面向智能车定位的道路环境视觉地图构建

为实现智能车视觉定位,提出了一种基于多视角、多维度道路环境表征的高精度视觉地图构建方法,该方法明确了视觉地图的表征模型,包括视觉特征、场景结构信息以及轨迹信息等。在视觉特征中,运用前视场景全局特征描述道路环境,视觉特征不局限于某一种特征描述子;在场景结构信息中,运用俯视路面的2D结构信息进行描述,该特征与前视视觉特征构成多视角;轨迹信息则通过视觉维度以及地理维度的多维度方式完成计算,在视觉维度中,通过平面单应性计算节点间的轨迹;地理维度中,通过高精度经纬度信息消除累积误差问题。试验选取武汉理工大学内长约700 m的半开放式环形路段进行试验。试验结果表明：制图的单节点平均误差为3.1 cm,标准差为2.3 cm,最大节点误差为9.3 cm,累积误差率为0.5%。运用所制地图进行定位检测,平均定位误差约为11.8 cm,因此,研究所提出的方法可应用于半开放式路段或固定场景的视觉地图构建,为实现智能车在上述场景的定位打下基础。同时,研究提出的制图方法不需使用双目摄像机,在降低数据存储量以及制图成本的前提下,实现了对道路环境的充分表征;此外,运用路面2D特征结构信息计算轨迹,解决了视觉3D重建精度不稳定的问题,为视觉地图构建提供了新的构建思路。     

基于3D点云语义地图表征的智能车定位

为提高智能车节点定位准确率, 研究了基于3D点云语义地图表征的智能车定位方法。该方法分为3个部分: ①基于三维激光点云的语义分割, 包括地面分割, 交通标志牌分割和杆状语义目标分割; ②面向智能车的点云语义地图表征, 利用分割的语义目标投影, 生成带权有向图, 语义路, 语义编码, 再以语义编码和高精度GPS的全局位置组成语义地图表征模型; ③基于语义表征模型的智能车定位, 包括基于GPS匹配的粗定位和基于语义编码渐进匹配的节点定位。实验在3种长度不同、复杂度不同的道路场景下进行, 节点定位准确率分别为98.5%, 97.6%和97.8%, 结果表明所提出的定位方法节点定位准确率高、鲁棒性强且适用于不同的道路场景。     

基于多传感信息融合的智能车辆定位方法

针对高精度定位系统中地图的重要性问题,将定位问题分为无地图定位与基于地图定位,分别对智能车辆的定位问题进行探索.对研究的智能车辆、传感器及其定位问题进行建模分析,再对该平台实施传感器校准以减小系统误差.对于无地图定位问题,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计与惯性测量单元(IMU)数据相融合,通过试验证明航迹推测法存在累计误...     

基于Wi-Fi指纹与视觉融合的室内交通定位

为解决室内交通在GPS盲区情况下的定位问题,将Wi-Fi指纹定位与视觉定位相结合,研究了一种高精度室内交通定位方法.在离线阶段,在Wi-Fi采样点处采集无线AP的MAC地址及其采样点坐标,生成Wi-Fi位置指纹数据库,然后采集定位区域内的所有门牌图片,生成训练图像集,计算出训练图像的SURF与ORB全局特征描述符,并与标志采样点坐标共同构成视觉定位数据库.在定位阶段,采集待定位点的实测指纹及被测试图像,利用指纹匹配算法得到待定位区域的范围及坐标,再利用图像特征匹配算法与KNN算法在训练图像集中得到与被测试图像相匹配的训练图像,即匹配图像,通过查询视觉定位数据库得到视觉定位范围及坐标.当匹配图像的坐标位于Wi-Fi定位范围内,将视觉定位坐标作为最终的定位参考坐标,反之将Wi-Fi定位坐标作为最终的定位参考坐标.实验选取了不同的室内交通环境对算法进行验证,定位误差为0 m的占比为82%,误差在6 m之内的占比为12%,误差在6~10 m之内的占比为6%;平均定位误差为0.75 m,而且在线平均定位耗时仅为0.56 s,能实现鲁棒的高精度的室内交通定位需求.      

低能见度驾驶员视觉主动增强系统设计

通过对低能见度恶劣天气条件下，前方道路场景图像清晰度评价、增强和道路环境场景图像实时再现等同题的研究，提出了基于车载红外传感器和毫米波雷达传感器的驾驶员视觉增强系统设计方案，并运用信息融合和图像增强策略改善低能见度天气条件下的道路环境场景。     

基于车载激光点云的道路平整度检测新方法研究

路面平整度是评定道路路面质量的主要技术指标之一,传统的平整度测量方法检测效率低、劳动强度大,难以满足道路快速巡检和公路养护的需求。移动测量系统能够快速动态获取高精度道路点云数据,能详细再现道路的细节特征。因此,本文通过分析车载点云的精度特点以及国际平整度IRI的计算方法,提出一种应用车载激光点云进行路面平整度检测的方法,首先对车载点云数据进行预处理,沿轮迹带方向提取路面点;然后采用等间距邻域均值采点的方式获取路面高程值;最后使用路面高程值进行IRI计算并与高精度水准数据计算的标定结果进行对比。实验结果表明,车载移动测量系统能够用于路面平整度的快速检测。为道路三维快速巡检和公路养护提供了技术支持。     

车路协同信息融合的智能汽车行驶状态模糊评判

为了监测与评判道路上行驶的智能汽车的实时状态,基于研发的智能汽车的车载感知系统,包括通过视觉传感器、激光雷达、GPS定位、车载传感器系统及车载总线获取车内及周围环境信息。采用V2X通讯设备等获取路侧端雷视一体机、路侧传感器、气象传感器传输的交通信息,通过V2X通讯设备、4G通讯模块传送到云服务器并建立模糊评判模型。基于可信度的模糊推理算法对环境信息和交通信息进行融合,并以此为依据对行驶车辆的状态进行评判。首先,建立针对车辆行驶状态的模糊评判集合和各参数隶属度函数,计算出各参数的隶属度,并对行驶车辆的各个参数建立典型的行驶状态评判参数数据集合。其次,采用模糊假言推理方法,以典型的数据集合为基础建立带可信度和阈值的模糊规则库。应用麦姆德尼方法,建立与规则库的每个规则所对应的模糊关系矩阵库。以车辆行驶时接收到的车载端和路侧端信息作为输入,应用规则库规则进行带有可信度的模糊推理。然后,以相似度作为匹配度,对推理规则设定阈限,按照证据与规则的前件不相等的情况,计算结论的可信度得出结论。对结论进行冲突消解时,冲突消解的策略为取可信度高的结论。最后,应用匹配度对结论的可靠性进行验证,并在多个道路场景实时行驶的车辆上对算法进行试验验证。研究结果表明:算法对行驶车辆状态的评判与实车的状态相一致,可实现对车辆不安全状态的报警与行驶状态的干预,对保障行车安全有显著积极的实际应用意义。     

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.     

高速公路智能车路协同系统应用场景库构建研究

在对现有车路协同场景研究情况分析的基础上,综合考虑交通需求与道路环境属性双重因素,提出了面向高速公路智能车路协同系统的场景构建方法,构建了适合不同高速公路需求的功能完备、场景丰富、要素齐全的车路协同应用场景库,满足新基建与智慧高速建设应用需求,为高速公路车路协同示范应用提供参考。     

基于实时三线标定的车辆视觉定位方法

车辆在行驶过程中车路状况复杂多变,车载摄像机外参数会发生较大的变化,针对采用传统的基于预先标定外参数的方法进行车辆位姿计算会带来较大误差的问题,研究了一种基于实时三线标定的车辆视觉定位方法.基于三线标定法实时标定车载摄像机外参数,降低了其受到车辆震荡和路面环境的影响.然后利用外参数的实时标定结果,结合射影几何和消失点原理对车辆进行位姿计算,获取车道偏离距离和车辆偏转角度信息,从而实现对车辆的定位.通过在不同的路段架设不同高度的车载摄像机进行真实道路实验,计算车辆的位姿.结果表明,在不同路况下,车辆偏离车道线距离的平均误差为7.3cm,偏转角度平均误差为1.5°.该算法通过实时标定车载摄像机外参数,可以有效提高车辆位姿计算的精准性与适应性,对车载摄像机外参数的标定性能明显优于传统的预先标定法.     

公路工程试验检测与质量检验评定一体化系统研究与开发

在总结目前同类软件存在的问题的基础上,结合工程实际,提出将试验检测与质量检验评定业务相结合,开发集数据处理、资料管理于一体的信息系统辅助公路工程质检业务;采用Office二次开发、组件等开发技术,合理地规划了系统的体系结构,并充分考虑了其在公路建设项目集成管理系统中的架构与地位.研究与开发的系统成果已在实际工程中得到应用.     

公路工程试验检测与质量检验评定一体化系统研究与开发

在总结目前同类软件存在的问题的基础上，结合工程实际，提出将试验检测与质量检验评定业务相结合，开发集数据处理、资料管理于一体的信息系统辅助公路工程质检业务；采用Office二次开发、组件等开发技术，合理地规划了系统的体系结构，并充分考虑了其在公路建设项目集成管理系统中的架构与地位。研究与开发的系统成果已在实际工程中得到应用。     

浅谈公路桥梁养护管理存在弊端及建议

文章说明了目前公路桥梁养护管理中存在的一些问题,针对存在问题提出了合理的建议。     

《液压与气动技术》课程思政探索与实践

课程思政要求教师在教学过程中,融入思想政治内容,将课程内容与思政元素有机融合,增加教书育人效果.《液压与气动技术》课程是高职机电类专业的一门必修课,挖掘本门课程思政元素,实施课程思政教学对立德树人具有深远的意义.     

大中型客车行业的发展现状与展望

目前,大中型客车行业呈现出市场资源向优势企业集中的显著特点,以“三龙一通”为代表的客车业第1阵营市场占有率持续攀升,成为拉动中国客车业前进的决定性力量。位居第2阵营的黄海、安凯、少林和中通客车的销量或销售额提升也较快,成为国内客车业活跃的一支生力军。与此同时,却     

客车企业:在低迷市场捕捉机遇--2005年大中型客车市场分析及后市场展望

国内客车业发展现状 我国的客车工业起步于20世纪70年代,经过30多年的国家重点改造,通过引进技术、中外合资,现已有了一个客观的技术基础.随着改革开放,国民经济快速增长,我国客车市场大规模发展起来,现在生产的大中型客车,已形成了高、中、低档兼备的产品格局.近10年来,我国许多客车厂通过合资、合作引进技术,且随着国外生产大中型客车的著名厂家的陆续进入,我国已具备了先进的客车车身和底盘制造技术;但中档和高档大中型客车与国际水平相比仍有差距,首次故障里程、平均故障里程、使用寿命等指标明显低于国际水平,另外,缺少适合高速公路使用的客车发动机,特别是缺少适合高速公路的高档客车底盘,因此,底盘的品种少和质量低,制约了客车产业的发展.     

山东省大中型客车市场及生产销售策略简析

在华东地区客车市场中,属山东省最为典型.2009年1-5月客车销量在全国仅次于广东市场,是华东区域的第一大商用车车市场;但是,购车档次可能比广东、浙江、上海、北京等区域都要低,环保要求也不高.该地区2009年销量同比减少28.87%.     

皮带异常磨损个案分析和处理

根据使用过程中皮带异常磨损的现象,分别对皮带传动工作中的受力情况、传递功率、皮带与皮带轮匹配等,找到异常磨损问题的原因和处理措施.     

车速里程表的工作原理及优缺点

本文介绍了各种汽车里程表传感器的结构和工作原理以及不同传感器的优缺点对比。     

WLTC和CLTC-P循环工况及其排放污染物和油耗分析

当前中国轻型车排放和油耗认证循环工况正处于NEDC(New European Driving Cycle,新欧洲驾驶循环)和WLTC(Worldwide Light-duty Test Cycle,全球统一轻型车辆测试循环)并行、CLTC(China Light-duty Vehicle Test Cycle,中国轻型汽车行驶工况)逐步导入的特殊时期。对WLTC和CLTC-P(China Light-duty Vehicle Test Cycle-Passenger,中国乘用车行驶工况)进行分析,对比两种不同驾驶工况的特点,并选取同一辆车进行WLTC和CLTC-P排放污染物和油耗测试,对两种循环下排放和油耗测试结果进行比较,分析不同工况下整车排放和油耗特性,为后续整车开发和标定提供工程参考。