无人驾驶汽车原理概述

1、,李健,无人驾驶汽车原理浅述,概念概述,Google无人驾驶汽车的原理,第二代谷歌无人车是基于雷克萨斯RX450H混合动力SUV改造的,激光发射器,雷达,摄像头,处理器,2,3,4,1,Google无人驾驶汽车的原理,车顶有一个巨大的激光传感器,Google无人驾驶汽车的原理,激光发射器是Googlecar中最为昂贵的器材，它可以一边旋转一边不间断的发射64束射程可达120m的激光束并接受，根据接受到的时间差别，计算出物体与汽车的距离，从而绘制出周围的3D地形图，发射与接受的频率十分迅捷，几乎达到实时传送，综合数据可以得到物体形状大小运动轨迹。,Google无人驾驶汽车的原理,无人车“眼”中的

2、道路情况,Google无人驾驶汽车的原理,一个雷达传感器,Google无人驾驶汽车的原理,车载雷达可以弥补激光发射器的一些盲点，可以准确得到汽车运行的相对速度。,Google无人驾驶汽车的原理,后视镜前还有一个带摄像头的传感器,Google无人驾驶汽车的原理,Googlecar拥有两个摄像头，两者保持着一定的距离，如同人类的双眼视差，可以帮助汽车确定自己的位置以及行进速度，摄像头有激光发射器不可替代的作用，可以辨识道路上的信号灯与信号标示，保证自身运行遵循交通规则。,Google无人驾驶汽车的原理,收集的数据通过数据线传到处理器进行分析,Google无人驾驶汽车的原理,处理器会整合上述所有的传

3、感器，所有数据流与Google地图整合后形成一幅实时周边地形图。,Google无人驾驶汽车的原理,经过车载处理器处理过世界的样子，粉色代表与行驶路线不会相交的物体，绿色代表阻挡在路线上的物体,国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车,1,红旗HQ3无人驾驶轿车不仅环境识别速度快，适应性强，能实时处理岔道、斑马线和虚线；对车体姿态变动，自然光照变化及树木、路桥阴影都具有较强的自适应力。而且拥有较强的命令执行系统，能够忠实地执行“大脑”发出的各种控制命令，在高速公路上，最高速度已达到150公里/小时。目前，该系统已实现了小型化并和原车很好地融为了一体，在车厢内根本看不到自主驾驶系统的其它任何部件，并

4、保持了车厢的原来风格。红旗HQ3无人（自主）驾驶系统已获得了进一步提升和应用，这标志着该产品已向实用化方向迈出了一大步。2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验,百度无人驾驶汽车,百度无人驾驶汽车可自动识别交通指示牌和行车信息，具备雷达、相机、全球卫星导航等电子设施，并安装同步传感器。车主只要向导航系统输入目的地，汽车即可自动行驶，前往目的地。在行驶过程中，汽车会通过传感设备上传路况信息，在大量数据基础上进行实时定位分析，从而判断行驶方向和速度，百度无人驾驶车国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。,中外路线差异,技术路线不同：谷歌的无人驾驶汽

5、车走的是基于导航技术的路线，投入很高，也有很多创新技术的应用。而国防科技大学的无人驾驶汽车HQ3，其“大脑”是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有GPS等导航设备，完全是利用自身的“环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。估计中国的无人驾驶技术路线未来将会与国外逐渐趋同。研发主体不同：欧美无人驾驶技术多为信息和汽车行业推动，中国的无人驾驶研发主体多为高校和国防单位。虽然中国车企已经和高校联合，提前投入到智能辅助驾驶系统的研发中，但作为终极技术的无人驾驶，目前只有个别主流车企开始研发。,无人驾驶汽车产业化瓶颈,一般无人驾驶汽车使用

6、的激光扫描仪无法穿越固体障碍物，如果有行人突然出现在车道上，扫描仪是无法及时检测的。无人驾驶汽车不仅需要留意周边的其他车辆，还必须能够检测到周围的路人、车道、停止线、交通标识、交通灯等等一系列因素；也需要有预测诸如目前行驶的车道是否会在几百米之外终止、前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力。此外，当路面上有积雪时，无人驾驶汽车经常会面临无法“看清”道路标志及其他线索的难题，而电脑必须利用这些信息才能进行正确的定位。,解决方法概述,参考一些国内关于计算机视觉导航的研究，研究方向主要可以从此入手。1）基础矩阵是对来自同一景物的两幅未标定的图像进行分析的基本工具，而对于基础矩阵的估计是诸如摄像机标定，

7、运动分析等视觉应用的第一步。似然估计的最优修正来初始LM算法，最终给出基础矩阵的解，并选取模拟图像与真实图像分别对不同的算法进行仿真对比实验，结果表明所给出的改进算法具有更高的精度与效率。2)在视觉导航系统中，对目标的运动分析需要获得测量误差的具体描述，而在成像过程当中，计算机视觉的传感器存在三类不同性质的误差：首先是光学系统的非线性畸变，这可在摄像机标定过程中事先校正；其次是图像噪声，它主要影响特征检测的定位精度；最后是由于传感器数字图像的空间量化效应带来的特征像素定位误差。3)对于视觉导航系统，可以采用极线几何约束来求解航天器的位置和姿态，然而该方法的求解精度及稳定性不高。建立了视觉导航系统的滤波模型，将中心差分卡尔曼滤波算法应用到视觉导航系统中，并将该算法与极线几何约束的结果进行了仿真分析比较，结果表明该算法具有更高的精度和稳定性，能够很好的估计航天器的相对位置与姿态信息。,参考文献,1.基于计算机视觉技术的无人机自动导航研究_陶琨2.月球车导航中计算机视觉的应用_胡智勇3.计算机视觉导航综述_吴琳4.基于计算