基于激光与视觉融合的车辆自主定位与建图算法

定位与建图是车辆未知环境自主驾驶的基础,激光雷达依赖于场景几何特征而视觉图像 易受光线干扰,依靠单一激光点云或视觉图像的定位与建图算法存在一定局限性。本文提出一 种激光与视觉融合SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的车辆自主定位算法,通过融 合互补的激光与视觉各自优势提升定位算法的整体性能。为发挥多源融合优势,本文在算法前 端利用激光点云获取视觉特征的深度信息,将激光-视觉特征以松耦合的方式输入位姿估计模块 提升算法的鲁棒性。针对算法后端位姿和特征点大范围优化过程中计算量过大的问题,提出基 于关键帧和滑动窗口的平衡选取策略,以及基于特征点和位姿的分类优化策略减少计算量。实 验结果表明：本文算法的平均定位相对误差为 0.11 m 和 0.002 rad,平均资源占用率为 22.18% (CPU)和 21.50%(内存),与经典的 A-LOAM(Advanced implementation of LOAM)和 ORB-SLAM2 (Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)算法相比在精确性和鲁棒性上均有良好表现。     

基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

GPS/CP车辆定位与交叉口冲突检测

针对车辆行驶在城市道路中时GPS定位性能受限的问题,提出了一种基于车路协同定位(CP)与高度约束模型的紧耦合定位方法.基于短程通信协议(DSRC)实现交叉口车路共享车辆状态信息,提出了一种车车(V2V)/车路(V2I)信息协同交互的交叉口车辆冲突检测方法.为了验证GPS/CP车辆定位与交叉口车辆冲突检测方法的效能,搭建了基于场景的仿真环境,进行组合定位仿真验证与多场景交叉口冲突检测仿真验证.仿真结果表明:在可见卫星数量下降的情况下车辆定位误差保持在3m以内;在交叉口车辆为20 veh,且无定位误差的情况下,车辆冲突数和冲突率减少,车辆通过数略有下降;要实现交叉口冲突检测,车辆定位误差应小于6 m.综合利用GPS/CP车辆定位方法较高的定位精度和基于V2V/V2I的交叉口冲突检测方法较高的安全性,能获得较低的交叉口车辆冲突率和较高的交叉口车辆通过数.     

一种高精度车载定位终端系统的设计及测试分析

现有车载定位终端因车辆移动的特殊性和常规定位精度不足的问题,无法实现车辆安全行驶所要求的高精度定位.文中设计了一种基于WAVE标准的高精度车载定位终端系统设计方案,以车载网和地基增强系统为基础实现高速移动车辆的高精度定位,给出了硬件设计结构和软件设计流程,并完整地进行了通信性能、动态定位精度、跑车轨迹的测试.结果表明,该设计不占有现有移动通信频谱资源,具备高效、可靠的实时定位特点,可实现车辆高精度定位,提高行车安全性.     

基于卷积神经网络优化回环检测的视觉SLAM算法

传统视觉即时定位与建图（SLAM）算法若无回环检测可能会存在累积误差无法消除的现象,即使有回环检测,也因准确率和效率比较低而无法应用于轻量级设备上,为此,研究一种回环检测优化的视觉SLAM算法. 前端估计时,对相邻帧图像进行ORB （oriented fast and rotated brief）特征提取与匹配,对匹配成功的特征点进行PnP （perspective-n-point）求解,获得相机运动估计并筛选出关键帧图像;后端优化时,利用SqueezeNet卷积神经网络 （CNN）提取图像的特征向量,计算余弦相似度判断是否出现回环,若出现回环则在位姿图中增加相应约束,利用图优化理论对全局位姿进行整体优化;最后利用项目组制作的数据集和TUM （technical university of munich）公开数据集进行测试与对比. 研究结果表明:相比于无回环检测算法,本文方法可以成功检测到回环并为全局轨迹优化增添约束;相比于传统词袋法,在回环检测准确率相同的情况下,本文方法召回率可提高21%且计算耗时减少74%;与RGB-D （red green blue-depth） SLAM算法相比,本文方法建图误差可降低29%.      

低可见度环境下基于同步定位与构图的无人驾驶汽车定位算法

为在大范围低可见度环境下实现无人驾驶汽车的高精度定位，基于VINS-Mono算法的系统框架，在系统的前端与后端分别增添了RFAST弱光图像增强模块与VG融合定位模块，提出了一种融合定位算法LVG_SLAM; RFAST弱光图像增强模块采用小波变换将原始输入图像的细节信息与亮度信息分离，对于包含原始图像噪声的细节信息通过统一阈值和均值滤波2种方式实现噪声抑制，并利用双边纹理滤波算法进行细节增强，在此基础上，根据多尺度Retinex算法增强图像的对比度，提高低可见度环境下角点提取的成功率，从而保证图像跟踪的稳定性，改善定位算法的鲁棒性; 基于无迹卡尔曼滤波算法，VG融合定位模块将GNSS定位信息与惯性导航测量信息进行松耦合，融合定位结果作为约束引入VI-SLAM后端，通过联合非线性优化的方式减少累积误差对算法定位精度的影响。计算结果表明:相较于VINS-Mono算法，改进的LVG_SLAM融合定位算法在EuRoC与Kitti公开数据集上表现更加出色，均方根误差分别降低了38.76%与58.39%，运动轨迹更贴近真实轨迹; 在实际夜晚道路场景下，LVG_SLAM算法将定位误差控制在一定范围内，顺利检测到闭环使得定位表现得到大幅改善，均方根误差、平均误差、最大误差、中位数误差分别降低了79.61%、82.50%、71.31%、83.77%，与VINS-Mono算法相比，在定位精度与鲁棒性方面具有明显的优势。      

一种基于WSN和GPS融合定位的 浮动车路况优化研究与验证

为解决浮动车数据在城市范围内存在的“信号漂移”和“信号盲区”问题,提高地图道路 适配准确率和路况信息准确率,研究应用WSN无线定位技术以及地图匹配技术,设计数据融合 框架,提出基于WSN和GPS的融合数据路况优化算法及计算流程,监测车辆在路网上的行驶状 况和各路段的拥堵程度。通过选取广州市800 个车载传感器节点、20 个路侧传感器节点以及3 个路段进行现场数据验证,结果显示在加入WSN定位数据并采用上述算法处理后,地图道路适配准确率提高约4%,路况信息准确率提高约5%,同时路况信息的处理速度也得以提高。可见,基于该优化算法,WSN和GPS融合定位数据能有效提高浮动车路况的准确性和有效性。     

车辆定位的地图匹配算法研究

车载导航定位系统是智能交通系统的重要组成部分,其中地图匹配又是提高车辆定位精度的重要技术。从数字地图本身的属性特征出发,利用数字地图的地面高程模型对现有的地图匹配算法进行改进,并通过实验数据对改进后的算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能。     

混合交通环境下网联自动驾驶车辆跟驰模型与优化策略

为进一步提高混合交通环境下车辆的行车效率与交通流的稳定性，在考虑后视效应的基础上，融合多辆前车速度与加速度等状态信息，以指数平滑方式构建了网联自动驾驶车辆(CAV)跟驰模型；在此基础上，研究了前后方车辆数和状态信息完整度对模型稳定性的影响，结合Lyapunov第一方法和线性谐波微扰法进行了线性稳定性分析，并确定了模型最优参数；利用混合交通环境特性，在考虑通信信息丢失的情况下提出了CAV在不同位置和状态下的跟驰策略，并在该策略支撑下进行了不同CAV渗透率的车辆启动、车辆刹车停止、环形道路3个典型场景下的数值仿真。研究结果表明：在刹车停止场景中，全部车辆的停止波速最大提高了26.1%;在车辆启动场景中，启动波速最大提高了15.5%,车辆加速度和速度变化更为平缓；在环形道路场景中，当混合交通流中CAV渗透率由40%提高至100%时，在较大扰动条件下车辆的平均速度波动时间相较于低CAV渗透率场景下降了44.8%,波峰下降了5.7%,波谷上升了19.4%,而CAV渗透率较低时提出的优化策略对混合交通流的改善并不明显。由此可见，在当前构建实际混合交通环境与开展CAV实车试验比较困难的情况下，该跟驰...     

基于强化学习的智能车人机共融转向驾驶决策方法

针对智能车人机共融驾驶系统中人和自主驾驶系统的驾驶权连续动态分配问题,尤其是因建模误差导致的权重分配方法适应性低的难题,提出了基于强化学习的人机共融转向驾驶决策方法;考虑驾驶人的转向特性,搭建了基于双点预瞄的驾驶人模型,并采用预测控制理论建立了智能车自主转向控制模型,构建了智能车人机同时在环的转向控制框架;基于Actor-Critic强化学习架构,设计了用于人机驾驶权分配的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,以曲率契合度、跟踪精确性和乘坐舒适性为目标,提出了基于模型的收益函数;构建了人机共融驾驶权分配强化学习框架,包含驾驶人模型、自主转向模型、驾驶权分配智能体以及收益函数;为了验证方法的有效性,招募了8位驾驶人开展共计48人次的模拟驾驶试验。研究结果表明:在曲率适应性验证中,人机共融-DDPG方法优于人工驾驶和人机共融-Fuzzy方法,跟踪性平均提升70.69%、39.67%,舒适性平均提升18.34%、7.55%;在速度适应性验证中,车速为40、60和80 km·h-1条件下,驾驶人权重大于0.5的时间占比分别为90.00%、85.76%、60.74%,且跟踪性相轨迹和舒适性相轨迹都能有效收敛。可见,提出的方法能够适应曲率和车速变化,在保证安全性的前提下提升了跟踪性和舒适性。      

Simultaneous localization and mapping of autonomous underwater vehicle using looking forward sonar

A method of underwater simultaneous localization and mapping (SLAM) based on on-board looking forward sonar is proposed. The real-time data flow is obtained to form the underwater acoustic images and these images are pre-processed and positions of objects are extracted for SLAM. Extended Kalman filter (EKF) is selected as the kernel approach to enable the underwater vehicle to construct a feature map, and the EKF can locate the underwater vehicle through the map. In order to improve the association efficiency, a novel association method based on ant colony algorithm is introduced. Results obtained on simulation data and real acoustic vision data in tank are displayed and discussed. The proposed method maintains better association efficiency and reduces navigation error, and is effective and feasible.     

Research on visual autonomous navigation indoor for unmanned aerial vehicle

The aim of this paper is to study visual autonomous navigation of unmanned aerial vehicle (UAV) in indoor global positioning system (GPS) denied environment. The UAV platform of the autonomous navigation flight control system is designed and built. The principle of visual localization and mapping algorithm is studied. According to the characteristics of UAV platform, the visual localization is designed and improved. Experimental results demonstrate that the UAV platform can realize the tasks of autonomous localization, navigation and mapping based on visual in unknown environments.     

面向智慧高速的合流区协作车辆冲突解脱协调方法

根据网联自动驾驶车辆接近合流区的全过程特征, 设定智慧高速合流车辆行驶的协调控制流程; 针对高速公路合流区冲突风险问题, 考虑车辆时间需求强度、车辆类型和行驶意图等因素, 提出了基于合作博弈理论的高速公路合流区网联自动驾驶车辆冲突解脱协调方法; 利用MATLAB软件对不同条件下的车辆通过合流区进行了仿真验证。仿真结果表明: 智慧高速合流区车辆行驶协调规则能够实现网联自动驾驶车辆的通过请求协调, 在合作博弈作用下能够进一步实现冲突系统虚拟支付成本最低的车辆调整决策; 合流区车辆系统虚拟风险程度随着速度的降低而降低; 当严格执行协调决策时, 网联自动驾驶车辆在合流区通过过程中具有更高的稳定性; 当潜在冲突点长度在一定范围内, 两网联自动驾驶车辆行驶速度相同时的合作博弈效果优于车辆行驶速度不同时的合作博弈效果; 利用该协调方法将冲突解脱过程的虚拟支付成本降低了9%~14%, 大大提高了网联自动驾驶车辆合流区通过过程的安全性。      

引入轨道特征的北斗列车定位方法研究

列车定位是轨道交通众多应用的基础条件,北斗卫星导航用于列车定位能够有效提升我国轨道交通装备的自主性.针对列车北斗定位性能对运行条件的适应性需求,本文提出一种引入轨道特征的北斗列车定位方法,该方法从轨道电子地图中提取轨道特征参数,在列车状态预测的系统模型中增加轨道约束,并利用一维地图位置预测拓展北斗导航卫星的伪距测量.利用现场实测数据构建场景进行仿真.所得结果表明,本文提出的方法能够提高列车定位解算对卫星可视条件的鲁棒性,有效拓展北斗列车定位在恶劣观测条件下的可用水平,具有较高的实际应用价值.     

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法，但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况，给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法，将多个自动驾驶车辆看成一个整体，利用多目标优化控制理论，计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划，达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动，使交叉口车辆整体收益最大，各利益体间的收益更为均衡；与非协作行驶决策相比，冲突消解时间缩短，减少交叉口单车平均延误1~2 s，平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.     

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法,但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况,给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法,将多个自动驾驶车辆看成一个整体,利用多目标优化控制理论,计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划,达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动,使交叉口车辆整体收益最大,各利益体间的收益更为均衡;与非协作行驶决策相比,冲突消解时间缩短,减少交叉口单车平均延误1~2 s,平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.