無(wú)人駕駛汽車(chē)原理概述

1、李健無(wú)人駕駛汽車(chē)是一種智能汽車(chē)，也可以稱(chēng)之為輪式移動(dòng)機(jī)器人，主要依靠車(chē)內(nèi)的以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。 無(wú)人駕駛汽車(chē)是通過(guò)車(chē)載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，自動(dòng)規(guī)劃行車(chē)路線(xiàn)并控制車(chē)輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)的智能汽車(chē)。無(wú)人駕駛汽車(chē)圖片它是利用車(chē)載傳感器來(lái)感知車(chē)輛周?chē)h(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車(chē)輛位置和障礙物信息，控制車(chē)輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車(chē)輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。 集自動(dòng)控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺(jué)計(jì)算等眾多技術(shù)于一體，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、模式識(shí)別和智能控制技術(shù)高度發(fā)展的產(chǎn)物，也是衡量一個(gè)國(guó)家科研實(shí)力和工業(yè)水平的一個(gè)重要標(biāo)志，在國(guó)防和國(guó)民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景 。概念概述Google

2、無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理激 光 發(fā) 射 器雷 達(dá)攝 像 頭處 理 器2 23 34 41 1Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理激光發(fā)射器是Google car中最為昂貴的器材，它可以一邊旋轉(zhuǎn)一邊不間斷的發(fā)射64束射程可達(dá)120m的激光束并接受，根據(jù)接受到的時(shí)間差別，計(jì)算出物體與汽車(chē)的距離，從而繪制出周?chē)?D地形圖，發(fā)射與接受的頻率十分迅捷，幾乎達(dá)到實(shí)時(shí)傳送，綜合數(shù)據(jù)可以得到物體形狀大小運(yùn)動(dòng)軌跡。Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理車(chē)載雷達(dá)可以彌補(bǔ)激光發(fā)射器的一些盲點(diǎn)，可以準(zhǔn)確得到汽車(chē)運(yùn)行的相對(duì)速度。Google無(wú)人駕駛

3、汽車(chē)的原理Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理Google car擁有兩個(gè)攝像頭，兩者保持著一定的距離，如同人類(lèi)的雙眼視差，可以幫助汽車(chē)確定自己的位置以及行進(jìn)速度，攝像頭有激光發(fā)射器不可替代的作用，可以辨識(shí)道路上的信號(hào)燈與信號(hào)標(biāo)示，保證自身運(yùn)行遵循交通規(guī)則。Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理處理器會(huì)整合上述所有的傳感器，所有數(shù)據(jù)流與Google地圖整合后形成一幅實(shí)時(shí)周邊地形圖。Google無(wú)人駕駛汽車(chē)的原理國(guó)內(nèi)對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)的研究國(guó) 防 科 技 大 學(xué) 自 主 研 制的 紅 旗 H Q 3 無(wú) 人 車(chē)1 1紅旗HQ3無(wú)人駕駛轎車(chē)不僅環(huán)境識(shí)別速度快，適應(yīng)性強(qiáng)，能實(shí)時(shí)處理岔道、

4、斑馬線(xiàn)和虛線(xiàn)；對(duì)車(chē)體姿態(tài)變動(dòng)，自然光照變化及樹(shù)木、路橋陰影都具有較強(qiáng)的自適應(yīng)力。而且擁有較強(qiáng)的命令執(zhí)行系統(tǒng)，能夠忠實(shí)地執(zhí)行“大腦”發(fā)出的各種控制命令，在高速公路上，最高速度已達(dá)到150公里 /小時(shí)。目前，該系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)了小型化并和原車(chē)很好地融為了一體，在車(chē)廂內(nèi)根本看不到自主駕駛系統(tǒng)的其它任何部件，并保持了車(chē)廂的原來(lái)風(fēng)格。紅旗HQ3無(wú)人（自主）駕駛系統(tǒng)已獲得了進(jìn)一步提升和應(yīng)用，這標(biāo)志著該產(chǎn)品已向?qū)嵱没较蜻~出了一大步。2011年7月14日首次完成了從長(zhǎng)沙到武漢286公里的高速全程無(wú)人駕駛試驗(yàn)百 度 無(wú) 人 駕 駛 汽 車(chē)2 2百度無(wú)人駕駛汽車(chē)可自動(dòng)識(shí)別交通指示牌和行車(chē)信息，具備雷達(dá)、相機(jī)、全球衛(wèi)星

5、導(dǎo)航等電子設(shè)施，并安裝同步傳感器。車(chē)主只要向?qū)Ш较到y(tǒng)輸入目的地，汽車(chē)即可自動(dòng)行駛，前往目的地。在行駛過(guò)程中，汽車(chē)會(huì)通過(guò)傳感設(shè)備上傳路況信息，在大量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)時(shí)定位分析，從而判斷行駛方向和速度，百度無(wú)人駕駛車(chē)國(guó)內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的全自動(dòng)駕駛。中 外 路 線(xiàn) 差 異技術(shù)路線(xiàn)不同：谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)走的是基于導(dǎo)航技術(shù)的路線(xiàn)，投入很高，也有很多創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用。而國(guó)防科技大學(xué)的無(wú)人駕駛汽車(chē)HQ3，其“大腦”是藏在后備廂里的計(jì)算機(jī)設(shè)備，車(chē)輛沒(méi)有GPS等導(dǎo)航設(shè)備，完全是利用自身的“環(huán)境傳感器” 來(lái)識(shí)別道路標(biāo)線(xiàn)，進(jìn)而依靠車(chē)載的智能行為決策和控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)正常匯入高速公路的密 集車(chē)流

6、中自主駕駛。估計(jì)中國(guó)的無(wú)人駕駛技術(shù)路線(xiàn)未來(lái)將會(huì)與國(guó)外逐漸趨同。 研發(fā)主體不同：歐美無(wú)人駕駛技術(shù)多為信息和汽車(chē)行業(yè)推動(dòng)，中國(guó)的無(wú)人駕駛研發(fā)主體多為高校和國(guó)防單位。雖然中國(guó)車(chē)企已經(jīng)和高校聯(lián)合，提前投入到智能輔助駕駛系統(tǒng)的研發(fā)中，但作為終極技術(shù)的無(wú)人駕駛，目前只有個(gè)別主流車(chē)企開(kāi)始研發(fā)。無(wú) 人 駕 駛 汽 車(chē) 產(chǎn) 業(yè) 化 瓶 頸 一般無(wú)人駕駛汽車(chē)使用的激光掃描儀無(wú)法穿越固體障礙物，如果有行人突然出現(xiàn)在車(chē)道上，掃描儀是無(wú)法及時(shí)檢測(cè)的。無(wú)人駕駛汽車(chē)不僅需要留意周邊的其他車(chē)輛，還必須能夠檢測(cè)到周?chē)穆啡?、?chē)道、停止線(xiàn)、交通標(biāo)識(shí)、交通燈等等一系列因素；也需要有預(yù)測(cè)諸如目前行駛的車(chē) 道是否會(huì)在幾百米之外終止、

7、前方道路上是否有停泊車(chē)輛等問(wèn)題的能力。此外，當(dāng)路面上有積雪 時(shí)，無(wú)人駕駛汽車(chē)經(jīng)常會(huì)面臨無(wú)法“看清”道路標(biāo)志及其他線(xiàn)索的難題，而電腦必須利用這些信息才能進(jìn)行正確的定位。解 決 方 法 概 述 參考一些國(guó)內(nèi)關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航的研究，研究方向主要可以從此入手。1）基礎(chǔ)矩陣是對(duì)來(lái)自同一景物的兩幅未標(biāo)定的圖像進(jìn)行分析的基本工具，而對(duì)于基礎(chǔ)矩陣的估計(jì)是諸如攝像機(jī)標(biāo)定，運(yùn)動(dòng)分析等視覺(jué)應(yīng)用的第一步。似然估計(jì)的最優(yōu)修正來(lái)初始LM算法，最終給出基礎(chǔ)矩陣的解，并選取模擬圖像與真實(shí)圖像分別對(duì)不同的算法進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所給出的改進(jìn)算法具有更高的精度與效率。2)在視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)中，對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)分析需要獲得測(cè)量誤差

8、的具體描述，而在成像過(guò)程當(dāng)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的傳感器存在三類(lèi)不同性質(zhì)的誤差：首先是光學(xué)系統(tǒng)的非線(xiàn)性畸變，這可在攝像機(jī)標(biāo)定過(guò)程中事先校正；其次是圖像噪聲，它主要影響特征檢測(cè)的定位精度；最后是由于傳感器數(shù)字圖像的空間量化效應(yīng)帶來(lái)的特征像素定位誤差。3)對(duì)于視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)，可以采用極線(xiàn)幾何約束來(lái)求解航天器的位置和姿態(tài)，然而該方法的求解精度及穩(wěn)定性不高。建立了視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)的濾波模型，將中心差分卡爾曼濾波算法應(yīng)用到視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)中，并將該算法與極線(xiàn)幾何約束的結(jié)果進(jìn)行了仿真分析比較，結(jié)果表明該算法具有更高的精度和穩(wěn)定性，能夠很好的估計(jì)航天器的相對(duì)位置與姿態(tài)信息。參 考 文 獻(xiàn)1.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的無(wú)人機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航研究_陶琨2.月球車(chē)導(dǎo)航中計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用_胡智勇3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航綜述_吳琳4