基于贝叶斯网络和多传感器的障碍物识别系统

针对无人车获得的障碍物信息的不确定性和不完整性以及贝叶斯分类器对不完整信息比较敏感等不足,选择了贝叶斯网络分类方案。该方案在构建贝叶斯网络模型时,将贝叶斯推理运用其中,提高了贝叶斯网络的识别率。该分类系统依托某研究所无人车项目,通过激光雷达和CCD传感器获取障碍物实时信息,为网络模型提供数据信息。     

基于无人车自动构图导航系统的设计与实现

为了解决复杂环境下无人驾驶小车的定位导航问题,提出基于激光雷达SLAM技术的无人车自动导航系统。采用SSH远程登录协议实现PC端的命令控制,通过无线传输协议将手机终端数据传送到无人车,利用手机终端对无人车进行地图构建和自动导航操作。操作人员无需手动控制躲避障碍物,只需在手机端设定终点即可实现小车的自动导航功能。最后,选择室内环境进行测试分析。结果表明,该系统实现了无线传输、远程监控以及自动构图导航的设计目标。     

基于DSP的激光雷达数据智能接口卡设计

激光雷达用于无人自动驾驶车辆的避撞和定位导航，该智能接口卡用UART采集激光雷达数据，通过CAN总线传输给上位机实现无人自动驾驶车辆复杂的定位导航，同时在DSP的数据处理中实现车辆的自动避撞，保证车辆安全。本文介绍了此接口卡的硬件和软件设计，实践证明，该卡能在500kbps波特率下可靠实现车辆避撞处理和实时数据传输。     

基于惯导/激光雷达的无人车融合定位技术研究

在无人车运行过程中,由于卫星导航信号受到遮挡、干扰等因素影响,惯导难以持续提供稳定可靠的高精度定位信息,影响无人车运行。本文提出了一种面向复杂应用场景的激光雷达辅助无人车融合定位技术,利用最小二乘算法对滤波后的雷达点云数据进行拟合,获取无人车可行驶道路区域,并据此进行轨迹规划,实现无人车的运动控制。论文对该技术进行了工程化实现和验证,结果表明,卫星RTK定位不可用时,激光雷达可实现稳定、可靠的无人车导航。     

无人车弯道控制技术研究

为了解决无人车在不同弯道工况下对速度、航向的控制调节问题,利用车载倾角传感器按时间序列采集的倾角数据,采用自回归分析算法对未来时刻的倾角值进行预测。根据侧倾角与弯道半径之间的关系计算出对应的弯道半径值,以预测的半径值作为无人车的转向半径,对车速和方向转角进行调节,以此控制无人车通过弯道。论文在半径为30.5m的弯道进行实验,结果表明该方法的预测弯道半径偏差小于1.5m,预测精度较高。     

基于时空网络的无人车运行计划制定*

针对载客无人车运行计划的制定,提出了一个基于时空路网的无人车载客系统模型。通过使用时空网络技术细致的刻画了路网中乘客以及无人车的运行轨迹,将动态的原始路网转化为静态的时空路网,降低了模型的复杂度。通过将模型线性化,不仅使得模型的最优解更易获得,而且增加了模型的求解效率。通过对一系列的算例进行求解,验证了模型的有效性和可行性。通过对算例的分析得出提升乘客所能接受的合乘乘客数、增加投入的无人车数量以及分散布置无人车能够提高无人车载客系统的运行效率,使得乘客能够更快捷的到达其目的地。     

基于ROS平台的智能车运动线控系统设计及实现

针对无人操作智能车辆依靠特定硬件平台等问题,提出了一种基于ROS平台的无人小车的低成本运动线控系统解决方案。该方案基于上位机和下位机的控制结构,上位机代替驾驶员的功能负责决策,下位机负责执行命令。重点给出了上位机、下位机以及上下位机通信的软硬件设计思路和方法,并在ROS平台上使用了Modbus通信,构建了一个结构相对简单、功能可行的低速的无人车运动控制系统。该解决方案的所有软件都是开源或可自行设计的,为更多的研究人员以更低成本研究无人智能车提供了参考。实验结果表明,该运动控制系统解决方案是可行并且有效的,未来可应用于园区、学校等地的小型无人车的控制系统设计。     

基于吸收态马尔可夫链的智能无人车系统实时性能分析

随着人工智能技术的进步和人机物融合系统的发展,智能无人车系统成为了新一代人工智能研究的前沿.智能无人车系统根据车辆和环境数据进行实时决策以控制无人车运行,因而该系统具有较高的实时性能要求,对系统实时性的分析是保障系统安全可靠的方法之一.为了对智能无人车系统的实时性能进行分析,以智能无人车变道系统为例,首先使用MARTE模型对智能无人车变道系统进行建模,在系统设计早期就引入性能需求参数;然后,通过模型转换将MARTE模型转化为吸收态马尔可夫链;最后,利用吸收态马尔可夫链的相关理论和公式综合估算了智能无人车系统的实时性能指标,并针对影响整个系统实时性的关键模块进行了分析.实验结果表明,文中所提模型和分析方法可以较好地分析智能无人车系统的实时性能.分析发现系统中智能模块的准确率与响应时间相互制约,在不同的运行场景下需要找到二者之间的平衡点以获得更优的实时性能.     

基于NDT与ICP结合的点云配准算法

Lidar SLAM技术是无人车进行精确导航的一种重要方式,也是实现无人车在复杂的园区非结构化道路环境中安全驾驶的一种前提保障。构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid滤波的预处理,在保持原始点云形态的同时实现点云配准。首先利用NDT（Normal Distribution Transform）点云配准算法对无人车的位姿粗估计,然后利用ICP（Iterative Closest Point）点云配准算法对已配准的点云进行校正,实现无人车位姿的精确估计,进而完成地图的更新过程。该方法只需要车载激光雷达传感器实现了快速的、精度高的Lidar SLAM。将算法用于小旋风无人车,在校园环境进行了验证,结果表明该算法是可靠、有效的。     

一种基于离线地图的无人车指控软件设计

针对无人车在野外环境下没有网络信号的情况，提出一种基于离线地图的无人车指控软件设计，以较低的成本制作出离线地图并实现无人车的路径规划。获取符合需求的离线地图数据；调用Leaflet实现地图基本的标记功能；调用开源地图引擎OSRM实现并基于其中的分层压缩(Contraction Hierarchies, CH)算法获取到最短路径。测试结果表明，该方法实现了无人车在离线地图上的轨迹规划功能，对于之后无人车的离线服务研究有一定的借鉴和帮助作用。     

基于轻量级CNN的无人车转向控制研究

传统的无人车避障系统多采用传感器融合技术,成本较高,操作复杂。基于搭载单目视觉传感器的无人车平台,设计了一种轻量级的卷积神经网络(CNN)模型(SPSENet)作为无人车的转向控制系统,为其避障提供技术支持,同时运用随机权重图像融合算法对AirSim仿真环境下采集的图像样本进行数据增强,用于提高障碍物被树荫遮挡情况下的检测效果。SPSENet模型对Mobile NetV3的结构进行了调整,在每个深度可分离卷积和池化模块后引入通道注意力机制,并由全卷积层来连接输出层,更好地实现了对无人车从图像到转向预测的端到端控制。实验结果表明,SPSENet与经典分类网络相比,参数显著减少,性能指标有所提升,具有较好的实用性。     

无人驾驶汽车决策系统的规则正确性验证

无人驾驶车辆技术是当前科学研究的重点领域之一,目前无人车决策系统的开发过程中面临着安全性不足的问题。针对该问题,提出了验证驱动的基于代码自动生成的无人车决策系统开发框架。该框架利用模型检验技术对无人车决策系统进行环境建模,通过验证可以发现无人车决策系统的设计过程中不易发觉的缺陷,解决其安全性不足的问题,同时能够将安全检查与软件开发同步,降低其维护成本。基于该框架,设计并实现了无人车决策系统辅助开发工具UNMANNED_RULE_EDIT(URE),目前该工具已初步应用于国内某单位研制的无人车上,为其开发研制工作提供了帮助。     

基于观测器的无人车H∞预瞄控制器设计

为抑制道路曲率干扰并提高无人车路径跟踪精度,提出一种基于观测器的无人车H_∞预瞄控制器设计方法.首先,将无人车非线性路径跟踪模型转换为线性变参数(linear parameter varying, LPV)系统;然后,建立关于路径曲率的预瞄模型,并将无人车路径跟踪模型与预瞄模型相结合构建增广系统;接着,考虑传感器测量噪声对无人车路径跟踪精度的影响,设计基于观测器的H_∞状态反馈控制器,并将控制器设计问题转化为满足一组线性矩阵不等式的优化问题. Simulink/CarSim联合仿真结果表明,所提出的基于观测器的无人车H_∞预瞄控制方法可以有效减小测量噪声对系统性能的影响,与已有最优控制方法相比,可以取得更好的路径跟踪精度.     

基于改进粒子群算法的多无人车协同侦察路径规划

为了解决多无人车协同侦察任务中的路径规划问题，采用一种改进的粒子群算法。传统的粒子群算法因为其收敛速度较慢，容易陷入局部最优，所以采用混沌初始化和自适应参数调节等方法来提高算法的收敛性、运算速度和精确度。通过对复杂地形条件下无人车协同侦察路径的模拟，验证了该算法能够迅速产生高精度侦察路径，满足无人车协同侦察的实际需要。     

基于ROS的无人配送车导航系统的设计与实现

针对无人配送车在自主导航过程中存在的寻路效率低、避障能力弱、转折幅度过大等问题,该文采用搭载机器人操作系统(ROS)的Turtlebot3机器人作为无人配送车,设计并实现了高效稳定的无人配送车自主导航系统。ROS是专门用于编写机器人软件的灵活框架,对其集成的SLAM算法进行改进,以完成无人配送车在封闭园区环境中的即时定位与地图构建,同时对ROS导航功能包集成的路径规划算法进行改进,使无人配送车在已知环境地图中规划生成出适合无人配送车工作的路径和有效避开障碍物。最后在Gazebo仿真环境中对无人配送车自主导航系统进行测试与验证。仿真试验结果表明,设计实现的无人配送车导航系统能够很好地满足无人配送车在封闭园区中的自主导航功能。     

面向DCL-32型捣固车的自动捣固控制技术及其运用

随着我国铁路行业跨越式发展,铁路的运行速度及密度逐步提高,大型养路捣固机械得到了更广泛的应用。传统人工作业捣固车对操作人员要求高,工作强度大。文章以实现减轻人工作业强度、保障现场施工效率为目标,在不改变原车功能和机械结构的基础上,以DCL-32型捣固车为模板,提出了一种智能化自动捣固系统设计方案,重点分析其中铁路轨道轨枕的检测及定位下镐问题。该方案采用YOLOX模型进行图像检测,将识别出的结果与激光测距传感器输出里程相校核,快速、准确地完成轨道轨枕的检测;并基于卫星小车作业期间制动距离历史数据,拟合了制动关系曲线,对实际定位下镐点位进行预测。现场样机装车实验结果表明,单、双捣模式下,自动捣固作业速度与人工作业速度持平。该自动捣固系统控制方案试用效果良好,为后续的产品推广奠定了基础。     

行业动态

正行业动态(市场)2020年地面无人车市场将达82.6亿美元荷兰ASD报告公司9月发布一份市场调查报告称,今年地面无人车市场价值估计约为15.1亿美元,预计到2020年将达到82.6亿美元,复合年均增长率达32.72%。该报告分析,北美无人车市场占全球无人车市场的50%,亚太国家(印度等)正逐渐加大军用和民用无人车的投资力度,无人车未来需提升自主性和作战效率,在非军事用途的高危环境下的适用性将有望推动全球无人车市场发展。     

基于无线传感器网络的环境监测系统的设计

文章提出了一种基于无线传感器网络的企业环境监测系统的设计方案,详细阐述了环境监测系统的体系结构以及无线传感器网络节点的硬件设计和软件功能的实现方法。该系统采用低功耗设计,运行稳定、精度高,可实现对企业环境在无人值守下的远程实时监测。     

机房环境监控系统的设计与应用

介绍一种以可编程控制器（ＰＬＣ）为核心,配以多种检测回路和传感器的监控系统,它可有效地实现对机房环境水泄漏、温度、湿度、专用空调机故障的检测,以及对机房专用空调机运行状态的控制。指出该系统特别适用于无人值导工作方式的机房。     

智能照明控制器的设计

为降低公共场所用电浪费现象,设计出一种室内照明控制电路。以AT89C52单片机为核心,采用热释电红外传感器和光照检测相结合的方案,将热释电红外传感器检测到的人体移动信号与光照强弱信号送入单片机,实现在室内环境光照较强或光较弱但室内又无人时切断照明设备,在室内光照较弱且热释电红外传感器检测室内有人时接通照明设备。结果表明,该电路简单可行、成本低、控制灵敏度高,能够有效对室内照明设备进行控制,达到节能照明与科学管理的目的。