无人驾驶智能车障碍检测方法研究

摘要

随着经济的快速发展，人们生活水平不断的提高;人们对于出行的交通工具提出了更高的要求。无人车技术开历史之先河，完全解放因驾驶给人所带来的束缚。障碍物检测是无人车研究的重点之一。
　　本文首先对GPS惯性导航、激光雷达的通讯协议以及传输的数据编码进行了详细的介绍，并通过Visual Basic平台实现了与工控机之间的通讯，从而获得了GPS惯性导航、激光雷达的检测数据。
　　其次为了解决在未知环境情况下障碍物运动状态的检测问题。文中提出一种基于激光雷达自主动态障碍物的检测方法。通过近邻域法和层次聚类算法对激光雷达检测的数据进行聚类;在此基础上分析了聚类障碍物的特征参数，利用聚类障碍物数据的置信区间关联性分析确定了障碍物的类型，对同一类型障碍物进行相对坐标转化分析确定了障碍物的速度、航向。
　　对于道路边界和侧方障碍物检测的问题。本文对道路边界的检测采用激光雷达检测的方法，通过采用递推中位值滤波法使得边界道路变的更加平滑;以及实现了超声波对侧方障碍物的检测。
　　最后通过Visual Basic的软件平台开发出各个传感器的数据接受界面，同时对障碍物的聚类、障碍物运动状态、道路边界和侧方障碍物的检测分别做了相应的实验。实验结果表明:能够对障碍物进行有效的聚类，从而实现对同一障碍物速度和航向的检测;同时实现了对道路边界和侧方障碍物的检测。

目录

摘要

1 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 无人驾驶智能车辆发展研究概况

1．2．1 国外无人车驾驶智能车研究状况

1．2．1 国内研究概况

1．3 无人驾驶智能车障碍检测方法的介绍

1．3．1 基于立体视觉的障碍物检测

1．3．2 基于二维激光雷达的障碍检测

1．3．3 基于三维激光雷达的障碍物检测

1．3．4 基于彩色机器视觉的障碍物检测

1．3．5 基于结构光的障碍物检测

1．4 本论文研究的主要内容及各章节安排

1．4．1 本论文研究主要内容

1．4．2 论文各章节安排

2 无人驾驶智能车检测系统的数据协议

2．1 GPS导航系统的数据协议

2．1．1 GPS数据协议介绍

2．1．2 GPS数据编译方式

2．2 LMS510激光雷达的数据协议

2．2．1 LMS510激光雷达数据协议介绍

2．2．2 LMS510激光雷达的数据编译方式

2．3 UTM-30LX-EW的数据协议

2．3．1 SCIP2．2数据协议介绍

2．3．2 UTM-30LX-EW数据编译方式

2．4 本章小结

3 激光雷达自主动态障碍物检测

3．1 激光雷达的工作原理

3．2 激光雷达的测距原理

3．3 激光雷达数据采集

3．4 聚类分析介绍

3．5 激光雷达检测点的聚类

3．6 聚类障碍的特征参数提取

3．7 障碍物的关联性分析

3．8 运动障碍物的状态检测

3．9 本章小结

4 道路边界和侧方障碍物的检测

4．1 激光雷达的道路边界检测

4．1．1 激光雷达检测点的坐标转化

4．1．2 滤波方法

4．2 侧方障碍物检测

4．2．1 超声波测距原理

4．2．2 超声测距系统组成

4．2．3 系统硬件电路设计

4．2．4 系统软件设计

4．3 本章小结

5 障碍物检测试验及结果

5．1 试验车参数

5．2 障碍物检测软件系统

5．3 VB6．0编写运用界面

5．3．1 GPS接受数据界面

5．3．2 SICK激光雷达数据接受与参数设置界面

5．3．3 UTM激光雷达数据接受

5．3．4 无人车运行监控界面设计

5．4 障碍物检测的实测结果

5．5 激光雷达边沿检测的实测结果

5．6 超声波检测实测结果

5．7 本章小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢

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