高精度地图定位在高速公路自动驾驶系统中的应用

自动驾驶已经成为全球汽车产业的战略发展方向,其中L3级高速公路自动驾驶是最有可能率先落地的自动驾驶系统,高精度地图和定位系统是自动驾驶系统的关键一部分,近年来发展迅速,已经达到可量产状态。文章首先分析了自动驾驶和高精度地图定位的发展现状,然后,对高精度地图和定位系统在自动驾驶系统的地理围栏判定和感知冗余方面的应用进行了研究,最后初步提出了高精度地图定位测试方案。     

基于激光雷达的自动驾驶同步定位与建图方法综述

同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术可使自动驾驶车辆在未知环境中根据车载传感器采集到的数据估计自身位姿,建立环境地图,为车辆的规划、决策提供定位信息,是近年来自动驾驶技术研究的热点之一。基于车载激光雷达的点云数据,聚焦SLAM技术在自动驾驶领域的应用,围绕前端里程计、后端优化和回环检测技术,对国内外相关研究进行综述。考虑到单一传感器的局限性,结合目前多传感器融合研究的热点与难点,展望了自动驾驶多传感器融合SLAM技术在自动驾驶领域的机遇与挑战。     

基于因子图优化的众包高精度地图云端融合方法

针对高精度地图传统云端融合方法生成的地图置信度较低、误差较大的问题,提出了一种基于因子图优化的众包高精度地图云端融合方法。利用RTK-GPS数据对车端上传的局部语义地图进行全局化处理;对地图片段进行匹配,并利用一致性筛选流程提高匹配精度;以车道线匹配对构建约束地图间变换关系矩阵的因子图优化模型;利用某城市道路真实多车轨迹数据进行测试。结果表明,相较于传统方法,该算法对于优化初值的依赖性较低,对于地图间聚集度提升了44.7%;与车道线数据真值相比,该算法绝对误差均在1 m以内,具有较高的实用价值。     

自动驾驶中周围车辆识别与信息地图构建技术

为提高自动驾驶时单传感器对周围车辆识别成功率及工程实用性,提出了一种基于相机图像与激光雷达信息相融合的车辆识别和地图构建方法。对相机与激光雷达进行了联合标定和时间配准。对图像中的车辆阴影与激光雷达检测信息进行提取,获得两者间的坐标关联度特征,并根据其阈值范围确定周围是否存在车辆。将相机图像信息与激光雷达检测信息进行融合,构建周围车辆的信息地图,进行了实验验证。结果表明：采用坐标关联度特征对两传感器采集的信息进行融合,车辆识别的正确率比用D-S证据理论法结果高4.25%;本车辆信息地图,可以在安全的前提下实现基于三阶Bessel曲线的超车轨迹行驶。     

自动驾驶多传感器融合的时间校准方法研究

针对自动驾驶感知域系统的激光雷达、图像传感器、惯性测量单元3种传感器数据融合的时基校准问题,利用机械式激光雷达自身特征设计校准设备、系统及实验方法.基于激光雷达的触发事件和车载图像传感器感知特征,实现两种传感器时基在线标定,并通过示波器测量校验证明该方法的有效性.利用激光雷达扫描频率与触发事件时间差相互关联的特征,将激...     

基于行为融合的无人自动驾驶车辆的智能控制

针对动态环境下无人自动驾驶车辆控制的非线性、时变的特点,提出并设计了一种基于行为融合的无人驾驶车辆的智能控制策略。根据车辆行驶基于模糊逻辑方法设计了一系列的基本行为模式,用模糊控制的方法分别建立各行为模式控制器,进而对车辆的方向和速度进行控制。在行为选择机制设计中,对常用的行为竞争和行为融合2种方法进行分析比较后,提出限制各行为模式的使用范围,通过各行为的控制和融合,既达到有效避障,又能完成行驶目标的目的。通过几种典型障碍物环境下的避障仿真实验,结果显示设计达到了预期效果。     

自动驾驶地图的发展路线探析

地理信息与国家安全密切相关,设计到了方方面面的工作内容,因此,在地图测绘的工作过程中,许多工作都有着在严格的限制.尤其是在高精度地图的测绘工作中,需要专业化的工作人员、专业的测绘工具等开展工作,还需要有甲级测绘资质的单位,完成专业化的工作.因为自动驾驶对于高精度地图有着依赖性的要求,也是在精度方面提出了更好的要求,自动...     

关于车辆路迹追踪自动驾驶的研究

在分析驾驶员利用图象信息进行驾驶的一般规律的基础上，提出了利用图象处理技术实现车辆路迹追踪自动行驶的控制方法和规则，并进行了模拟计算。结果表明，采用所提出的控制方法和规则进行车辆的自动驾驶是可行的。     

自动驾驶安全第一

自动驾驶集人工智能(AI)、大数据、5G、车路协同、高精度地图与定位等高新技术于一体,顺应汽车工业革命的电动化,智能化、网联化、共享化发展趋势,近年来得到高速发展。具备自动巡航、紧急自动刹车、车道偏离预警等先进辅助驾驶系统(ADAS)功能的低等级自动驾驶汽车实现车辆前装,得到大规模量产应用。具备有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶功能的高等级自动驾驶汽车已经开展道路测试验证,量产商用可期。     

自动驾驶系统设计运行条件构建方法的研究

设计运行条件是自动驾驶系统的必备条件,本文分析了设计运行条件和设计运行范围的区别和联系,综述了国际上关于设计运行条件或设计运行范围的和构建方法研究现状。并基于分层描述、关注安全、能被感知、最小集合的原则,提出一种符合中国特色的设计运行条件元素分类和构建方法,有力推动行业达成统一认识,促进技术交流和进步。     

A Research on the Technique of Driving Behavior Identification Based on Information Fusion

通过分析选定驾驶行为的组成主因子,并采用层次分析法确定其权重系数;基于所采集的各主因子 的传感器信号,采用BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合方法进行驾驶行为识别.仿真结果表明:提出的基于多信息融合的驾驶行为识别方法能准确地识别出常见的驾驶行为.     

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。     

基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法

自动驾驶汽车进行大规模市场推广前必须进行准确可靠的安全性评价,由于自动驾驶系统复杂程度的增加及设计运行区域的扩大,面向传统汽车的评价方法已不能满足自动驾驶汽车的安全性评价需求,基于此,建立一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法,可解决现有方法在逻辑场景层面安全性评价的缺陷。首先,建立基于自然驾驶数据的逻辑场景构建流程,分析场景描述参数,搭建自然驾驶数据采集平台采集相关自然驾驶数据,采用高斯分布模型描述参数概率分布;进而,离散逻辑场景参数空间获取具体测试用例,并在建立的PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台中对被测自动驾驶算法进行仿真遍历测试,通过高斯模型将测试结果中的危险场景参数聚类,获取被测算法在逻辑场景中的危险区域;最后,综合考虑逻辑场景参数空间概率分布和得到的相应逻辑场景危险区域,提出基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价指标——场景风险指数,并以前车制动和前车切入场景为例,给出某黑盒算法的具体评价示例。研究结果表明：被测算法在前车制动场景和前车切入场景中的场景风险指数分别为0.409 8和1.08×10^-5,在前车制动场景中具有较大的安全风险,与仿真测试的直观结果相符;通过比较计算得到的场景风险指数与实际仿真测试结果可证明所提出的方法可以实现逻辑场景层面的自动驾驶安全性量化、易于操作、贴近自然驾驶情况。     

基于改进GAN的端到端自动驾驶图像生成方法

基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明：相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。

     

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。     

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...     

基于驾驶特性的超车模型研究

超车行驶作为驾驶人行车过程中重要的行为之一,与行驶安全性有着直接的联系。为建立符合驾驶人操作习惯的超车模型,本文通过实车试验采集不同驾驶人在高速公路的超车行驶数据,并以此采用多项式回归拟合建立基于驾驶人操作特性的超车模型,最后利用prescan软件对提出的超车模型进行了仿真分析,结果表明建立的超车模型能够真实地反映驾驶人超车过程中的操作习惯,为超车行为的研究提供了可靠的理论依据。     

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。     

自动驾驶客车线控转向响应性能台架测试研究

对某自动驾驶客车线控转向系统,提出一种其响应性能的台架测试方案,并开展测试评价,结果符合设计要求.