限定场景下网联云控自动驾驶服务系统研究与实现

发布时间：2021-01-17 17:38

　　近年来随着人工智能领域崛起,自动驾驶技术迅速发展。当前主流车辆自动驾驶系统期望通过车载设备和计算处理平台实现广域交通场景自动驾驶,该方案不仅成本高昂而且实现复杂难以投入实际应用,而限定场景下可明确定义行驶路况,已具备相应的技术落地条件。此外,随着物联网技术的进一步发展,以交通系统的安全、有序和高效为目标的自动驾驶技术逐渐向网联方向发展。借助云计算,网联自动驾驶系统可降低车载计算成本,同时为将来使用依赖于大数据处理的机器学习方法奠定快速迭代的基础。据此,本文以限定园区道路场景作为应用目标,研究并实现一种网联云控自动驾驶服务系统,以低成本为前提实现自动驾驶实际应用。借鉴于物联网系统架构,网联自动驾驶服务系统自底向上为:网联车辆系统、车辆云控系统、基于区块链的服务与数据开放共享平台和应用服务系统。其中,本文主要工作为车辆云控系统和网联车辆系统。车辆云控系统负责非实时计算、车辆监控和数据存储任务,对上层应用提供自动驾驶服务接口以扩展应用场景,对下层则管理网联车辆系统的资源及其所执行的任务。而网联车辆系统作为数据源和执行终端,负责实时控制、环境感知和数据采集任务。本文主要创新点在于:（1）实现网... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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??图２．１?ＤＲＡＰＡ自动驾驶竞赛参赛车辆上繁重且昂贵的传感和计算设备??上述自动驾驶竞赛中许多参赛队伍使用机器人操作系统（Ｒｏｂｏｔ?Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ??Ｓｙｓｔｅｍ，?ＲＯＳ）作为车载自动驾驶系统。ＲＯＳ构建于Ｕｂｕｎｔｕ之上，是一个开源的??机器人编程框架。其提供类似于操作系统的服务，包括硬件抽象描述、底层驱动??７??

套完整的软硬件和服务的解决方案，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端??数据服务等四大部分Ｍ。当前百度发布的为Ａｐｏｌｌｏ?２．０版本，主要开放的是简单??城市路况自动驾驶能力，其技术框架如图２．４所示。在开源软件平台层面开放了??地图引擎、定位、感知、规划、控制、端到端深度学习六个能力；在云服务平台??层面开放了高精度地图、仿真模拟平台、数据平台、安全、ＤｕｅｒＯＳ五部分；参考??硬件平台开放了对于激光雷达、ＧＰＳ／ＩＭＵ、摄像头的支持。??１?ｉ?１?１?１?１?■??图２．４?Ａｐｏｌｌｏ?２．０技术框架：简单城市路况自动驾驶??在系统框架上，百度采用的依旧是ＲＯＳ。ＲＯＳ优势如前所述，但也有若干显??著问题，其从通信功能优化、去中心化网络拓扑以及数据兼容性扩展三个方面进??行改进：ｌ）Ｒ〇Ｓ节点之间利用ｓｏｃｋｅｔ进行ＩＰＣ，解耦的同时也导致了多次用户??９??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]网联车自动驾驶系统研究及停车场场景下的应用[D]. 陈安.浙江大学 2017



本文编号：2983306