一种车载数字相机与激光雷达融合算法设计

环境感知是智能辅助驾驶的底层模块，单传感器感知存在易受干扰、所需配置传感器数量多和感知效果差等弊端，为此提出一种车载数字相机与激光雷达融合算法。综合考虑信息融合高效性与系统鲁棒性采取决策级融合策略，利用CENTER POINT算法对雷达点云数据进行处理，再利用Yolo v3算法进行密集型数据训练处理图像数据，最后使用交并比匹配（IOU）和已有文献的D-S论据实现数据融合并输出决策结果。经过KITTI数据集验证，该融合算法输出的识别效果优于单传感器，且在多种路况上均有良好的目标检测效果。     

基于相机与激光雷达融合多目标检测算法研究

准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。     

基于激光雷达的3D目标检测研究综述

近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。     

基于时空融合LSTM网络的驾驶视角轨迹预测

自动驾驶环境感知系统的重要任务之一是对周围交通目标进行轨迹预测,其输出轨迹可为决策控制和路径规划提供所需目标信息.考虑传统轨迹预测方法一般基于俯视视角而难以满足自动驾驶车载感知的实际需求,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络模块、空间交互模块和时间行为注意力模块相融合的驾驶视角轨迹预测算法.为更好体现交通目标与周围环...     

降雨条件对车载激光雷达性能影响的试验研究

激光雷达是自动驾驶车辆最为关键的传感器之一，被广泛用于车辆定位、目标检测与跟踪等任务。然而，激光雷达的点云数据会受到恶劣天气（如雨、雾、雪等）的严重影响，致使自动驾驶全天候行驶仍然面临着巨大挑战。为了量化评估恶劣天气对激光雷达性能的影响，分析了降雨环境下激光雷达的性能，基于构建的场地降雨模拟系统控制降雨量，通过多视角的静、动态试验定性与定量分析激光雷达测距精度、典型目标点密度、有效检测距离等性能参数与降雨量之间的关系。试验结果表明：车辆作为目标物时，目标物上的激光点云受降雨的影响最大，相较于无雨环境，中雨时打在汽车上的激光点数降低幅度超过了60%，检测距离下降了69%，并且随着降雨量的增大激光雷达对目标的有效检测距离持续下降；试验方法和结果对于测试评价自动驾驶性能及提升降雨环境下的激光感知能力具有重要意义。     

面向运营隧道结构健康监测系统大数据压缩感知研究

为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题,在运营隧道结构健康监测系统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型,对传统的压缩采样数据重构算法进行改进,用迭代方法求解最小化范数问题,提出基于传感器网络的压缩感知重构算法,并通过工程实例对提出的方法进行了验证。结果表明:1)在一定采样率条件下,基于传感器网络的压缩感知重构算法可以有效地增加数据恢复的效率,加速度信号采样率越大其重构精度越高; 2)相同采样率条件下,基于传感器网络的压缩感知重构算法得到的重构数据精度要高于传统单节点压缩感知重构算法; 3)压缩采样率为60%以上时,信号重构误差不超过20%,符合工程应用标准; 4)基于传感器网络的压缩感知重构算法具有局限性,传感器节点个数存在耦合上限,当传感器节点超过6个时,重构信号的精度无明显变化。     

车载激光雷达的应用算法

伴随着无人驾驶领域的迅速发展,激光雷达（LIDRA）在这一行业上的应用越来越广泛。激光雷达的快速发展,为智能网联汽车在目标跟踪与识别等方面提供了另一种方式。文章以车载激光雷达在自动驾驶行业上的应用为切入点,介绍了车载激光雷达的三种应用算法。目标跟踪与识别算法,通过目标跟踪算法对障碍物运动状态做出估计和预测,实时评估障碍物和无人驾驶车辆的安全等级,作出相应的决策。即时定位与地图构建（SLAM）相关算法,应用于解决机器人在未知环境中定位自身位置和姿态的一种高级算法。点云分割往往是物体识别、地图构建的基础,通过对六种常用分割算法的描述,分析了算法各自的特点,为不同应用场景算法的选择提供了一定参考。     

基于激光雷达的3D实时车辆跟踪

3D多目标跟踪算法是智能车辆感知算法的重要组成部分,现有跟踪算法多与检测算法耦合以提高精度,导致算法实时性不足.针对此问题,本文中提出一种基于激光雷达的3D实时车辆跟踪算法.首先,对于激光雷达检测结果杂波较少的工况,提出结构精简的双波门GNN关联算法,有效提升其关联速度及精度;其次,优化关联向量与关联距离,既保证了算法...     

商用车辅助驾驶系统感知传感器特性及选型分析

汽车辅助驾驶系统是在感知传感器对道路环境进行感知的基础上对驾驶过程中的潜在危险进行预警提醒或主动控制干预。近年来中国交通部以商用车应用为试点,发布相关法规逐步强制推行辅助驾驶系统的配备,以切实提升商用车的安全性。感知传感器是辅助驾驶系统的重要基础,本文在充分分析视觉、毫米波雷达、激光雷达的基础上,综合考虑实际应用对性能和成本两个方面平衡的需求,给出了不同应用传感器的选型建议,为商用车辅助驾驶系统的传感器选型提供参考。     

基于Prescan 的信号灯路口跟停场景虚拟重构

为满足我国智能驾驶汽车测试场景库的搭建和ADAS(高级驾驶辅助系统)功能研发和验证的需求,设计了一种基于Prescan的交通信号灯路口车辆跟停场景虚拟重构方法,该方法由道路环境建设模块、初始条件设定模块和车辆控制模块组成。道路环境建设模块通过输入道路参数信息构建虚拟道路,初始条件设定模块通过输入本车和目标车的初始位置、初始速度信息确定零时刻车辆和道路的空间位置及状态信息,车辆控制模块依据车辆速度位置等信息,利用训练的神经网络控制本车加速度,实现跟停场景的虚拟重构。仿真结果表明,该方法可以实现交通信号灯路口车辆跟停场景的虚拟重构。     

基于自注意力机制的自动驾驶场景点云语义分割方法

对车载激光雷达场景点云进行语义分割是自动驾驶环境感知环节的基础性工作。针对现有处理大规模自动驾驶场景点云方法对局部特征提取能力不足和难以捕捉全局上下文信息的问题,本文基于自注意力机制设计了局部和全局自注意力编码器,并搭建了特征聚合模块进行特征提取。实验结果表明,与同样采用局部特征聚合的网络RandLA-Net相比,在SemanticKITTI数据集上本文的方法可将平均交并比提升5.7个百分点,局部自注意力编码器的加入也使车辆和行人等小目标的分割精度提高2个百分点以上。     

基于数据关联和改进统计模型的激光雷达目标跟踪研究

目标运动状态识别与关联匹配是智能车辆环境感知中目标跟踪的关键因素,本文中以单线激光雷达为主要传感器开展了车辆前方目标跟踪算法的研究。在最近邻法基础上构造了包含距离、尺寸和反射强度的"关联函数"进行量测值与目标值之间的关联匹配,并基于改进的当前统计模型设计了自适应卡尔曼滤波估计算法来识别目标的运动状态。仿真和试验结果表明,该目标关联匹配与运动状态识别算法能有效地抑制测量过程中引入的量测噪声,并实时、可靠地估计前方障碍物的位置、速度和加速度,实现对目标的跟踪。     

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...     

一种复杂交通环境下的毫米波雷达目标跟踪方法

车载毫米波雷达是智能驾驶环境感知系统中重要的传感器,为实现车载毫米波雷达目标跟踪的稳定性、实时性和精确性,本文设计了一种基于联合概率数据关联(JPDA)的雷达目标跟踪算法,并提出了一种对传统JPDA算法的改进方式,该方式考虑了车载毫米波雷达运行的实际工况,通过改进点迹的选取方式以及利用生命周期理论简化关联事件的生成两个步骤,对传统JPDA算法进行了简化,解决了传统JPDA算法在密集目标环境下的组合爆炸问题,以及毫米波雷达虚警和漏检带来的数据不连贯、不稳定问题,实现了跟踪的稳定性和实时性;同时本文采用常加速度模型结合Kalman滤波对雷达目标运动状态进行了估计,解决了前后帧雷达目标运动状态不连续以及雷达信息中的噪声问题,实现了跟踪的精确性。实验结果表明:在复杂交通环境下,该毫米波雷达跟踪算法相较于传统JPDA算法,运算速率提升了50. 5%,稳定性提升了78. 46%。     

沃尔沃汽车将搭载Luminar激光雷达感知技术

正近日,沃尔沃汽车宣布,将在其2022年投入量产的下一代可扩展模块架构SPA 2的全新车型中搭载Luminar激光雷达感知技术,此举将树立自动驾驶安全和技术的新标准。基于沃尔沃汽车与美国硅谷初创公司Luminar的合作,沃尔沃汽车将推出首个高速公路自动驾驶系统"Highway Pilot",Luminar的激光雷达将作为自动     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping, SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

无人驾驶环境感知中多源数据融合应用综述

多源数据融合可有效提升无人驾驶感知系统的感知维度,增强环境适应能力与分辨能力。为了解无人驾驶环境感知中多源数据融合的研究现状,对融合算法、融合层次、融合数据处理方式以及融合关键问题进行系统性梳理。首先,在融合算法方面介绍加权平均法、贝叶斯方法、卡尔曼滤波原理、DS证据理论和深度学习方法。其次,根据融合系统的抽象程度和数据处理分别对不同架构的融合系统进行分析。最后,对融合系统的关键问题进行分析,并对该领域的发展趋势进行展望。     

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。     

基于改进Gmapping的室内ROS智能车同步定位与建图系统设计

室内移动机器人是近年来研究的热点问题,同步定位与建图技术更是移动机器人的关键技术之一。为此文章设计了基于机器人操作系统（ROS）智能车的同步定位与建图系统,以Gmapping为核心算法,首先采用电机编码器构建的里程计对单线激光雷达的每帧数据进行运动畸变补偿,以运动畸变补偿后的激光雷达数据和里程计数据作为Gmapping算法输入;然后通过Gmapping算法粒子初始化,构建考虑观测量的提议分布并对粒子进行采样以估计智能车位姿,以重采样重要性系数对粒子进行重采样并设置重采样阀值,利用二值贝叶斯滤波器对每个粒子的地图状态更新;最后基于Gmapping算法输出智能车的位姿估计和地图数据。试验结果表明,所设计的同步定位与建图系统,在小尺寸环境下对智能车位姿估计和构建的地图较为准确,满足设计目标要求。     

基于有限元法的乘用车音响改进及音效提升研究

为提升车辆的音效水平,提出了一种适用于乘用车的新音响系统。基于有限元分析理论建立车辆门板件模型,计算出的车门板件固有频率和模态振型结果作为音响系统改进的重要输入。为了降低模态对音效水平的影响,提出了改进模态共振频率的措施。基于整车座舱空间和心理感知期望水平,制定了23个扬声器的系统改进方案。最后,通过主观评测和客观测试对改装后的目标车型进行评价。通过对比竞品车辆,结果验证了上述方法可显著提升乘用车音效水平,为乘用车音响系统改进提供了参考。