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基于固定场景的无人驾驶车辆关键技术研究
| 论文题名： | 基于固定场景的无人驾驶车辆关键技术研究 |
| 关键词： | 无人驾驶车辆;深度学习;车道线检测;轨迹跟随;整车控制器 |
| 摘要： | 纵观汽车行业最近几年的发展，无人驾驶相关技术一直是研究重点。但是，由于很多技术瓶颈目前尚未突破，高速无人驾驶乘用车全面落地还有很长的路要走。相比之下，应用于固定场景的无人驾驶技术已日渐成熟。将无人物流车应用在矿区、港口以及机场等场景，不仅能够降低物流运输成本、而且可以提升物流配送效率，无人物流车有望成为“智慧物流”和“智慧机场”概念的一种技术方案。本文通过对固定场景下无人驾驶车辆关键技术进行研究，旨在开发一款能够在固定场景下实现无人驾驶的物流车。 本文从实际项目出发，设计了一种对车道线进行检测的方法。首先，基于双线性插值法完成了图像Resize处理，基于中值滤波法完成了图像滤波处理，对图像进行了归一化处理。其次，对传统ENet网络的结构进行了改进，使用MobileNet网络的下采样模块对传统ENet网络的编码器部分进行了替换，在传统ENet网络解码器的全连接层后加入了Softmax激活函数。经过多次实验，本文设计的MobileNet-ENet网络的精度和检测速度均满足物流场景的要求。最后，基于透视变换基本原理对关键区域进行了获取。通过滑动窗口搜索算法确定对车道线进行拟合的拟合点。通过对图像坐标系进行变换，基于最小二乘法设计了一种能够同时拟合直车道线和弯车道线的二次曲线拟合法。 基于ROS系统设计了无人驾驶系统的网络架构。对基于预瞄模型的纯跟踪算法展开研究，通过对纯跟踪算法进行改进，完成了纯跟踪算法在本课题中的适配。对神经网络输出的二值图进行处理，确定场景中车道线数量和每条车道线位置。结合摄像头和单线激光雷达感知结果，制定了避障策略。 在分析了无人物流车各部件的功能和运行条件后，研究并确定了整车CAN网络拓扑结构，制定了基于SAEJ1939协议的整车CAN网络通信协议，并且在CANoe软件平台上对设计的CAN网络性能进行了仿真验证。对整车控制器硬件原理图和PCB进行了设计，完成控制器硬件的调试。制定了遥控模式下整车横纵向控制策略、无人驾驶模式下整车横纵向控制策略、制动策略、ECU故障检测策略以及ECU心跳信号监督策略等。针对制定的控制策略，基于Matlab/Simulink搭建了整车控制器应用层模型，并将应用层模型生成C代码，然后将应用层代码和底层代码在TASKING编译器中集成并调试。 最后，对开发的无人物流车的相关性能进行了实车测试，主要内容包括：测试了MobileNet-ENet网络的车道线检测能力以及基于最小二乘法的车道线拟合模型对拟合点的拟合能力，测试了整车控制器横纵向控制以及制动性能的实时性和稳定性，测试了整车的轨迹跟随以及变道能力。测试结果表明，上述功能均满足设计要求。 |
| 作者： | 蒋宇航 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 张金磊;李军伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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