無人駕駛汽車環(huán)境感知技術(shù)PPT

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1、 百度無人駕駛汽車 l通過性：基于自身行駛性能和共識規(guī)則，能實(shí)時、可靠、 準(zhǔn)確識別并規(guī)劃出可保證規(guī)范、安全、迅速到達(dá)目的地 的行駛路徑；l安全性：在行駛過程中，能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確識別出行駛路 徑周邊對行駛安全可能存在安全隱患的物體，為自身采 取必要操作以避免發(fā)生交通安全事故；l經(jīng)濟(jì)性：為提高車輛高效、經(jīng)濟(jì)地行駛提供參考依據(jù)；l平順性：為車輛平順行駛提供參考依據(jù)； l行駛路徑：對于結(jié)構(gòu)化道路而言，包括行車線、道路邊緣、道路隔離物、惡劣路況的識別。對于非結(jié)構(gòu)化道路而言，包括車輛欲行駛前方路面環(huán)境狀況的識別和可行駛路徑的確認(rèn)；l周邊物體：包括車輛、行人、地面上可能影響車輛通過性、安全性的其它各種移動或靜

2、止物體的識別；各種交通標(biāo)志的識別；l駕駛狀態(tài)：包括駕駛員駕駛精神狀態(tài)、車輛自身行駛狀態(tài)的識別；l駕駛環(huán)境：包括路面狀況、道路交通擁堵情況、天氣狀況的識別。 l優(yōu)點(diǎn)：能夠獲取豐富的周邊環(huán)境信息、具有優(yōu)良的環(huán)境 適應(yīng)能力、為安全快速自主導(dǎo)航提供可靠保障。l缺點(diǎn)：感知系統(tǒng)過于復(fù)雜、難于集成、造價(jià)昂貴、實(shí)用 性差。5. 融合傳感：運(yùn)用多種不同傳感手段獲取車輛周邊環(huán)境多 種不同形式信息，通過多信息融合對行駛環(huán)境進(jìn)行感知。 主要由機(jī)器視覺識別系統(tǒng)、雷達(dá)系統(tǒng)、超聲波傳感器和紅外線傳感器所組成。1.機(jī)器視覺識別系統(tǒng)機(jī)器視覺識別系統(tǒng)是指智能汽車?yán)肅CD等成像元件從不同角度全方位拍攝車外環(huán)境，根據(jù)搜集到的信息得

3、到反映真實(shí)道路的圖像數(shù)據(jù)，然后綜合運(yùn)用各種道路檢測算法，提取出車道線、道路邊界以及車輛的方位信息，判斷汽車是否有駛出車行道的危險(xiǎn)，當(dāng)情況十分危險(xiǎn)時，會通過報(bào)警系統(tǒng)給駕駛員發(fā)出提示和警報(bào)，于此同時圖像測控系統(tǒng)還可以根據(jù)視覺導(dǎo)航的輸出，對車輛的執(zhí)行機(jī)構(gòu)發(fā)出指令，從而自主決定車輛當(dāng)前的前進(jìn)方向和控制車輛自身的運(yùn)動狀態(tài)。 機(jī)器視覺具有檢測范圍廣、信息容量大、成本低等優(yōu)點(diǎn)、并且通過對其所得圖像進(jìn)行處理可以識別、檢測對象，所以越來越多的人對機(jī)器視覺感知車輛行駛環(huán)境產(chǎn)生很大興趣、以致使機(jī)器視覺在智能汽車研究領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用成為最受歡迎的傳感器之一。機(jī)器視覺有其弱點(diǎn)容易受到環(huán)境的影響，在能見度較低時效果不理

4、想，因此，在傳感器類別中屬于被動型。 車載單目視覺運(yùn)動物體檢測車載雙目立體視覺環(huán)境感知擁有兩個攝像頭，兩者保持著一定的距離，如同人類的雙眼視差，可以幫助汽車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，可以辨識道路上的信號燈與信號標(biāo)示，保證自身運(yùn)行遵循交通規(guī)則。 2.雷達(dá)系統(tǒng)雷達(dá)系統(tǒng)利用電磁波探測目標(biāo)的距離、速度、方位等。雷達(dá)系統(tǒng)不要復(fù)雜的設(shè)計(jì)與繁復(fù)的計(jì)算。雷達(dá)系統(tǒng)的使用不受光線、天氣等因素的干擾。無論是白天還是黑夜，晴天或者下雨。雷達(dá)系統(tǒng)都能正確的運(yùn)轉(zhuǎn)。由于雷達(dá)系統(tǒng)是靠電磁波反射原理工作的，這會導(dǎo)致相近的不同雷達(dá)電磁波之間的相互干擾而影響工作效能。但是由于雷達(dá)在準(zhǔn)確提供遠(yuǎn)距離

5、的車輛和障礙物信息方面有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，因此有其廣闊的前景。汽車?yán)走_(dá)被廣泛的應(yīng)用在汽車ACC系統(tǒng)、防碰撞系統(tǒng)以及駕駛支援系統(tǒng)中。 激光雷達(dá)：激光雷達(dá)由發(fā)射系統(tǒng)、接收系統(tǒng) 、信息處理三部分組成：激光器將電脈沖變成光脈沖發(fā)射出去，光接收機(jī)再把從目標(biāo)反射回來的光脈沖還原成電脈沖，最后經(jīng)過一系列算法來得出目標(biāo)位置（距離和角度）、運(yùn)動狀態(tài)（速度、振動和姿態(tài)）和形狀，可以探測、識別、分辨和跟蹤目標(biāo)。1解析度高，測距精度高，小于2公分、角度分辨率約0.09度，如此高的解析度可完整繪出物體輪廓，外加垂直偵測角度中，平均每0.4度即有一個掃描層、全周資料更新率15赫茲（Hz），車輛周圍環(huán)境將無所遁形2抗有源干

6、擾能力強(qiáng)，激光雷達(dá)的脈沖光束發(fā)射器之口徑非常小，即接收器可接收脈沖光束的區(qū)域亦非常狹窄，因此，受到其他紅外線雷達(dá)光束干擾的機(jī)會就非常小。此外，脈沖光束實(shí)質(zhì)上屬紅外線波，不會受電磁波影響，因此，在一般應(yīng)用環(huán)境中能干擾激光掃描儀的信 號源不多，適用于高度自動化的系統(tǒng)。 3探測性能好，對于激光掃描儀，僅有被脈沖光束照射的目標(biāo)才會產(chǎn)生反射，且紅外線波并不像電磁波會受回波干擾等問題，對于環(huán)境的幾何形狀、障礙物材質(zhì)等，均不影響激光掃描儀的偵測結(jié)果。4不受光線影響，激光掃描儀可全天候進(jìn)行偵測任務(wù)，且其偵測效果不因白天或黑夜而有所影響，這也是目前無人駕駛車中許多采用的攝像頭感測器所達(dá)不到的功能。5測速范圍大，

7、激光掃描儀可成功掃描出障礙物的相對速度高達(dá)每小時200公里之輪廓，也就是說，對于車系統(tǒng)，激光掃描儀并不局限在市區(qū)或低速應(yīng)用情境，高速移動下的情境亦可被應(yīng)用，此對車輛增加移動速度后之安全系統(tǒng)設(shè)計(jì)有顯著的幫助，系統(tǒng)應(yīng)用上更具有彈性。 注：毫米雷達(dá)和微波雷達(dá)的原理都和激光雷達(dá)類似，這里不再過多介紹。 車載線掃描激光雷達(dá)檢測前方障礙物車載三維激光雷達(dá)環(huán)境感知 3.超聲波傳感器超聲波傳感器是利用超聲波為檢測方法的傳感器。一般檢測距離大約1m到5m，但檢測不出來詳細(xì)的位置信息，使用超聲波探測得來的的數(shù)據(jù)處理簡單、快速。主要用于近距離障礙物的檢測，比如在倒車防撞系統(tǒng)中。 4.紅外線傳感器紅外線傳感器是利用紅

8、外線來進(jìn)行測量工作的傳感器，技術(shù)更加先進(jìn)。紅外線傳感器不受黑暗、風(fēng)、沙、雨、雪、霧的阻擋，環(huán)境適應(yīng)性好，且功耗低。紅外線傳感器可以增強(qiáng)機(jī)器視覺識別的可靠性，使黑夜如同白晝，因此常被用于智能汽車中的夜視系統(tǒng)中。 5.信息交換系統(tǒng) 基于無線、網(wǎng)絡(luò)等近、遠(yuǎn)程通訊技術(shù)讓車輛之間信息交換，從而獲取車輛行駛周邊環(huán)境信息。 6.多傳感器信息融合 為了克服傳感器的數(shù)據(jù)可靠性低、有效探測范圍小等局限性,保證在任何時刻都能為車輛運(yùn)行提供完全可靠的環(huán)境信息,在智能車輛的研究中使用多個傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,利用傳感器信息融合技術(shù)對檢測到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、綜合、平衡,根據(jù)各個傳感器互補(bǔ)特性進(jìn)行容錯處理,擴(kuò)大系統(tǒng)的時頻覆蓋范

9、圍,增加信息維數(shù),避免單個傳感器的工作盲區(qū),從而得到所需要的環(huán)境信息。 針對不同的傳感器，采用的感知算法會有所區(qū)別，跟傳感器感知環(huán)境的機(jī)理是有關(guān)系的。每一種傳感器感知環(huán)境的能力和受環(huán)境的影響也各不相同。比如攝像頭在物體識別方面有優(yōu)勢，但是距離信息比較欠缺，基于它的識別算法受天氣、光線影響也非常明顯。激光掃描儀及毫米波雷達(dá)，能精確測得物體的距離，但是在識別物體方面遠(yuǎn)弱于攝像頭。同一種傳感器因其規(guī)格參數(shù)不一樣，也會呈現(xiàn)不同的特性。長距離毫米波雷達(dá)探測距離長達(dá)200米，角度范圍較?。?0度），而中距離雷達(dá)探測距離為60米，角度范圍較大（45度）。 為了發(fā)揮各自傳感器的優(yōu)勢，彌補(bǔ)它們的不足，傳感器信息

10、融合是未來的趨勢。事實(shí)上，已經(jīng)有零部件供應(yīng)商做過此事，比如德爾福開發(fā)的攝像頭與毫米波雷達(dá)組合感知模塊已應(yīng)用到量產(chǎn)車上。 傳感器探測環(huán)境信息，只是將探測的物理量進(jìn)行了有序排列與存儲。此時計(jì)算機(jī)并不知道這些數(shù)據(jù)映射到真實(shí)環(huán)境中是什么物理含義。因此需要通過適當(dāng)?shù)乃惴◤奶綔y得到的數(shù)據(jù)中挖掘出我們關(guān)注的數(shù)據(jù)并賦予物理含義，從而達(dá)到感知環(huán)境的目的。 比如我們在駕駛車輛時眼睛看前方，可以從環(huán)境中分辨出我們當(dāng)前行駛的車道線。若要讓機(jī)器獲取車道線信息，需要攝像頭獲取環(huán)境影像，影像本身并不具備映射到真實(shí)環(huán)境中的物理含義，此時需要通過算法從該影像中找到能映射到真實(shí)車道線的影像部分，賦予其車道線含義。當(dāng)然算法在計(jì)算機(jī)中響應(yīng)速度要足夠快，這樣才有時效意義。 Thanks