區(qū)域交通環(huán)境下的智能車全自主導(dǎo)航方法研究.pdf

1、智能車技術(shù)作為解決城市交通安全、效率等問(wèn)題的有效手段備受關(guān)注。本文主要研究了區(qū)域交通環(huán)境下的智能車全自主導(dǎo)航方法。研究?jī)?nèi)容主要由四個(gè)部分組成：系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)、道路邊界檢測(cè)、路段環(huán)境下的導(dǎo)航、路口環(huán)境下的導(dǎo)航：
　?。?）系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)部分，對(duì)導(dǎo)航環(huán)境的特征進(jìn)行了分析，將導(dǎo)航環(huán)境劃分為路段環(huán)境和路口環(huán)境，針對(duì)區(qū)域交通環(huán)境較為復(fù)雜導(dǎo)致導(dǎo)航困難的問(wèn)題，給出智能車系統(tǒng)的傳感器配置方案，提出了不同道路環(huán)境下采用不同導(dǎo)航技術(shù)的方法。路段環(huán)境下，使

2、用激光雷達(dá)和視覺(jué)獲取車輛在道路中的可通行區(qū)域；路口環(huán)境下，利用多傳感器融合、基于可通行區(qū)域的思想進(jìn)行局部路徑規(guī)劃。系統(tǒng)的傳感器配置必須符合導(dǎo)航需求：使用車頂俯視激光雷達(dá)檢測(cè)道路邊界，使用攝像頭檢測(cè)行車線；使用車頭水平激光雷達(dá)檢測(cè)前方障礙物；使用GPS獲取全局定位信息；使用編碼器和里程記進(jìn)行航位推算。
　?。?）道路邊界檢測(cè)部分，針對(duì)現(xiàn)有的道路邊界檢測(cè)方法不能同時(shí)適用于多種路況的問(wèn)題，提出了一種基于激光雷達(dá)的道路邊界檢測(cè)方法，解決了

3、適應(yīng)性單一的問(wèn)題，該方法能有效地適用于結(jié)構(gòu)化道路和非結(jié)構(gòu)化道路。根據(jù)結(jié)構(gòu)化道路和非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境的特征，以及激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，對(duì)激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和聚類。根據(jù)道路環(huán)境的特點(diǎn)自適應(yīng)地采用不同的參數(shù)，對(duì)激光雷達(dá)掃描點(diǎn)進(jìn)行線性擬合，進(jìn)而根據(jù)合理的準(zhǔn)則對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行篩選。通過(guò)將擬合結(jié)果與典型的道路基本模型進(jìn)行匹配獲取道路的邊沿點(diǎn)。最后，使用最近鄰域?yàn)V波器對(duì)道路邊界點(diǎn)進(jìn)行跟蹤和實(shí)時(shí)平滑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有效地提高了道路檢測(cè)的正確率

4、和速度。
　?。?）路段環(huán)境下的導(dǎo)航部分，針對(duì)復(fù)雜、惡劣的路段環(huán)境會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)航失敗的問(wèn)題，提出了一種基于道路可通行區(qū)域的導(dǎo)航方法。該方法采用Vector Field Histogram+(VFH+)進(jìn)行車輛的局部路徑規(guī)劃，通過(guò)融合車道線信息、道路邊界信息和障礙物信息生成一系列虛擬障礙物以縮小車輛的可通行區(qū)域，并根據(jù)代價(jià)函數(shù)最小的原則選取目標(biāo)通行方向。該方法有效地解決了惡劣環(huán)境中使用單一道路檢測(cè)方法導(dǎo)致的導(dǎo)航失敗問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該

5、方法具有很好的實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性和可靠性。最后，提出了一種適用于避障和超車的方法，利用雙圓弧進(jìn)行路徑規(guī)劃。
　?。?）路口環(huán)境下的導(dǎo)航部分，針對(duì)路口環(huán)境中缺少足夠的道路面信息輔助車輛定位和導(dǎo)航的問(wèn)題，提出了一種基于可通行區(qū)域的路口導(dǎo)航方法。利用全局定位信息進(jìn)行臨近路口判斷，進(jìn)而利用視覺(jué)檢測(cè)停車線或斑馬線建立局部坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)車輛的路口局部初始定位，并采用航位推算的方法實(shí)現(xiàn)后續(xù)的局部定位。根據(jù)有限的路口環(huán)境信息、結(jié)合路口模型的幾何結(jié)構(gòu)特征