车辆目标跟踪工程实现中的滤波器选型

Level 3级以下的智能驾驶系统对成本极为关注,因而主控芯片一般选择算力有限的车规级微控制器。为了保证微控制器中传感器融合算法运动预测的准确性并在设定的周期内结束运行,需要对滤波器的类型进行选择。文章从传感器融合算法的跟踪效果和计算耗时两个维度对比了线性卡尔曼、扩展卡尔曼、无迹卡尔曼及容积卡尔曼滤波器的优劣。为了确保对比的公正性和有效性,设定的跟踪目标车辆均按照美国城市道路循环工况运行,滤波器的设计均假定目标做匀加速运动。结果表明,4类滤波器的跟踪效果差异微小。线性卡尔曼滤波器计算耗时均值最小且最大计算耗时为0. 005 6 s,是文章推荐的适合于车辆目标跟踪的滤波器。     

面向量产的高速公路智能换道系统决策规划方法研究

高速公路智能换道是高级辅助驾驶系统（ADAS）的重要功能,现阶段算法难以在低算力硬件资源条件下兼顾换道安全性和平顺性。为解决此问题,本文提出一种高速公路智能换道系统决策规划方法。通过分级危险区域,检测碰撞风险做出换道决策,进而实施横纵向解耦规划。在横向规划中,设计两阶段五次多项式换道轨迹规划,提升换道途中安全性和平顺性。在纵向规划中,巡航工况采用类PID算法,可提升规划实时性,而跟车工况采用基于同步预测时域的模型预测控制（MPC）算法,通过关联横纵向规划时间可提升换道平顺性,并设计代价函数降低求解复杂度可满足低资源占用要求。通过实车对比试验,验证了该方法在高速公路换道多场景中具有较高的安全性、平顺性和体验感。此外,算法占用的静态区存储和栈区峰值存储测试对比结果表明了该方法具有较低的硬件资源占用率,可满足低算力控制器对资源占用的要求。     

长江航道水利整治工程施工风险管控

长江航道水利整治工程具有工程量较大、施工河段长、工序繁多、船舶众多等特点,这增加了航道水利整治工程的难度,对施工安全造成严重威胁。本文结合长江航道现状提出水利整治工程施工风险管控措施。