城市环境下智能车行车环境精确感知关键技术研究

发布时间：2023-01-28 19:33

　　近年来,随着信息融合与人工智能技术的飞速发展,智能车的智能化水平也在不断提升,智能车的应用正逐渐从封闭园区、高速公路等相对简单的交通环境向更加复杂的城市环境渗透。由于城市路况复杂、人车混行、存在大量GPS盲区,智能车周围的动态目标多,且容易形成遮挡,这些因素给智能车的高精度环境感知带来了极大的挑战。为了解决以上问题,本文基于三维激光雷达、RGB摄像机等多源传感器采集的点云与图像数据,分别针对城市环境下智能车行驶地面点云分割、道路边界检测、目标识别等关键问题展开深入研究,具体研究内容如下:1.面向城市环境下的智能车行车环境感知系统框架设计。通过深入分析城市环境下智能车自主安全导航的需求,以长安大学“信达号”智能车为研究平台,完成了基于多传感器信息融合的行车环境感知系统的研制。该系统以车载激光雷达、毫米波雷达和摄像机为主要感知传感器,同时利用V2X车路协同感知终端赋予智能车超视距感知和协同交互的能力,实现了智能车对远、中、近行车环境的全方位感知。2.基于三维激光雷达实时的地面点云分割算法研究。针对城市场景中存在的路面高程起伏不平的特点,提出了两种鲁棒的三维激光雷达地面点云分割方法。首先针对... 

【文章页数】：131 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 智能驾驶汽车发展现状
        1.2.1 国外智能驾驶汽车发展现状
        1.2.2 国内智能驾驶汽车发展现状
    1.3 智能车行车环境感知方法的研究现状
        1.3.1 实时地面分割
        1.3.2 道路边界检测
        1.3.3 目标检测与识别
    1.4 本文主要研究内容及章节安排
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 章节安排
第二章 智能车整车架构及行车环境感知系统简介
    2.1 智能驾驶平台整车架构
        2.1.1 智能驾驶平台硬件系统
        2.1.2 智能驾驶平台软件系统
    2.2 行车环境感知系统需求分析
    2.3 行车环境感知系统框架
        2.3.1 视觉传感器
        2.3.2 激光雷达
        2.3.3 毫米波雷达
        2.3.4 V2X车路协同传感器
    2.4 三维激光雷达工作原理及数据结构
        2.4.1 三维激光雷达工作原理
        2.4.2 三维点云数据结构
    2.5 本章小结
第三章 基于三维激光雷达的地面点云分割方法研究
    3.1 引言
    3.2 三维激光雷达数据预处理
    3.3 基于自适应栅格的三维激光雷达地面点云分割
        3.3.1 自适应极坐标栅格地图构建
        3.3.2 基于自适应栅格的地面点云分割
        3.3.3 实验分析与评估
    3.4 基于径向距离分析的地面点云分割算法
        3.4.1 三维激光雷达点云序列化
        3.4.2 基于径向距离分析的地面点云分割
        3.4.3 实验分析与评估
    3.5 本章小结
第四章 基于三维激光雷达的城市道路边界检测方法研究
    4.1 引言
    4.2 基于三维激光雷达的道路边界提取算法
        4.2.1 地面点云提取
        4.2.2 道路边界点特征选择
        4.2.3 道路边界特征点搜索
        4.2.4 道路边界拟合
    4.3 实验分析与评估
        4.3.1 定性实验
        4.3.2 定量实验
    4.4 本章小结
第五章 基于三维激光雷达点云与图像融合的目标检测方法研究
    5.1 引言
    5.2 算法流程
    5.3 基于三维激光雷达点云的目标候选区域生成
        5.3.1 三维地面点云分割
        5.3.2 非地面点云聚类分割
        5.3.3 三维包围盒拟合
        5.3.4 目标候选区域生成
    5.4 基于CNN的目标特征提取与目标识别
        5.4.1 卷积神经网络(CNNs)
        5.4.2 基于CNNs的目标识别
    5.5 实验分析与评估
        5.5.1 KITTI目标检测数据集
        5.5.2 实验评估
    5.6 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 论文总结
    6.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]扫描线段特征用于三维点云地面分割[J]. 程子阳,任国全,张银.  光电工程. 2019(07)
[2]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)
[3]采用延伸顶点的地面点云实时提取算法[J]. 孙朋朋,闵海根,徐志刚,赵祥模.  计算机工程与应用. 2016(24)

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



本文编号：3732614