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原文传递基于VIDAR的车辆前方热体障碍物识别与避撞控制研究

论文题名：	基于VIDAR的车辆前方热体障碍物识别与避撞控制研究
关键词：	自动驾驶汽车;车辆前方;热体障碍物检测;避撞控制
摘要：	当前，全球自动驾驶处于L2向L3级别转变关键阶段，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。驾驶安全问题仍然是当前研究的主流问题，为了更加精准的感知低照度环境下的道路信息并进行车辆避撞，本文对基于VIDAR的热体障碍物检测与主动避障控制进行研究，采集道路前方信息，并根据不同工况进行主动避障。本研究对于道路行车安全具有重要意义。　　本文利用热像仪作为车辆传感器进行车辆前方热体障碍物的检测，基于VIDAR解决弱光条件下无高度伪障碍物的检测与剔除问题。并结合汽车前方与侧前方热体障碍物的距离、速度以及当前路面附着系数等信息，分别建立纵横向安全车距模型，进行车辆的主动避障判断，实现感知决策控制协调进行，并对设计的纵横向避撞控制系统进行仿真分析与验证。主要内容如下：　　（1）本文提出了一种基于VIDAR的热体障碍物检测方法，该方法适应低照度环境并且不受强光影响，能够实时准确地检测热体障碍物。本研究对热图像进行图像预处理，获得初始热体目标，对热体目标提取并匹配特征点，基于视觉IMU计算目标热体中匹配特征点的高度（VIDAR），消除伪障碍物，最后对目标热体进行跟踪，实现热障碍物的精确检测。在实验中采用YOLO与本文提出的方法进行了检测速度和准确度比较。实验表明，所提出的方法比YOLOv5具有更高的检测准确度和较稳定的检测速度，且不易受到伪障碍物的干扰，能够满足低照度环境下障碍物检测的精度和速度要求，对于低照度环境下热体障碍物的识别具有重要的应用价值。　　（2）进行纵横向避障分析与主动避障策略设计。在获得前方热体障碍物信息后，本研究综合考虑行人等热体静止与运动情况、路面附着系数和相对速度等因素，计算制动极限距离，建立基于制动过程的安全距离模型，使其能够适应差异性路面并尽可能地满足低光照度环境下多变的行车状况。同时对车辆横向换道安全性进行分析并建立安全距离约束，分别确定了当前车道与侧方车道前方有热体障碍物的换道安全性条件，选定满足路径规划准则的多项式定义的避撞换道路径，最终得到基于五次多项式的规划路径。根据期望安全距离、极限距离、实际距离关系，设计了主动避障策略，使车辆面对碰撞风险时能够进行合理的避障判断。　　（3）基于安全距离模型对主动避障系统进行设计与验证。本研究确定了纵向制动避障系统的控制单元、控制执行机构等关键部件，通过MATLAB/Simulink的仿真实验来获取制动液压力等数据。在实验验证中，计算电机实时转矩，并将信号传递给控制单元STM32F103单片机，使其产生PWM信号实时控制电机转矩，使控制器实现不同工况的制动避障。横向转向避障控制系统经过换向允许条件分析、换道路径规划进行横向避障动作判断与避障路径设计。根据模型预测控制和简化车辆动力学模型（小角度假设）设计横向避障控制器，并基于MATLAB/Simulink和CarSim平台联合仿真进行验证，结果表明所设计的控制策略行之有效，控制器可以实现理想的避障控制效果。
作者：	宫晓彤
专业：	交通运输工程
导师：	谭德荣;徐艺
授予学位：	硕士
授予学位单位：	山东理工大学
学位年度：	2022