智能交通車路協同實驗室

智能交通車路協同實訓室與車路協同智能駕駛環境仿真沙盤配套組合使用，可實現以下教學實訓和科研實驗場景，下面由小編為您詳細介紹!

　　實訓和科研實驗場景

　　1.多種道路場景和應用場景行駛能力：單車道、多車道、曲線行駛、直角轉彎、U型掉頭、十字路口通行、異形交匯路口通行、ETC通行、坡道行駛;

　　2.障礙物識別及響應：動態避障、緊急情況處理、狹窄路段;

　　3.目標檢測識別及響應：車道線識別及響應、交通標志識別及響應、交通信號燈識別及響應;

　　4.自動駕駛綜合能力：停障、避障、循跡、車道保持、自動巡航、停車入位、前撞擊防止、盲點檢測等ADAS功能，以及并道行駛、超車換道、匯入車流、多車編隊協同、車路通信交互協同等功能;

　　5.高精度地圖和路徑規劃;

　　6.智能交通車路協同實驗室的高速和城市特定場景：低速跟車、隊列行駛、十字路口通行、連續彎路、交通信號燈識別、過隧道工況、進出停車場、進出公交站、橋梁通行、充電站、ETC收費站通行;

　　實訓項目

　　ROS基礎與實踐

　　1)ROS文件系統;

　　2)創建ROS程序包;

　　3)ROS服務和參數;

　　4)創建ROS消息和服務;

　　5)理解ROS話題;

　　6)理解ROS節點;

　　7)錄制與回放數據;

　　8)rqt_console和roslaunch使用;

　　9)可視化工具RVIZ;

　　10)ROS實戰之發送基本形狀Markers;

　　11)車路協同實驗室ROS實戰之顯示點線;

　　12)ROS實戰之發布訂閱節點;

　　13)ROS實戰之編寫Service和Client;

　　激光雷達

　　1)激光雷達安裝與標定;

　　2)激光雷達的數據解析;

　　3)基于激光雷達數據采樣;

　　4)激光雷達點云分割;

　　5)基于激光雷達的點云匹配;

　　6)基于激光雷達的物體聚類;

　　7)激光雷達障礙物檢測;

　　8)基于激光雷達的建圖;

　　機器視覺

　　1)數據清洗及預處理方法;

　　2)基于邊界和區域的基本圖像分割技術;

　　3)邊界特征的提取與表達、測量及分類;

　　4)仿真沙盤環境下的紅綠燈識別;

　　5)仿真沙盤環境下的標識牌實時檢測;

　　6)仿真沙盤環境下的車道線檢測;

　　7)城市道路車輛動態實時檢測;

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