基于激光雷达的智能汽车近程环境感知应用研究

发布时间：2021-03-14 09:34

　　智能汽车是汽车产业发展的重要方向。当前,智能汽车尚处于研发阶段,其中存在设计车速低、运行设计域小等问题,智能汽车近程范围内的环境感知问题未能较好地解决是造成该问题的重要原因之一。现有产品级自动驾驶感知系统主要配备毫米波雷达与视觉相机,难以实现近程范围内道路路肩、行人、异物等体积较小目标的感知。激光雷达具有较高的测量精度,可用于道路路肩与小型障碍物的探测。智能汽车利用激光雷达感知近程环境是提高其设计运行速度与适用范围的重要途径,但目前其技术应用尚不成熟。本课题旨在探索利用激光雷达进行智能汽车近程交通区域内的环境感知的应用研究,弥补毫米波雷达与视觉相机对在近程感知中的不足,主要研究内容包括以路肩为形式的道路边界的感知以及障碍物的准确探测,并通过实车实验进行验证。在道路边界感知方面,道路边界信息为智能汽车的全局路径规划提供数据支持。对于道路边界的临时性变化,高精度地图往往难以及时更新与标注,毫米波雷达与视觉相机对其检测又较为困难。本课题试图探索利用激光雷达来解决近程范围内道路边界的检测问题,主要包含三个方面:进行激光雷达的外参标定,将其输出的点云数据转换至车辆坐标系中;基于激光雷达与GPS/... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

左上为CMU的“BOSS”；右为上Stanford的“Junior”；左下为Waymo无人驾驶出租车；右下为Cruise的“Origin”无人车

左上为柏林自由大学的“SpiritofBerlin”；右上为牛津大学的“Robotcar”；左下为KIT的“AnnieWAY”；右下为布伦瑞克工业大学的“Caroline”

百度Apollo自动驾驶小巴“阿波龙”与自动驾驶出租车Robotaxi

【参考文献】：
期刊论文
[1]三维激光雷达在无人车环境感知中的应用研究[J]. 张银,任国全,程子阳,孔国杰.  激光与光电子学进展. 2019(13)
[2]A Robust Graph Optimization Realization of Tightly Coupled GNSS/INS Integrated Navigation System for Urban Vehicles[J]. Wei Li,Xiaowei Cui,Mingquan Lu.  Tsinghua Science and Technology. 2018(06)
[3]基于32线激光雷达的道路边界识别算法[J]. 王晓原,孔栋,孙亮,王建强,王方.  科技通报. 2018(09)
[4]基于HDL-64E激光雷达道路边界实时检测算法[J]. 王俊,孔斌,王灿,杨静.  合肥工业大学学报(自然科学版). 2018(08)
[5]基于三维激光雷达的无人车障碍物检测与跟踪[J]. 谢德胜,徐友春,王任栋,苏致远.  汽车工程. 2018(08)
[6]车载雷达点云的结构化道路边界提取方法[J]. 孔栋,王晓原,孙亮,王方,陈晨.  河南科技大学学报(自然科学版). 2018(04)
[7]基于3D激光雷达城市道路边界鲁棒检测算法[J]. 孙朋朋,赵祥模,徐志刚,闵海根.  浙江大学学报(工学版). 2018(03)
[8]基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法[J]. 邹斌,刘康,王科未.  汽车技术. 2017(08)
[9]基于点云密度的结构化道路边界增强检测方法[J]. 苏致远,徐友春,彭永胜,王任栋.  汽车工程. 2017(07)
[10]基于三维激光雷达的车辆目标检测方法[J]. 苏致远,徐友春,李永乐.  军事交通学院学报. 2017(01)

博士论文
[1]基于三维激光雷达的动态车辆检测与跟踪[D]. 谌彤童.国防科学技术大学 2016
[2]无人驾驶车辆环境感知系统关键技术研究[D]. 王俊.中国科学技术大学 2016

硕士论文
[1]智能车辆近场物体探测及其状态识别方法研究[D]. 鲍阚.吉林大学 2016
[2]面向无人驾驶汽车的车道级导航研究[D]. 李陆浩.吉林大学 2014



本文编号：3081922