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无人驾驶汽车编队雾天主动拯救系统

汽车工程 2020年第1期42卷 20-26页

作者：边辰通殷国栋徐利伟张宁朱侗东南大学机械工程学院

为减少雾天公路上由于有人驾驶汽车车速过高引发的交通事故,为无人驾驶汽车编队设计了一种主动拯救系统。当系统检测到编队附近有人驾驶汽车车速过高且前方有障碍物时,它能控制编队通过变道和队形变换形成编队屏障,迫使有人驾驶汽车在... 详细信息

为减少雾天公路上由于有人驾驶汽车车速过高引发的交通事故,为无人驾驶汽车编队设计了一种主动拯救系统。当系统检测到编队附近有人驾驶汽车车速过高且前方有障碍物时,它能控制编队通过变道和队形变换形成编队屏障,迫使有人驾驶汽车在碰撞前降低车速而避免碰撞事故。为验证所提出的主动拯救系统的有效性,设计了两组仿真进行了对比。仿真结果表明,所设计的系统能有效降低有人驾驶车辆在雾天的碰撞事故。

关键词：智能交通汽车编队主动拯救系统无人驾驶汽车

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无人驾驶汽车协同感知信息传输负载优化技术

计算机学报 2021年第10期44卷 1984-1997页

作者：吕品李凯许嘉李陶深陈宁江广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004 广西高校并行分布式计算技术重点实验室南宁530004

无人驾驶近年来成为了学术界和工业界的研究热点,无人驾驶汽车的环境感知则是其中的重要基础.仅通过提升无人驾驶汽车上的传感器数量和精度并不能完全消除车辆的感知盲区,因此无人驾驶汽车与路边基础设施进行协同环境感知越来越受到关注... 详细信息

无人驾驶近年来成为了学术界和工业界的研究热点,无人驾驶汽车的环境感知则是其中的重要基础.仅通过提升无人驾驶汽车上的传感器数量和精度并不能完全消除车辆的感知盲区,因此无人驾驶汽车与路边基础设施进行协同环境感知越来越受到关注.通过车路协同感知,无人驾驶汽车的感知范围能够得到有效扩展,有助于消除感知盲区,对于提升无人驾驶的安全性具有重要意义.在各类环境感知信息中,摄像头拍摄的视频占有最重要的地位.然而,视频帧所包含的数据量较大,传输每个视频帧会导致网络负载过重,传输延迟增大,影响环境感知信息的时效性.本文提出了一种视频感知数据的传输负载优化方法,主要思想是通过路边基础设施把视频帧中的静态背景与动态前景进行分离,仅在初始时传输一次静态背景,其余每次仅传输动态前景信息,这样可以使得传输负载大幅降低.无人驾驶汽车将收到的静态背景图像与动态前景图像重新融合成视频帧,然后基于视频帧所反映的行车环境做出正确的驾驶决策.对于静态背景与动态前景的分离,本文提出了一种基于像素值计算的视频帧背景去除和降噪方法,能够快速地从视频帧中提取动态前景;对于静态背景与动态前景的融合,本文提出了一种基于生成对抗网络的视频帧生成方法,能够快速地把静态背景和动态前景融合成视频帧.通过在真实数据集上的测试可知,本文提出的方法能够在重要环境感知信息不丢失的前提下使传输负载降低85%以上,感知信息处理时间降低70%以上.这表明本文提出的方法能够高效地实现无人驾驶汽车与路边基础设施的协同环境感知,有助于构建更加安全的无人驾驶系统.

关键词：无人驾驶汽车协同环境感知深度学习生成对抗网络传输负载

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无人驾驶汽车局部路径规划算法研究

汽车工程 2020年第1期42卷 1-10页

作者：彭晓燕谢浩黄晶湖南大学机械与运载工程学院

无人驾驶汽车局部路径规划算法应确保避障的安全性、实时性和路径的平滑性等。本文提出了一种基于离散优化的局部路径规划算法,即采用代价函数分别评估离散生成的候选路径的安全性、平滑性等,再根据各代价函数加权计算获得局部最佳路径... 详细信息

无人驾驶汽车局部路径规划算法应确保避障的安全性、实时性和路径的平滑性等。本文提出了一种基于离散优化的局部路径规划算法,即采用代价函数分别评估离散生成的候选路径的安全性、平滑性等,再根据各代价函数加权计算获得局部最佳路径。针对障碍物移动随机性,设计了一种基于运动估计结合高斯卷积的移动障碍安全性代价函数;考虑候选路径曲率的变化及其连续性,设计了路径平滑性代价函数。使用了一种新的坐标转换计算方法将路径从s-ρ坐标系转换到大地笛卡尔坐标系,提高了实时性。最后,利用PreScan和Matlab软件进行联合仿真,并在"远飞"无人车实验平台上进行了真实道路场景的实车实验。实验结果表明:提出的路径规划算法不仅能使无人车安全、合理地规避静止和移动障碍,且完全满足局部路径规划算法对实时性的要求。

关键词：无人驾驶汽车避障路径规划代价函数实车实验

无人驾驶汽车RBF神经网络滑模横向控制策略

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长安大学学报（自然科学版） 2018年第5期38卷 238-248页

作者：贺伊琳马建赵丹刘晓东张一西张凯长安大学汽车学院陕西西安710064

为了加强无人驾驶汽车横向运动控制,提出了一种优化型径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制策略。根据视觉导航无人驾驶汽车单点预瞄模型与车辆二自由度模型得出横向运动状态方程,在滑模控制的基础上,采用RBF神经网络在线拟合滑模变结构... 详细信息

为了加强无人驾驶汽车横向运动控制,提出了一种优化型径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制策略。根据视觉导航无人驾驶汽车单点预瞄模型与车辆二自由度模型得出横向运动状态方程,在滑模控制的基础上,采用RBF神经网络在线拟合滑模变结构的切换控制量,并基于改进的粒子群算法优化网络结构,使其快速达到滑模面,减小抖振。基于MATLAB/CarSim联合仿真平台,对建立的无人驾驶汽车横向运动状态模型及提出的控制策略进行不同工况下的仿真验证;基于A&D 5435建立无人驾驶汽车快速原型开发平台,完成实车试验。结果表明:基于优化的RBF神经网络滑模横向控制策略能精确实现对车辆横向运动的控制,一定程度上减小了系统建模不确定性带来的影响,能有效抑制方向盘转角的抖振,将横向距离偏差与航向角偏差控制在一定范围内,可靠跟踪期望路径;车辆等速循迹行驶试验时,提出的控制策略的方向盘转角试验结果与仿真结果最大相对误差为5.8%,横向偏差的最大相对误差为6.2%,航向角偏差的最大相对误差为5.4%,试验结果与仿真结果一致性较好;Alt 3from FHWA仿真行驶工况下,相比于传统滑模控制策略,提出控制策略下的最大横向距离偏差误差和航向角偏差误差分别降低了90.8%和67.6%,双移线工况下误差分别降低了63.4%和69.9%,蛇形工况下误差分别降低了54.4%和39.6%。

关键词：汽车工程横向运动控制策略滑模控制无人驾驶汽车 RBF神经网络粒子群算法