网络作为车辆位置和姿态估计的网络。将目标车辆视为刚体,分别对其尺寸、姿态角、3D中心点建模,以KITTI数据集中相关数据对模型进行训练,并分析训练后的网络,估计模型的计算速度和精度。结果表明,该位姿估计网络实时性良好,帧速率达50帧/s,平均姿态角相似度达86.14%。     

基于体素柱形的激光雷达点云车辆目标检测算法

环境车辆是自动驾驶汽车行驶时的主要障碍物之一，对环境车辆的尺寸、位置、朝向等空间信息进行感知对于保障行驶安全具有重要意义。激光雷达点云数据包含了场景中物体表面扫描点的三维坐标，是实现车辆目标检测任务的重要数据来源。结合SECOND与PointPillars方法，提出一种基于体素柱形的三维车辆目标检测模型，利用三维稀疏卷积聚合点云局部特征，在体素特征图上构造柱形并进行特征编码，有效解决点柱形方法缺乏柱形间特征交互问题，增强点云特征的空间语义信息；基于均值池化操作生成锚框点云占据位图并提出一种简单负样本过滤策略，在模型训练阶段筛除预设在无点云覆盖区域的无效锚框，缓解正负样本或难易样本不均衡问题；在目标框回归模块中，使用类别置信度与交并比(IoU)预测值计算混合置信度，改善分类分支与位置回归分支结果不一致问题，并使用KITTI三维目标检测数据集进行模型训练与评估。研究结果表明：在严格判定标准下(IoU阈值设置为0.7),所提算法在简单、中等、困难3种难度级别下分别获得了89.60%、79.17%、77.75%的平均检测精度(AP_3D),与SECOND、PointPill...     

基于CenterNet的路侧单目视角车辆3D形态精确感知

车辆3D形态的精确实时感知对于智能交通中的车辆行为分析、交通流参数估计等应用和无人驾驶都至关重要，其中，如何克服透视投影的限制，从路侧单目视角下感知车辆3D形态正成为具有挑战的课题之一。为解决这个难题，采取深度网络提取投影特征，结合空间标定模型中的几何约束，实现2D投影至3D空间的3D形态恢复构建。首先，基于前期工作，对道路场景中的相机构建空间标定模型，以获取透视空间的2D-3D互映射矩阵；然后，以当前流行的简洁高效的CenterNet深度网络为基础，设计车辆3D形态投影特征的检测网络，融入多尺度特征融合模块以优化透视投影下不同尺度车辆目标的检测，同时优化高斯凸包热力图以增强车辆目标的特征检测力度，根据先验几何约束设计加强损失函数以加快收敛；最后，通过建立的空间形态几何约束模型，对网络输出特征投影点进行解码，构建出完整的车辆3D形态信息。试验以路侧视角下的BrnoCompSpeed数据集和自制数据集为基础，手工标注满足试验需求的样本目标，并做图像增广以模仿多变的道路监控视角及环境。在试验结果评价中，分别对网络检测结果及最终构建的3D形态进行评价，其中对于网络检测结果，以投影特征构成投影凸包的平均精度为评价指标，交并比(IoU)阈值为0.7时，在BrnoCompSpeed测试数据集上得到AP值为87.35%，召回率和精确率分别为87.39%与90.78%。同时，设计消融试验证明网络改进模块的有效性。对于3D形态构建结果，分别对空间定位、3D尺寸、偏转角及3DIoU等指标都进行定义，并以3DIoU为评价标准，验证多个改进模块及不同视角对于最终精度的影响，最后在BrnoCompSpeed测试数据集中的平均3DIoU达到0.738。设计的网络FPS为27，可满足实时性的需求。     

基于角点检测估算车辆间即碰时间

车辆间即碰时间(TTC)是驾驶辅助系统控制策略的基础,也是分析驾驶员驾驶行为的主要依据。为分析行车记录仪视频危险工况中驾驶员紧急制动时的TTC,提出了一种基于单目视觉估算算法。该算法先检测及跟踪车辆,判断前方有无车辆及其具体方位;再检测并匹配车辆角点,计算不同帧之间车辆图像的尺寸变化率,进而估算TTC。用最小二乘法、Kalman滤波方法处理数据;用多层金字塔图像来处理图像,实现了大运动的角点匹配。结果表明:该算法丰富了视频危险工况参数的分析方法,拓展了单目视觉的应用场景,为低成本驾驶辅助系统,提供了新的解决方案。     

基于LPR的车距测量智能感知系统研究

本文基于车牌识别系统，提出一种基于单目视觉的前方车辆距离测量方法。全文根据图像变换、模型成像、视觉测量等方法，分析研究LPR测距的理论，设计出单目视觉测距的应用模型。利用车辆几何特征信息定位前方车辆的位置图像信息，最终利用车牌信息测量前方车辆距离。     

轮胎性能对车辆操纵稳定性影响的仿真研究

本文中进行整车动力学仿真,以研究轮胎性能对车辆操纵稳定性影响。首先,对3组轮胎进行轮胎力学性能试验,利用所获得的力和力矩数据建立Unitire轮胎模型。然后,用Car Sim软件进行车辆动力学建模、仿真和试验验证。最后,利用所建车辆模型进行稳态回转试验、转向盘角阶跃试验和双移线试验,对试验数据进行分析,并客观评价了轮胎性能对车辆操纵稳定性影响。     

用于公路车-桥系统振动分析的精细化轮胎模型

为了解决当前公路车桥耦合振动模型中轮胎模型过于简化、车轮-路面接触力与桥梁响应计算结果不够精确的问题,提出了一种精细化轮胎模型.首先基于车辆橡胶轮胎的几何、力学特征,建立了径向弹簧力学模型并进行了理论推导;然后考虑轮胎与路面接触面的刚度分布特征和高速状况下轮胎的惯性力,提出了轮胎接触面分布刚度的计算方法,保证了轮胎接触...     

基于车路系统的事故现场轮胎印迹强度参数化研究

为明确事故现场可视轮胎印迹强度与车辆动力学特性、轮胎橡胶磨损特征及道路表面灰度之间的关联特性,提出基于车路耦合的事故现场轮胎印迹强度参数化研究方法。通过结合动态滑动摩擦因数模型及轮胎非线性模型,建立车辆路面9 DOF非线性系统动力学模型,运用VBOX惯性测量技术验证模型的有效性。运用胎面磨损能量模型,从车路系统角度确定车辆、轮胎和路面特性对轮胎全局摩擦力及胎面磨损特性的影响。结合印迹强度特征模型提出轮胎印迹强度参数研究方法,选取不同制动、转向角工况及3组路面、胎面特性对轮胎路面接地力学特性、胎面橡胶磨损量、可视轮胎印迹特征进行仿真分析。结果表明：印迹强度仅与全局摩擦力大小有关,与轮胎路面滑移方向无关;滑移工况下胎面橡胶磨损量随着全局摩擦力和滑移速度的增大而增大,而印迹强度变化不明显;制动力矩和道路表面灰度对产生可视轮胎印迹起决定作用,转向角主要影响不规则可视轮胎印迹的产生;前轮轮胎最先出现可视印迹,且可视印迹长度和强度均高于后轮轮胎;采取可视印迹起点作为事故车辆速度判定具有一定的误差,应根据具体情况进行具体分析;研究成果能够为基于可视轮胎印迹的交通事故重建提供理论基础。     

分布式驱动无人车路径跟踪与稳定性协调控制

针对无人车路径跟踪过程中跟踪效果与车辆稳定性这一多目标控制问题,基于分层控制理论提出了一种分布式驱动无人车辆路径跟踪与稳定性协调控制策略。建立了车辆动力学模型和路径跟踪模型,利用滑模控制方法设计了上层控制器,旨在减小路径跟踪过程中的航向偏差和横向偏差的同时确保车辆自身的稳定性。在下层控制器中,设计了一种四轮轮胎力优化分配方法,根据上层控制器需求,结合车辆横摆与侧倾稳定性情况,实现四轮轮胎力的定向控制分配。基于CarSim和Simulink搭建了联合仿真模型并进行仿真实验,结果表明,提出的协调控制策略能够有效地控制车辆路径跟踪中的航向偏差和横向偏差,同时确保车辆的侧倾与横向稳定性。     

一种基于特征的车辆检测方法

提出了一种应用单目视觉进行车辆检测的方法。该方法以车辆阴影以及边缘作为检测的主要特征。在图像预处理中采用自适应双阈值以满足不同光照条件下的使用要求;利用能量密度验证提高车辆垂向边界识别的准确性;用可变模型用来规划车辆检测范围,以满足不同距离车辆的检测需要。为提高车辆检测的准确性及效率,在算法中融合了雷达的探测数据。试验验证表明,该方法有较高的车辆检测准确率,并且能满足智能车应用中的实时性要求。     

基于单目摄像头的车辆前方道路三维重建

通过构建6自由度车载单目摄像头测距模型,实现了摄像头任意方位变换下车辆前方道路信息的三维重建。同时考虑摄像头的5个畸变参数,可消除由于畸变引起的测距误差。提出一种基于地平线位置的标定方法,在非车载情况下完成了对摄像头的标定,给出了一种利用道路消失点计算道路坡度和车辆偏航角的方法。试验结果表明,所提测距模型和标定方法具有良好的精度和可操作性。     

基于多参数控制的分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制策略研究

为改善高速低附着路面上的车辆动力学性能，本文针对分布式驱动电动汽车提出一种基于多参数控制的操纵稳定性控制策略，包括上层轨迹跟踪控制和下层转矩分配控制。上层控制器设计基于2自由度车辆模型和驾驶员预瞄偏差模型，提出了MPC轨迹跟踪控制策略，实现对侧向偏差、横摆角偏差、质心侧偏角、横摆角速度的多参数控制。下层控制器以轮胎负荷率最小为优化目标，获得4个车轮电机转矩的最优分配量，借助于7自由度动力学模型，在双移线、蛇行工况下完成了CarSim-Simulink联合仿真。结果表明：提出的控制策略改善了高速、低附着工况下的操纵稳定性和轨迹跟踪精度。     

基于智能轮胎系统的实时路面辨识技术

在复杂和极限工况下,路面附着系数是进行轮胎受力分析和车辆动力学控制的重要状态参数。相对于模型估计的方法,智能轮胎技术能够将轮胎与路面的交互信息反馈给车辆控制系统。本文提出了一种将智能轮胎系统和机器学习相结合的车辆路面附着系数获取方法。首先,考虑行驶工况环境进行传感器选型,开发基于MEMS三轴加速度传感器的智能轮胎硬件采集系统,并采用简化硬件结构的无线传输模式。其次,通过采集不同路面上的实车实验数据进行车辆实验收集机器学习训练的数据集,并分析轮地关系及信号特征。最后,将CNN与LSTM两者的优势相结合实现了对加速度时序信号的特征学习。通过与其它神经网络模型训练结果的比较,验证了所提CNN-LSTM双通道融合神经网络模型的有效性和准确性。本文提出的路面辨识方案实现了实时道路识别的目标,硬件与软件架构和神经网络模型更适合车辆系统搭载,为车辆运动控制提供了实时准确的路面信息。     

基于逆向工程技术的轮胎3D模型设计研究

以195/65R15规格的轮胎为例,利用三维激光扫描仪对轮胎进行扫描,通过CATIA软件对所得点云数据进行处理,实现曲面重构,建立了轮胎的3D模型.对依据逆向工程技术建立的轮胎3D模型特征尺寸与轮胎实物测量尺寸比较分析表明,所建模型与实际轮胎外形吻合良好,可为进行轮胎特性研究提供参考.     

基于特征几何关系的无人车轨迹回环检测

为了在GPS盲区中利用激光雷达构建地图,提出了一种基于回环检测的高精度2D激光点云地图构建方法。首先,从2D激光雷达观测数据中获得无人车的位姿,在2D高斯概率密度空间中提取每帧数据中的环境特征以及求得高斯映射值累加和。其次,利用粒子滤波对车辆位姿与环境特征进行融合优化得到低精度的点云地图和特征地图。然后,利用数据帧中环境特征的数量、车辆位姿以及高斯映射累加和,计算发生轨迹回环的可能性;遍历所有观测帧后得到无人车轨迹回环帧;利用三角剖分法求解回环帧之间的真实转换关系。最后,利用图优化方法得到全局最优的无人车位姿和高精度点云地图与特征地图。试验结果表明:特征地图中同一特征的多次识别结果之间的标准差小于5mm;利用车辆位姿、环境特征和高斯映射累加和能够有效发现路径回环的可能性,其处理2 499帧耗时1.61s;利用Delaunay三角剖分能够准确计算路径回环点,单次运行用时小于1s。     

基于视频的单车道车辆逆行检测方法

针对城市单车道车辆逆行违章检测问题,研究了基于视频的单车道车辆逆行违章自动检测方法。使用背景差分法进行车辆检测;用 Harris角点特征补充Mean-shift算法的颜色特征,提高车辆跟踪精度,以此得出被跟踪车辆的运动轨迹;通过计算机对运动轨迹进行分析,自动地判断其是否为逆行。从逆行检测正确率和计算量两方面进行了对比实验,实验结果表明,该方法对车辆逆行检测效果良好。车辆平均逆行识别率达到约87.55%,与对比方法基本相当;在计算时间方面,文中方法平均每帧计算时间比对比方法少约1956ms,更具快速性。      

大型车辆横向稳定性对公路设计极限平曲线半径取值的影响分析

针对目前公路设计研究采用的汽车横向稳定性计算模型仍然是刚性车辆的简化结构,未考虑汽车悬架及轮胎的弹性变形影响的问题,通过分析悬挂系统对车辆行驶的横向稳定性的影响以及大型车横向倾覆特点,推导出考虑车辆悬挂结构后的公路平面设计指标计算方法及公式;参考Bonneson等的研究成果,给出了为保证车辆横向行驶安全舒适条件下的横向力系数推荐取值及不同设计速度时的圆曲线极限最小半径值。结果表明:提出的设计指标的计算方法及取值为现有标准规范的修订提供了一定的参考。     

全电动轮汽车的转矩协调控制策略研究

本文从降低最大轮胎利用率、提高车辆附着稳定性的角度,在基于载荷的转矩协调策略的基础上,提出了基于名义载荷的转矩协调策略。对该策略在所建立的非线性七自由度车辆动力学模型中进行了前轮角阶跃输入工况下的仿真分析,效果较好。该策略对于全电动轮汽车转矩协调策略的研究具有一定的参考意义。     

基于增量线性模型预测控制的无人车轨迹跟踪方法

针对现有无人车轨迹跟踪研究中假设轮胎侧偏角始终处于线性区域的不足,提出了一种基于增量线性时变模型预测控制的轨迹跟踪方法。在每个控制周期内进行轮胎魔术公式的线性化处理,建立时变轮胎模型,并结合车辆二自由度模型,获得了车辆时变模型,设计增量线性时变模型预测控制器(ILTVMPC),完成了轨迹跟踪,在二次规划求解过程中加入包括控制量和控制增量等约束。利用MATLAB/Simulink平台将该方法与非线性模型预测控制进行仿真对比,结果表明:基于时变轮胎模型的ILTVMPC,不仅在跟踪精度和稳定性上有优异表现,而且计算实时性得到较大幅度提升。     

基坑转角处三维空间效应对稳定性影响分析

为了从定量角度深入研究基坑空间形态对基坑稳定性的影响,运用有限差分软件FLAC3D分别建立基坑边坡的阴角和阳角模型。基于点安全系数方法,分别求出开挖后基坑阴角和阳角模型的整体安全系数;通过点安全系数的空间分布规律分析阴（阳）角的空间效应;结合基坑边坡准三维剖面模型的整体安全系数计算结果,对比分析基坑边坡中阴（阳）角对三维稳定性的影响规律。计算结果显示:基坑边坡阴角处三维稳定性提高约5.48 %,阳角处降低约7.76 %;阴（阳）角地形对基坑边坡的稳定性影响明显,基坑工程中需要调整相应的支护设计,确保基坑施工安全。