發(fā)布時(shí)間：2022-01-11 17:14

　　自20世紀(jì)50年代初推出以來(lái),智能車輛已成為智能交通系統(tǒng)中必不可少的技術(shù),然而商用自動(dòng)駕駛車輛的精確定位仍然是一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題。智能車輛在行駛過(guò)程中,定位是最基本的信息,在定位準(zhǔn)確的前提下,智能車才能較好地完成軌跡控制同時(shí)還能使得車與車、車與城市之間的信息傳遞變得有意義。本課題首先研究了智能車輛在行駛過(guò)程中獲取精確定位的方法,然后對(duì)智能車輛進(jìn)行了宏觀的路徑規(guī)劃。為了解決定位問(wèn)題,智能車輛往往需要精確的3D點(diǎn)云地圖。但是由于精確地圖的制造設(shè)備昂貴并且由于設(shè)備中存在大量硬件而易受到干擾的影響,本文提出了一種從任意數(shù)量的視圖中重建3D點(diǎn)云的方法。本文擬采取基于多視圖的三維重建方法來(lái)對(duì)高精點(diǎn)云地圖進(jìn)行模擬和構(gòu)建,具體包括特征點(diǎn)的檢測(cè)與匹配、攝像機(jī)標(biāo)定和三維重建三個(gè)步驟。同時(shí),本文考慮了在已經(jīng)擁有點(diǎn)云地圖的基礎(chǔ)上,為了獲得智能車輛的位置信息,需要用實(shí)時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和已經(jīng)建好的地圖進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn),本文在這方面提出了一種改進(jìn)措施,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明提出的改進(jìn)方法匹配誤差更小。智能車輛的定位是自動(dòng)駕駛車輛在行駛過(guò)程中的基本信息,同時(shí)高精度的定位效果也可以滿足智能車軌跡跟隨控制的要求。本文在獲取了車輛的定位信息后... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

地圖在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用本課題來(lái)源于國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃“面向沉浸式體驗(yàn)的空天

例如物體中包含一些尖點(diǎn)的3）LiZhang提出的物體表面間的約束關(guān)到物體重建的目的，但是這種方式也重建時(shí)，難以獲得很好的結(jié)果。的是第二種三維重建的方式，即基于多使用十分方便，只需要一個(gè)移動(dòng)攝像像上物體的三維重建。當(dāng)然這種方式依賴于三維重建算法的好壞。算法的能不好則重建出的物體誤差很大。這維重建時(shí)，對(duì)實(shí)行算法的硬件設(shè)備要高配置的設(shè)備完成算法的時(shí)間就會(huì)短一幅圖像的三維重建囊括的范圍中，還基于雙目的三維重建主要是模擬人們個(gè)攝像頭同時(shí)拍照的方式，用來(lái)模仿覺(jué)差來(lái)達(dá)到對(duì)物體三維重建的目的。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文本課題中關(guān)于無(wú)人駕駛車輛的定位問(wèn)題是采用高精度地圖匹配的方法。其中，高精度地圖是由基于圖像的三維重建算法獲得的。本課題中關(guān)于無(wú)人駕駛車輛的路徑規(guī)劃問(wèn)題是利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，針對(duì)實(shí)時(shí)交通狀況，對(duì)車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)的路徑規(guī)劃。其中，交通狀況是在保證車輛的準(zhǔn)確定位的基礎(chǔ)上，對(duì)獲取到的交通流信息利用模糊規(guī)則來(lái)輸出的最終判定結(jié)果。綜上所述，本文的具體研究?jī)?nèi)容如圖 1-3 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3583152