無人駕駛環境感知實訓平臺

汽車無人駕駛環境感知實訓平臺基于自身的駕駛性能和共識規則，它可以識別和計劃實時，可靠和準確的駕駛路線，從而確保以標準化，下面小編為您詳細介紹!

　　介紹

　　無人駕駛環境感知實訓平臺的無人系統包括多個傳感器，例如長距離和短距離毫米波雷達，激光雷達，單眼和雙目照相機，超聲波，GPS定位，陀螺儀慣性導航等，每個傳感器以不同的頻率采樣并生成數據。

　　該系統對傳感器數據的處理具有很強的實時性要求，因此要求無人駕駛系統能夠以分布式異步實時方式處理這些數據。其次，基于這些傳感器數據的融合，無人駕駛系統感知并提取駕駛環境元素，并做出導航和自動駕駛決策。這要求系統具有強大的計算能力，能夠集成高性能算法并具有高可伸縮性。

　　要求汽車傳感器配置要求

　　常用的車載外部傳感器各有特點，例如，毫米波雷達可以準確檢測前方車輛的距離和速度，并且具有很強的穿透霧氣，煙霧和灰塵的能力;攝像頭視覺系統可以獲取車道線和交通信號等。目標的顏色和形狀等細節用于進行詳細識別。

　　激光雷達使用點云構建周圍環境的3D模型，該模型可以檢測包括車輛，行人，樹木和路邊的細節。通過激光雷達或毫米波雷達與視覺傳感器的融合，不僅可以檢測目標物體，還可以執行諸如目標空間測距和目標圖像識別之類的功能，同樣，GPS定位、視覺傳感器和激光雷達的集成可以實現保持車道所需的高精度定位，還可以檢測多種類型的障礙物目標。

　　在構建典型的環境傳感系統時，常用的傳感器包括攝像頭和激光雷達等傳感器。例如，Velodyne Lidar獲取用于定位和地圖構建的三維點云數據，還可以測量車輛與周圍物體之間的距離;盡管傳感器的垂直分辨率低于Velodyne Lidar，但它們可以產生較長的3D點云數據。

　　激光雷達傳感器生成短距離二維激光掃描數據，通常用于緊急停車，而不是用于定位和地圖創建;紅外熱像儀可用于目標檢測，點灰熱像儀具有360度全向覆蓋范圍，熱像儀具有單一方向和高運行幀率。前者可用于檢測運動物體，而后者可用于識別交通信號燈。 定位傳感器接收衛星全球定位信息，經常使用陀螺儀傳感器和里程表，修正定位信息。

　　環境感知方法

　　1.微波感應：基于微波雷達獲取車輛周圍環境的二維或三維距離信息，并通過距離分析和識別技術感知行車環境;

　　優點：可以直接高精度地獲取物體的三維距離信息，對光照環境的變化不敏感，實時性好，體積小;

　　缺點：如果沒有距離差異，就不可能感知到飛機上的目標信息，國外的成熟產品也被禁運到中國，并且很難獲得;

　　2.視覺傳感：基于機器視覺獲取車輛周圍環境的二維或三維圖像信息，并通過圖像分析和識別技術感知駕駛環境;

　　優點：信息豐富，實時性好，體積小，能耗低;

　　缺點：容易受到光線環境的影響，3D信息測量精度低;

　　3.通信傳感器：基于無線，網絡等近距離和遠距離通信技術，獲取車輛周圍環境信息;

　　優點：可以獲取其他傳感方法難以實現的宏觀駕駛環境信息，可以在車輛之間共享信息，并且對環境干擾不敏感;

　　缺點：無法用于車輛的自主導航控制的信息不夠直接，實時性能不高，并且無法感知到周圍車輛以外的其他物體的信息;

　　4.激光感應：基于激光雷達獲取車輛周圍環境的二維或三維距離信息，并通過距離分析和識別技術感知駕駛環境;

　　優點：可以直接獲取物體的三維距離信息，測量精度高。它對照明環境的變化不敏感。車載雷達可以彌補激光發射器的一些盲點，可以準確地獲得汽車的相對速度;

　　缺點：無法感知平面目標信息而沒有距離差異，體積大，價格昂貴，并且不便于車輛集成;

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