低速無(wú)人駕駛原理及應(yīng)用

目錄
第1章 無(wú)人駕駛技術(shù)概論 1
1.1 國(guó)內(nèi)外無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)狀 1
1.1.1 發(fā)展歷史 1
1.1.2 自動(dòng)駕駛分級(jí) 2
1.1.3 各國(guó)無(wú)人駕駛相關(guān)法律法規(guī)的建設(shè) 5
1.2 國(guó)內(nèi)外低速無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 12
1.2.1 國(guó)際發(fā)展現(xiàn)狀 12
1.2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀 15
1.3 低速無(wú)人駕駛技術(shù)的技術(shù)特點(diǎn) 18
1.3.1 行駛速度不同帶來(lái)的差異 18
1.3.2 行駛環(huán)境不同帶來(lái)的差異 19
1.3.3 車(chē)輛平臺(tái)不同帶來(lái)的差異 21
1.3.4 改造成本要求不同帶來(lái)的差異 23
1.3.5 感知特點(diǎn)不同帶來(lái)的差異 24
1.3.6 決策邏輯不同帶來(lái)的差異 25
第2章 低速無(wú)人駕駛基本原理 26
2.1 無(wú)人駕駛車(chē)輛的體系結(jié)構(gòu) 26
2.2 復(fù)雜場(chǎng)景低速無(wú)人駕駛感知系統(tǒng)構(gòu)成 30
2.3 低速無(wú)人車(chē)決策規(guī)劃系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 32
2.3.1 分層遞階式體系結(jié)構(gòu) 33
2.3.2 反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu) 34
2.3.3 混合式體系結(jié)構(gòu) 35
2.4 低速無(wú)人車(chē)控制系統(tǒng)構(gòu)成 35
2.5 低速無(wú)人車(chē)體系結(jié)構(gòu)實(shí)例分析 37
2.5.1 小旋風(fēng)第四代低速無(wú)人車(chē)平臺(tái)整體介紹 37
2.5.2 小旋風(fēng)第四代低速無(wú)人車(chē)平臺(tái)硬件結(jié)構(gòu)分析 38
2.5.3 小旋風(fēng)第四代低速無(wú)人車(chē)平臺(tái)軟件體系分析 40
第3章 低速無(wú)人駕駛車(chē)輛底盤(pán)改造方法 42
3.1 低速無(wú)人駕駛車(chē)輛底盤(pán)的選擇和對(duì)比 42
3.1.1 低速無(wú)人駕駛車(chē)底盤(pán)參數(shù)分析 42
3.1.2 低速無(wú)人駕駛車(chē)底盤(pán)對(duì)比實(shí)例分析 43
iv 低速無(wú)人駕駛原理及應(yīng)用
3.1.3 B型低速無(wú)人駕駛巡邏車(chē)的線控底盤(pán)改造方案 47
3.2 自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)改造原理 48
3.2.1 無(wú)人駕駛車(chē)自動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)改造方案 48
3.2.2 低速無(wú)人駕駛車(chē)雙模轉(zhuǎn)向系統(tǒng)改造實(shí)例分析 50
3.3 自動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)改造原理 52
3.3.1 低速無(wú)人駕駛車(chē)機(jī)械制動(dòng)改造實(shí)例分析 55
3.3.2 低速無(wú)人駕駛車(chē)液壓制動(dòng)改造實(shí)例分析 58
3.4 自動(dòng)擋位與速度控制系統(tǒng)改造原理 62
3.4.1 A型無(wú)人駕駛車(chē)自動(dòng)擋位與速度控制系統(tǒng)改造方案 62
3.4.2 B型無(wú)人巡邏車(chē)自動(dòng)擋位與速度控制系統(tǒng)改造方案 64
第4章 智能控制器的設(shè)計(jì) 67
4.1 國(guó)外智能駕駛控制器的發(fā)展現(xiàn)狀 67
4.1.1 英特爾公司的智能控制器 67
4.1.2 英偉達(dá)公司的智能控制器 69
4.1.3 瑞薩公司的智能控制芯片 71
4.1.4 美國(guó)德州儀器公司的智能控制芯片 73
4.1.5 特斯拉公司的智能控制器 74
4.1.6 恩智浦半導(dǎo)體公司的智能控制器 75
4.2 國(guó)內(nèi)智能駕駛控制器的發(fā)展現(xiàn)狀 76
4.2.1 北京地平線機(jī)器人技術(shù)研發(fā)有限公司 76
4.2.2 百度BCU 77
4.2.3 武漢環(huán)宇智行科技有限公司 78
4.2.4 北京深鑒科技有限公司 78
4.3 智能控制器設(shè)計(jì)實(shí)例分析 79
4.3.1 核心計(jì)算模塊設(shè)計(jì) 82
4.3.2 接口模塊設(shè)計(jì) 84
4.3.3 數(shù)據(jù)交互設(shè)計(jì) 85
4.3.4 圖像處理模塊設(shè)計(jì) 85
4.4 智能車(chē)底層控制器設(shè)計(jì)實(shí)例分析 86
4.4.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì) 87
4.4.2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì) 94
第5章 雷達(dá)的應(yīng)用 106
5.1 無(wú)人駕駛中的雷達(dá)解決方案 106
5.2 激光雷達(dá) 107
5.2.1 1 線激光雷達(dá) 108
5.2.2 車(chē)載4線、8線激光雷達(dá) 111
5.2.3 車(chē)載16線激光雷達(dá) 117
5.2.4 車(chē)載32線激光雷達(dá) 126
5.2.5 車(chē)載40線激光雷達(dá) 128
5.2.6 車(chē)載64線、128線激光雷達(dá) 128
5.2.7 現(xiàn)有激光雷達(dá)存在的問(wèn)題 131
5.3 毫米波雷達(dá) 131
5.4 超聲波雷達(dá) 134
5.4.1 超聲波雷達(dá)的工作原理 134
5.4.2 超聲波雷達(dá)的類(lèi)型 135
5.5 固態(tài)激光 135
5.5.1 固態(tài)激光雷達(dá)的特點(diǎn)和分類(lèi) 136
5.5.2 深圳速騰聚創(chuàng)科技有限公司固態(tài)激光雷達(dá)產(chǎn)品 136
5.5.3 Innoviz公司固態(tài)激光雷達(dá)產(chǎn)品 137
5.5.4 Quanergy公司 138
5.5.5 Velodyne固態(tài)激光雷達(dá)Velarray 138
5.5.6 杭州光珀智能科技有限公司 138
5.5.7 北醒(北京)光子科技有限公司的固態(tài)激光雷達(dá) 138
5.6 無(wú)人駕駛車(chē)中的激光雷達(dá)的綜合應(yīng)用實(shí)例分析 139
5.6.1 高速無(wú)人車(chē)?yán)走_(dá)綜合配置方案 139
5.6.2 低速無(wú)人車(chē)?yán)走_(dá)綜合配置方案 140
第6章 導(dǎo)航定位與視覺(jué)感知應(yīng)用 142
6.1 精確定位與導(dǎo)航系統(tǒng)原理 142
6.1.1 導(dǎo)航定位原理 142
6.1.2 差分導(dǎo)航原理 143
6.1.3 差分導(dǎo)航設(shè)備介紹及數(shù)據(jù)格式 146
6.1.4 大地主題解算的基本原理 153
6.1.5 GPS 路網(wǎng)中全局路徑規(guī)劃 158
6.2 視覺(jué)解決方案 162
6.2.1 無(wú)人駕駛系統(tǒng)中視覺(jué)感知內(nèi)容 163
6.2.2 無(wú)人駕駛系統(tǒng)中視覺(jué)感知的困難與發(fā)展 169
6.2.3 應(yīng)用于無(wú)人駕駛系統(tǒng)的視覺(jué)解決方案舉例 171
第7章 傳感器融合算法 177
7.1 多傳感器融合的必要性及方法 177
7.1.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合原理 177
7.1.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合基本概念 177
7.1.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 178
7.1.4 多傳感器數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵問(wèn)題 178
7.1.5 多傳感器數(shù)據(jù)融合算法簡(jiǎn)介 180
7.1.6 低速無(wú)人技術(shù)數(shù)據(jù)融合的特點(diǎn) 183
7.2 激光雷達(dá)與雙目視覺(jué)融合算法實(shí)例分析 183
7.2.1 基于自適應(yīng)加權(quán)的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合 183
7.2.2 基于多傳感器融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 187
7.2.3 低速無(wú)人駕駛車(chē)輛數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)與分析 191
7.3 激光雷達(dá)與GPS 導(dǎo)航融合算法實(shí)例分析 196
7.3.1 三次樣條插值函數(shù)擬合方法 197
7.3.2 最小二乘法多項(xiàng)式擬合方法 198
7.3.3 基于三次樣條線與多項(xiàng)式擬合的GPS 路點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合實(shí)驗(yàn) 199
7.3.4 路徑上障礙物提取方法 203
第8章 決策與控制算法 207
8.1 低速無(wú)人車(chē)軟件架構(gòu)示例 207
8.1.1 決策軟件架構(gòu) 208
8.1.2 控制軟件架構(gòu) 209
8.2 決策算法 209
8.2.1 基于有限狀態(tài)機(jī)的決策算法 210
8.2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的決策算法 213
8.3 路徑規(guī)劃算法 214
8.3.1 基于軌跡平移的高斯平滑規(guī)劃換道算法 215
8.3.2 基于高斯低通濾波的換道規(guī)劃流程圖 219
8.3.3 可行駛區(qū)域提取 219
8.4 控制算法 221
8.4.1 軌跡跟蹤控制 221
8.4.2 縱向控制 226
第9章 低速無(wú)人駕駛技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例 229
9.1 小旋風(fēng)低速系列無(wú)人車(chē)平臺(tái)介紹 229
9.1.1 無(wú)人駕駛園區(qū)接駁車(chē) 230
9.1.2 無(wú)人駕駛園區(qū)消防車(chē) 230
9.1.3 無(wú)人駕駛園區(qū)送貨車(chē) 231
9.1.4 無(wú)人駕駛園區(qū)情侶車(chē) 231
9.1.5 無(wú)人駕駛園區(qū)巡邏車(chē) 232
9.1.6 無(wú)人駕駛高爾夫球車(chē) 232
9.1.7 無(wú)人駕駛園區(qū)無(wú)障礙車(chē) 232
9.1.8 無(wú)人駕駛園區(qū)灑水車(chē) 233
9.1.9 無(wú)人駕駛園區(qū)救護(hù)車(chē) 233
9.1.10 無(wú)人駕駛園區(qū)物流車(chē) 233
9.2 特定場(chǎng)景低速無(wú)人駕駛應(yīng)用實(shí)例 234
9.2.1 北京動(dòng)物園夜間巡邏案例 234
9.2.2 北京聯(lián)合大學(xué)旋風(fēng)巴士接駁車(chē) 241
9.2.3 無(wú)人駕駛技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 244
9.2.4 深圳阿爾法巴智能駕駛公交 247
9.3 低速無(wú)人駕駛技術(shù)在人才培養(yǎng)中的應(yīng)用 248
9.3.1 解決方案 248
9.3.2 無(wú)人駕駛低速車(chē)教學(xué)平臺(tái) 249
9.3.3 課程與實(shí)踐案例 250
參考文獻(xiàn) 254