多传感器融合的智能车自主导航系统设计
发布时间：2023-01-26 04:03
近年来,5G、大数据、云计算、机器学习和人工智能等技术飞速发展,为自动驾驶智能车的研究打下了坚实的基础,也使得自动驾驶智能车的商业化成为可能。汽车智能化正引领相关产业新一轮的发展,相关高校、企业竞相投入智能车研发行列。智能车自动驾驶技术是一种多学科交叉、多领域融合的技术,由于技术要求严,生产成本高等因素,智能车自动驾驶技术目前尚未大规模普及。本文设计的智能车自主导航系统的设计目标是以简单结构化道路为应用场景,开发一种低成本、高可靠性、多传感器融合的智能车自主导航系统,实现智能车在简单结构化道路环境中自动行驶。本文设计的智能车自主导航系统硬件部分采用车载电脑和电控系统组成的双核心架构,车载电脑负责处理环境感知数据,并依据处理结果进行路径规划;电控系统则负责采集外扩传感器数据,并依据车载电脑控制指令执行相应动作。本系统软件部分利用基于特征融合的机器视觉技术实现车辆前方车道线检测,利用超声波雷达测距技术实现车辆两侧道路边沿检测,利用超声波雷达避障技术实现车辆周围障碍物检测,利用双模卫星定位技术实现车辆地理位置坐标获取,利用Map Web端API接口进行全局路径规划,并将全局路径规划结果与各类...
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 课题国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文主要内容
1.4 本章小结
第2章 智能车自主导航系统总体方案设计
2.1 智能车自主导航系统功能需求
2.2 智能车自主导航系统关键技术
2.3 智能车自主导航系统总体方案设计
2.4 本章小结
第3章 智能车自主导航系统硬件设计
3.1 智能车自主导航系统硬件总体设计
3.2 电控系统硬件设计
3.2.1 电控系统嵌入式处理器选型
3.2.2 电控系统硬件设计
3.3 功能子系统硬件设计
3.3.1 驾驶模式切换系统硬件设计
3.3.2 车辆运动控制系统硬件设计
3.3.3 近距离障碍物感知系统硬件设计
3.3.4 定位导航系统硬件设计
3.3.5 车联网信息系统硬件设计
3.4 PCB硬件设计
3.5 本章小结
第4章 智能车自主导航系统软件设计
4.1 智能车自主导航系统软件总体设计
4.2 车道线检测模块程序设计
4.2.1 车道线检测方法综述
4.2.2 相机标定
4.2.3 图像采集与预处理
4.2.4 车道线特征检测
4.2.5 车道线拟合
4.3 道路边沿检测模块程序设计
4.3.1 道路边沿检测方法综述
4.3.2 超声波传感器道路边沿检测
4.3.3 道路边沿检测数据拟合
4.4 卫星定位模块程序设计
4.4.1 卫星定位原理综述
4.4.2 双模卫星定位
4.5 管理信息系统程序设计
4.5.1 管理信息系统综述
4.5.2 管理信息系统开发
4.6 本章小结
第5章 智能车自主导航系统功能测试
5.1 硬件功能测试
5.1.1 单板结构测试
5.1.2 单板功能测试
5.2 软件功能测试
5.3 软硬件联合测试
5.4 本章小结
总结与展望
1. 总结
2. 不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]oRGB颜色空间的夜视图像彩色融合[J]. 李郁峰,蒋勇,陈念年,巫玲,范勇. 光学精密工程. 2018(11)
[2]一种基于形态学特征的车道线识别方法[J]. 蔡英凤,高力,孙晓强,陈龙,王海. 中国机械工程. 2018(15)
[3]基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法[J]. 赵翔,杨明,王春香,王冰. 上海交通大学学报. 2018(01)
[4]深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展[J]. 王科俊,赵彦东,邢向磊. 智能系统学报. 2018(01)
[5]测量标志动态管理信息系统的设计与实现[J]. 何宗友,朱紫阳,龚根生,袁锡豪. 测绘通报. 2017(06)
[6]融合视觉的智能车组合导航技术分析[J]. 曾庆喜,冯玉朋,杜金枝,方啸,李中兵. 导航定位学报. 2017(02)
[7]基于RFID、视觉和UWB的车辆定位系统[J]. 曹立波,陈峥,颜凌波,秦勤,张瑞锋. 汽车工程. 2017(02)
[8]自适应阈值的Prewitt地质图像边缘检测算法[J]. 刘天时,魏雨,李湘眷. 小型微型计算机系统. 2016(05)
[9]四轮独立驱动与转向电动车辆运动控制系统及控制策略研究[J]. 来鑫,陈辛波,武晓俊,梁栋. 汽车工程学报. 2015(05)
[10]基于北斗高精度定位和车道级高精度地图的车辆监控平台设计与实现[J]. 仲跻炜,陈大吾,朱峰. 全球定位系统. 2015(04)
博士论文
[1]多相机系统中若干视觉几何问题的研究[D]. 贾静.西安电子科技大学 2013
[2]我国汽车产业周期与经济周期之间的关联性研究[D]. 曲国俊.吉林大学 2011
硕士论文
[1]基于STM32的室内空气质量检测仪的设计与实现[D]. 高海文.华东交通大学 2018
[2]基于机器视觉的前方车辆检测与跟踪[D]. 王宁.西南交通大学 2018
[3]基于视觉的无人驾驶车辆运动控制的研究[D]. 刘红星.西南交通大学 2018
[4]基于MPC算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制研究[D]. 由智恒.吉林大学 2018
[5]基于立体视觉的区域交通智能车障碍物检测方法研究[D]. 冯兴恩.大连理工大学 2018
[6]面向认知地图的智能车定位系统及其应用[D]. 骆佩佩.电子科技大学 2018
[7]基于智能纯电动汽车的前方车辆检测与识别技术研究[D]. 邢皎玉.合肥工业大学 2017
[8]智能电动小车结构与驱动控制系统总体设计[D]. 张志锋.西南交通大学 2017
[9]单目视觉的智能电动小车车道线识别与跟踪[D]. 叶美松.西南交通大学 2017
[10]联合GPS、DR及视觉的无人车导航[D]. 付鹏成.哈尔滨工业大学 2016
本文编号：3732148
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 课题国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文主要内容
1.4 本章小结
第2章 智能车自主导航系统总体方案设计
2.1 智能车自主导航系统功能需求
2.2 智能车自主导航系统关键技术
2.3 智能车自主导航系统总体方案设计
2.4 本章小结
第3章 智能车自主导航系统硬件设计
3.1 智能车自主导航系统硬件总体设计
3.2 电控系统硬件设计
3.2.1 电控系统嵌入式处理器选型
3.2.2 电控系统硬件设计
3.3 功能子系统硬件设计
3.3.1 驾驶模式切换系统硬件设计
3.3.2 车辆运动控制系统硬件设计
3.3.3 近距离障碍物感知系统硬件设计
3.3.4 定位导航系统硬件设计
3.3.5 车联网信息系统硬件设计
3.4 PCB硬件设计
3.5 本章小结
第4章 智能车自主导航系统软件设计
4.1 智能车自主导航系统软件总体设计
4.2 车道线检测模块程序设计
4.2.1 车道线检测方法综述
4.2.2 相机标定
4.2.3 图像采集与预处理
4.2.4 车道线特征检测
4.2.5 车道线拟合
4.3 道路边沿检测模块程序设计
4.3.1 道路边沿检测方法综述
4.3.2 超声波传感器道路边沿检测
4.3.3 道路边沿检测数据拟合
4.4 卫星定位模块程序设计
4.4.1 卫星定位原理综述
4.4.2 双模卫星定位
4.5 管理信息系统程序设计
4.5.1 管理信息系统综述
4.5.2 管理信息系统开发
4.6 本章小结
第5章 智能车自主导航系统功能测试
5.1 硬件功能测试
5.1.1 单板结构测试
5.1.2 单板功能测试
5.2 软件功能测试
5.3 软硬件联合测试
5.4 本章小结
总结与展望
1. 总结
2. 不足与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]oRGB颜色空间的夜视图像彩色融合[J]. 李郁峰,蒋勇,陈念年,巫玲,范勇. 光学精密工程. 2018(11)
[2]一种基于形态学特征的车道线识别方法[J]. 蔡英凤,高力,孙晓强,陈龙,王海. 中国机械工程. 2018(15)
[3]基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法[J]. 赵翔,杨明,王春香,王冰. 上海交通大学学报. 2018(01)
[4]深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展[J]. 王科俊,赵彦东,邢向磊. 智能系统学报. 2018(01)
[5]测量标志动态管理信息系统的设计与实现[J]. 何宗友,朱紫阳,龚根生,袁锡豪. 测绘通报. 2017(06)
[6]融合视觉的智能车组合导航技术分析[J]. 曾庆喜,冯玉朋,杜金枝,方啸,李中兵. 导航定位学报. 2017(02)
[7]基于RFID、视觉和UWB的车辆定位系统[J]. 曹立波,陈峥,颜凌波,秦勤,张瑞锋. 汽车工程. 2017(02)
[8]自适应阈值的Prewitt地质图像边缘检测算法[J]. 刘天时,魏雨,李湘眷. 小型微型计算机系统. 2016(05)
[9]四轮独立驱动与转向电动车辆运动控制系统及控制策略研究[J]. 来鑫,陈辛波,武晓俊,梁栋. 汽车工程学报. 2015(05)
[10]基于北斗高精度定位和车道级高精度地图的车辆监控平台设计与实现[J]. 仲跻炜,陈大吾,朱峰. 全球定位系统. 2015(04)
博士论文
[1]多相机系统中若干视觉几何问题的研究[D]. 贾静.西安电子科技大学 2013
[2]我国汽车产业周期与经济周期之间的关联性研究[D]. 曲国俊.吉林大学 2011
硕士论文
[1]基于STM32的室内空气质量检测仪的设计与实现[D]. 高海文.华东交通大学 2018
[2]基于机器视觉的前方车辆检测与跟踪[D]. 王宁.西南交通大学 2018
[3]基于视觉的无人驾驶车辆运动控制的研究[D]. 刘红星.西南交通大学 2018
[4]基于MPC算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制研究[D]. 由智恒.吉林大学 2018
[5]基于立体视觉的区域交通智能车障碍物检测方法研究[D]. 冯兴恩.大连理工大学 2018
[6]面向认知地图的智能车定位系统及其应用[D]. 骆佩佩.电子科技大学 2018
[7]基于智能纯电动汽车的前方车辆检测与识别技术研究[D]. 邢皎玉.合肥工业大学 2017
[8]智能电动小车结构与驱动控制系统总体设计[D]. 张志锋.西南交通大学 2017
[9]单目视觉的智能电动小车车道线识别与跟踪[D]. 叶美松.西南交通大学 2017
[10]联合GPS、DR及视觉的无人车导航[D]. 付鹏成.哈尔滨工业大学 2016
本文编号：3732148
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