"道路指纹"关键技术及其在智能车路系统中的应用

针对智能网联汽车与车路协同系统中的高精度定位核心技术问题,提出了"道路指纹"的概念与表征模型,并在"道路指纹"的基础上提出了面向智能车路系统的高精度定位方法."道路指纹"是通过车载传感器数据提取的高稳定性与高辨识度的道路场景特征信息.在"道路指纹"表征模型中,分别从表征的唯一性、计算的快速性、特征的稳定性以及表征的精准性等4个方面完成建模工作.其中,针对表征唯一性需求,提出基于多视角(包括俯视、前视、侧视等)与多传感器的表征方法;针对计算快速性要求,提出了全局特征与语义特征的表征方法;还提出基于深度卷积神经网络(D-CNN)的深度学习特征提取方法,大幅度提高特征表征的鲁棒性;最后,通过提取路面的局部特征,实现特征的精准性(亚像素精度)表征.通过对上述特征进行层次化组织,完成"道路指纹"的表征建模.通过对道路上各个节点进行"道路指纹"计算与建模,并同步获取节点的传感器位姿、场景结构信息,完成道路指纹库构建工作.在定位过程中,首先通过车载传感器获取的数据实时完成"道路指纹"计算,然后通过匹配道路指纹库,完成车辆的高精度位置计算.在开发的"道路指纹"技术基础上,分别从视觉道路指纹定位、LiDAR道路指纹定位以及道路资产管理等3个应用案例给出了该技术的应用前景.所提出的"道路指纹"技术,为解决智能车路系统中的高精度定位问题,特别是卫星信号盲区下的高精度定位问题,提供了一种新的解决思路.      

基于消防安全疏散标志的高精度室内视觉定位

为解决室内交通无法利用GPS进行定位的问题,针对室内普遍存在并且均匀分布的消防安全疏散标志,研究了基于消防安全疏散标志的高精度室内视觉定位算法.以计算当前位置距离地图中最近的1个消防安全疏散标志地点的位姿为目标,利用消防安全疏散标志的颜色特性进行颜色阈值分割.结合方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)检测候选框中是否含有消防安全疏散标志,然后用加速鲁棒特征(SURF)全局特征进行特征匹配,利用最邻近(KNN)方法选取全局特征距离最小的K个地点作为候选定位结果.用SURF局部特征进行特征匹配,选取局部特征匹配数目最多的1个地点作为图像级定位结果,并计算当前位置在地图中的位姿.通过在地下停车场和大型办公楼进行实地测试,图像级定位的准确率在96% 以上,平均定位误差在0.6 m以下.实验结果表明,该算法满足了室内定位精度的需求,并具有良好的鲁棒性.      

基于LiDAR场景建模的智能车路径规划

针对智能车路径规划问题,研究了基于激光雷达(LiDAR)数据的智能车驾驶场景建模方法,采集待建模场景的三维激光雷达点云数据,通过点云分割处理,去除车辆行驶道路上的点云,然后将三维点云进行俯视投影,实现二维栅格地图建模;从搜索邻域和搜索方向2个方面对传统A*算法进行改进:根据当前节点附近障碍物的分布情况,自适应地选择4邻域或8邻域搜索策略,在此基础上研究了一种自适应搜索方向A*算法,所提出的算法将搜索方向缩小至3个,根据路径规划终点相对起点的方向,确定算法的搜索方向.仿真实验表明,相较于传统A*算法(4邻域搜索),所提出的算法在规划的路径长度方面降低了约15.5%,在计算时间上降低约38.2%;对比传统A*算法(8邻域搜索),所提出的算法在计算时间上降低约47.2%,在规划路径长度和计算时间上,所提出的算法明显优于传统算法.      

基于V GG深度卷积神经网络和空间分布的道路裂纹种类识别

为了检测道路裂纹种类从而掌握路面状况信息进而为路面养护提供依据,研究了结合改进VGG卷积神经网络和空间分布的道路裂纹种类的识别方法.通过改进VGG网络的输入层和FC层神经元的个数,解决基于灰度图的裂纹子块的二分类识别问题,并对比不同结构的VGG网络框架在裂纹分割的结果,确定VGG11是解决基于灰度图的裂纹分割的最佳网络结构,利用基于子块的连通区域方法去除噪声子块,通过主成因分析方法提取裂纹子块的空间分布向量和对应分布系数,根据空间分布系数的比值识别道路裂纹类型.利用不同地点采集的180张裂纹图像对该方法进行验证.结果表明,该方法在识别横向裂纹、纵向裂纹和网状裂纹的正确率分别为97.6%,97.3% 和95.4%.该方法可有效地识别道路裂纹种类,特别在油污等路面复杂状况下,该方法依然具有较好的检测结果.      

车辆感知与定位研究——第29届国际智能车大会综述

近年来,由于摄像头、激光雷达等传感器的更新换代和大数据、人工智能等高科技在汽车领域的广泛应用,汽车智能化的程度越来越高,智能汽车的整体制造近在眼前.第29届国际智能车大会(The 29th IEEE Intelligent Vehicles Symposium,IV 2018)旨在促进全球智能汽车技术发展和国际汽车领域的交流合作.会议整体分为智能车的感知、决策、路径规划和控制等主题,探讨了当前智能车领域的最新技术动态以及未来发展前景.综述了会议报告的热点,从传感器数据融合、智能车定位与导航、激光雷达感知与定位和目标检测与识别等方面对车辆感知与定位技术的发展状态进行了分析,展望了未来车辆感知与定位研究的发展趋势,提出了深度学习方法与基于激光雷达的定位方法是未来车辆感知与定位可能的研究热点.