基于激光雷达的SLAM和融合定位方法综述

基于激光雷达的同步定位和建图(SLAM)及融合定位技术是无人驾驶的关键技术.激光雷达可以从环境中获取精确的距离及强度信息,被广泛应用于高精度地图构建及基于地图的匹配定位,可有效增强基于卫星定位在弱GNSS区域的鲁棒性.基于当前无人驾驶背景下激光SLAM及融合定位方法的研究现状,对应用于无人驾驶车辆的激光SLAM和融合定...     

一种无人驾驶轮式越野车导航定位与自引导方法

介绍了一种越野环境下无人驾驶轮式越野车导航定位与自引导方法,说明了地图创建、目标引导和路径规划与跟踪的控制策略.通过实车试验验证了文中提出方法的可行性和可靠性.     

基于K-means算法的行人检测方法研究

行人作为交通事故易受伤群体之一,其安全保障越发受到重视.结合车载激光测距仪实时采集的车辆前方障碍物距离信息,提出基于K-means算法的行人检测方法.首先对激光测距仪接收的距离信息进行报文解析,形成激光云点图.其次,对激光云点图进行预处理,消除冗余数据.再应用K-means聚类算法对前方障碍物进行分类,最后建立行人宽度模型甄别行人目标.试验结果表明,基于K-means聚类算法能从激光云点图中快速提取行人目标,为汽车主动安全及交通安全研究提供基础.     

基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究

针对无人车环境感知中的障碍物检测问题,设计了一套基于车载激光雷达的目标识别与跟踪方法。为降低计算量,提高处理速度,引入了点云过滤与分割算法对原始激光点云数据进行缩减,有效提高了检测的实时性。使用多特征复合判据,基于SVM分类器改进了Adaboost算法,对三维激光点云进行直接处理,最大限度保留了感知信息,提高了识别准确度。提出基于最大熵模糊聚类的数据关联方法和相应的粒子滤波器,有效提高了复杂交通流中目标跟踪的稳定性和准确性。经百度Apollo平台数据集仿真、自主研发的无人驾驶平台实验验证和针对小目标交叠和遮挡情况的实车验证表明,该套方法具有良好的实时性和鲁棒性。     

利用激光点云的城市无人驾驶路径规划算法

为了解决随机采样算法受感知环境不确定性影响下的弱鲁棒性以及弱可靠性问题，采用一种基于激光空间势场的渐优随机采样算法框架来设计符合无人驾驶需要的规划算法。针对感知环境的不确定性，首先基于势场原理与激光障碍物点云构建一个融入了斥力场的规划空间，解决激光障碍物提取中的过分割等问题。其次，利用规划空间来处理随机采样算法中的采样策略、最优母节点选取策略、修剪策略以及最终路径选择策略。再次，在算法中加入了Anytime策略来提高优化解的利用率，使得算法的计算效率满足无人驾驶实时性的要求。同时，为了保证无人驾驶中规划路径的鲁棒性与可靠性，创建了一个综合5重因素的代价函数来选择最优路径，并根据不同的无人驾驶场景来调整相对应的参数；最后在城市测试道路上进行了实地测试。结果表明：设计的算法框架能够适应最高时速40 km·h^-1的城区驾驶环境，并能完成跟驰、换道、融入以及静动态障碍物的避障决策。在与SST算法的对比试验中，所提出的算法在各个试验中的轨迹、方向盘转角以及速度的平滑性都优于SST算法，其轨迹与障碍物的距离也优于SST算法。     

基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测

将LabVIEW引入智能车辆研究与应用领域,提出基于LabVIEW和激光雷达的智能车辆障碍物检测系统。该系统采用激光雷达探测智能车辆前方的物体,测到的距离数据经串口传输至计算机（LabVIEW）后,由LabVIEW对数据进行处理和分析,完成智能车辆前方障碍物检测。该系统设计了激光雷达控制、串口VISA操作、数据采集、处理及存储、直角坐标和极坐标图像、障碍物检测等程序。实验结果表明,该方案是可行的,可以作为研究智能车辆技术的一种新的方法。     

多传感器信息融合在无人驾驶中的研究综述

多传感器信息融合是无人驾驶感知周围环境信息技术中一项行之有效、必不可缺的关键技术。结合近年来无人驾驶的发展情况,介绍了国内外无人驾驶核心传感器的使用现状,重点对无人驾驶中多传感器核心融合算法的研究进展进行综述,提出多传感器信息融合必将是未来无人驾驶车辆传感器应用的发展方向,而基于机器学习算法的研究则更加重要,并提出一些无人驾驶技术面临的问题。     

无人驾驶汽车环境感知与定位技术

环境感知与定位技术是无人驾驶汽车技术的关键组成部分。在概括介绍无人驾驶汽车系统总体架构基础上,首先介绍各类环境感知传感器的原理和特点,比较各技术优缺点。然后阐述了传感器的标定方法,并综合论述了车道线检测、障碍物检测、红绿灯检测等环境感知中的关键技术;同时,从高精度地图环境定位、汽车自身定位、多传感器融合定位以及无线通信辅助定位等方面,对汽车定位技术进行了分析。最后,剖析了无人驾驶汽车环境感知与定位技术的难点,并展望了未来研究的发展趋势。     

基于智慧交通对无人驾驶技术风险评估模型的探究

随着我国智慧交通的不断进步,无人驾驶技术正日益发展,目前我国在无人驾驶领域取得了新的突破,但同时也面临着潜在的风险。例如,传感器性能限制下的技术风险、信息交互延迟导致的安全风险和基础设施不足引发的基建风险。本文旨在研究智慧交通发展背景下无人驾驶技术的风险评估,采用大数据感知技术和决策技术,利用RCNN、YOLO、SSD等物体检测算法和滤波算法对收集的信息进行检测与处理,进而提高追踪目标的准确性和鲁棒性;利用新兴技术构建一个基于感知信息网的新型风险评估模型,揭示无人驾驶技术在智慧交通发展中的安全性和可行性,为其广泛的应用提供科学的支持,以确保无人驾驶技术的可持续和安全发展。     

基于深度置信网络的多源信息前方车辆检测EI北大核心CSCD

本文中以深度置信网络为理论基础,提出了一种多源信息的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像机进行联合标定,确定两个传感器坐标系之间的转化关系。然后通过对毫米波雷达数据进行预处理完成前方障碍物的标签分类,获得前方车辆目标和其他类障碍物的数据。接着利用深度置信网络对数据进行训练,完成前方车辆的初识别。最终根据常见车型宽度和高度的统计数据获得前方车辆识别的验证窗口。实验结果表明,采用所提出方法前方车辆识别的正确率为91.2%,单帧图像的总处理时间为37ms,有效地提高了系统实时处理速度,尤其对阴天、夜间、轻雨或雾霾等恶劣的道路环境中的车辆有良好的检测效果,能满足汽车辅助驾驶对于准确性和稳定性的要求。     

A path-following driver–vehicle model with neuromuscular dynamics,including measured and simulated responses to a step in steering angle overlay

An existing driver–vehicle model with neuromuscular dynamics is improved in the areas of cognitive delay, intrinsic muscle dynamics and alpha–gamma co-activation. The model is used to investigate the influence of steering torque feedback and neuromuscular dynamics on the vehicle response to lateral force disturbances. When steering torque feedback is present, it is found that the longitudinal position of the lateral disturbance has a significant influence on whether the driver’s reflex response reinforces or attenuates the effect of the disturbance. The response to angle and torque overlay inputs to the steering system is also investigated. The presence of the steering torque feedback reduced the disturbing effect of torque overlay and angle overlay inputs. Reflex action reduced the disturbing effect of a torque overlay input, but increased the disturbing effect of an angle overlay input. Experiments on a driving simulator showed that measured handwheel angle response to an angle overlay input was consistent with the response predicted by the model with reflex action. However, there was significant intra- and inter-subject variability. The results highlight the significance of a driver’s neuromuscular dynamics in determining the vehicle response to disturbances.     

预应力曲线箱梁和异形箱梁的研究

近年来 ,国内外学者对曲线箱梁和异形箱梁的静力分析理论和计算方法作过大量的研究 ,但这些理论和方法在某种程度上都存在着一定的局限性 ,特别是在实际设计工作中 ,运用起来不能得心应手。为此本文在综合前人已取得经验下 ,针对桥梁结构设计中分析曲线箱梁、异形箱梁 ,经常遇到的难题进行了研究 ,建立一个较为完善的理论和方法 ,编制了等参元空间分析程序。在实际工程中进行实桥试验 ,验证了本文理论和方法的正确性。本文的研究工作更准确描述了箱梁的荷载响应 ,为设计人员提供直观的设计依据。对曲线箱梁和异形箱梁受力特性有了更一步的理解 ,并提出了新的见解     

沥青玛蹄脂碎石混合料路面(SMA)的应用和施工技术

SMA是沥青码蹄脂碎石(Stone Matrix Asphal)的缩写,是一种以沥青结合料与少量的纤维稳定剂、细集料,以及较多的填料(矿粉)组成的沥青玛蹄脂,填充于间断级配粗集料骨架间隙中组成一体所形成的沥青混合料,简称SMA。该文介绍了SMA在上海的应用及其施工技术。     

混凝土施工中裂缝的防治措施及处理办法

混凝土的推广使用已有一个世纪,目前在现代工程建设中仍占有重要的地位。而在今天,混凝土的裂缝较为普遍,在桥梁工程中裂缝几乎无所不在,尽管我们在施工中采取各种各样的措施,但收效甚微,裂缝仍然时有出现。该文指出,究其原因,人们对混凝土温度变化所产生的应力注意不够是其中之一,尤其是大体积混凝土。对此,温度应力与温度控制具有重要的意义。     

Analysis of the capabilities of a two-stage turbocharging system to fulfil the US2007 anti-pollution directive for heavy duty diesel engines

This article presents a two-stage turbocharged heavy-duty diesel (HDD) engine designed to fulfil the US2007 anti-pollution directive. This directive imposes very restrictive limits on the NOx and particle emissions of HDD engines. In this work, the possibility of combining particle traps in the exhaust line to reduce soot emissions with very high EGR rates to reduce NOx emissions is considered. This new generation engine implements two-stage turbocharging in order to improve the bsfc when the engine is working on steady conditions as well as to optimize the engine transient response. After carrying out the tests, the results were analyzed and the engine settings were adjusted to maximise its behaviour and minimise pollutant emissions. NOx and soot emission peaks were also analyzed at engine transient conditions in order to keep them under certain levels, and thus maintain the overall pollutant emissions to a level that is as low as possible. In summary, a double-stage turbocharging configuration can greatly improve engine driveability (between 23% and 36% depending on engine speed), while reducing NOx emissions during transient evolution without increasing opacity peaks beyond the stated limits.     

发动机采用BOOST建模和与CRUISE联合仿真的研究

利用AVL公司开发的BOOST软件可宏观地描述发动机的热力学过程且优化发动机的性能,而AVL的CRUISE软件可调用BOOST建立的发动机模型.在进行道路循环工况的仿真时,须对发动机全部工况点进行准确的标定.文中采用BOOST开发了发动机的仿真模型.通过调整节气门开度和燃烧模型参数,标定了发动机在多个转速和负荷点的转矩、功率和油耗,较好地模拟了发动机的动力性和经济性.最后基于ECE循环工况,将此模型与CRUISE进行联合仿真,分析了发动机瞬态工况的动力性、油耗和NO_x排放等参数.     

新一代同步器开发与应用

随着用户对车辆驾驶舒适性要求的不断提高,国内重型商用车辆对全同步器型变速箱的需求迅速增长,有必要开发适合重型卡车变速箱恶劣工况的高性能同步器。设计人员从结构设计和材料选型2方面着手,设计了具有专利结构的钢环碳纤维摩擦材料同步器。工艺人员解决了制造过程中的技术难点,建成了高标准的同步器生产线。新一代同步器针对重型卡车变速箱恶劣工况而设计,在市场上获得了很大的成功。     

超薄磨耗层沥青混合料的应用研究

该文从研究超薄磨耗层的级配的选择入手,简单分析了超薄磨耗层的结构特点和强度形成机理,给出了几种国内外常用的超薄磨耗层级配范围,并提出了将SAC-10做为其研究的设计级配。在研究超薄磨耗层沥青混合料配合比设计的基础上,通过对SAC-10沥青混合料的马歇尔试验,确定了该沥青混合料的矿料级配和最佳沥青含量。最后采用车辙试验、浸水马歇尔和冻融劈裂试验及小梁弯曲试验等一系列试验,检测超薄磨耗层沥青混合料的各项路用性能,为在实际工程中的应用提供理论依据。     

基于DDS技术的发动机爆震信号仿真研究

基于直接数字频率合成(DDS)技术,通过设计相应的硬件电路来模拟发动机的爆震信号,在发动机平均值模型的基础上添加改进的双区燃烧模型,用以计算分析缸内燃烧过程,进而预测、判断爆震,并以爆震等级强弱等信息作为模型的输出量,最终驱动硬件电路产生信号。对信号的发生及处理过程作了针对性的研究。试验结果表明,模拟信号的幅值、频率等参数均可调,实时性满足系统的要求。