隨著人工智能與計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展,智能車自動(dòng)駕駛技術(shù)也受到了學(xué)術(shù)科研與工程界的廣泛關(guān)注,智能車自主運(yùn)行的核心基礎(chǔ)技術(shù)是自主定位與導(dǎo)航功能。但是針對于復(fù)雜干擾的運(yùn)行環(huán)境中,且采用的傳感器都具備自身的優(yōu)缺點(diǎn),多傳感器數(shù)據(jù)融合定位導(dǎo)航技術(shù)成為智能車領(lǐng)域重要研究方向之一。針對復(fù)雜室內(nèi)外場景,場景特征缺失、光照不足、障礙物遮擋等因素會(huì)對智能車定位產(chǎn)生影響,因此本文主要研究適用于室內(nèi)外不同場景下的多傳感器融合方法來實(shí)現(xiàn)智能車的魯棒定位導(dǎo)航任務(wù)。為了方便且快速驗(yàn)證多傳感器融合算法,基于Gazebo軟件搭建智能車及實(shí)驗(yàn)環(huán)境的仿真平臺,可實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)采集及智能車的控制決策功能。首先根據(jù)設(shè)計(jì)需求,描述智能車的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,并建立傳感器的相機(jī)坐標(biāo)系、激光雷達(dá)坐標(biāo)系和車體坐標(biāo)系,然后分析深度相機(jī)、激光雷達(dá)的成像模型,GPS和IMU的數(shù)據(jù)采集原理與各傳感器的時(shí)間同步關(guān)系,并完成各個(gè)傳感器的誤差標(biāo)定和數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)。針對戶外場景中GPS信號遮擋影響智能車定位精度問題,本論文利用GPS和IMU傳感器測量結(jié)果設(shè)計(jì)基于自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,并結(jié)合GPS差分定位技術(shù)提高系統(tǒng)的定位精度與魯棒性。然后設(shè)計(jì)預(yù)測跟蹤模型進(jìn)行軌跡追... 

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

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

智能車平臺應(yīng)用場景圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-2-圖1-2環(huán)境部署與自身攜帶傳感器定位示意圖環(huán)境部署的定位模式需要對環(huán)境已知并做出改變，相對而言很不方便且不滿足工程需要。但是僅僅使用單一傳感器又不能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)魯棒的定位導(dǎo)航任務(wù)。例如視覺相機(jī)在光照變化強(qiáng)烈、特征紋理不明顯的環(huán)境中會(huì)導(dǎo)致定位失敗，IMU慣性導(dǎo)航單元存在累積誤差、輪式計(jì)打滑等因素都會(huì)影響實(shí)際定位效果。綜上所述，本文選取了多傳感器融合的方案解決智能車在戶外環(huán)境有GPS信號或局部信號遮擋的情況下融合IMU的精確定位導(dǎo)航，以及在室內(nèi)無GPS信號的情況下采用激光雷達(dá)、視覺相機(jī)和IMU慣性單元多傳感數(shù)據(jù)融合的方法完成精確定位，實(shí)現(xiàn)智能車在復(fù)雜環(huán)境中的自主定位導(dǎo)航。本論文的研究對于完成智能車巡檢、安防、搬運(yùn)、作戰(zhàn)和服務(wù)等功能任務(wù)都具有重要的意義[4]。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與分析智能車的精準(zhǔn)定位技術(shù)是自主導(dǎo)航的基礎(chǔ)與關(guān)鍵任務(wù)，根據(jù)定位原理可以分為局部和全局定位。局部定位是相對于起始位姿來求解當(dāng)前幀的位姿變換關(guān)系，全局定位根據(jù)匹配已知地圖的先驗(yàn)信息求得，相對而言局部定位在未知環(huán)境中定位更靈活但是存在較大的累積誤差[5]。本論文中的應(yīng)用載體對象為智能車移動(dòng)平臺，應(yīng)用到多傳感器融合與定位導(dǎo)航技術(shù)，所以在下文分別對智能車、多傳感器融合和定位導(dǎo)航技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述。智能車研究現(xiàn)狀隨著計(jì)算機(jī)與人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能車會(huì)在未來無人作戰(zhàn)的信息化裝備領(lǐng)域發(fā)揮重要力量，是由機(jī)械、通信、控制和計(jì)算機(jī)等多學(xué)科融合的無人作戰(zhàn)平臺。隨著智能車的階段性發(fā)展可以分為人工遙控式、半自主式和全自動(dòng)式地面無人作戰(zhàn)平臺[6]。目前無人作戰(zhàn)智能車在伊拉克、阿富汗和敘利亞等多戰(zhàn)爭國家已得到廣泛應(yīng)用，主要用于安防巡邏、拆彈排爆、輔助作戰(zhàn)和?

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-3-未來信息化戰(zhàn)爭中不可或缺的一部分，對應(yīng)的自動(dòng)化戰(zhàn)斗裝備也會(huì)成為戰(zhàn)爭勝利的關(guān)鍵[8]。目前，國外也研制出很多作戰(zhàn)智能車裝備，主要目的雖是服務(wù)于戰(zhàn)爭，但最終達(dá)到遏制戰(zhàn)爭的目標(biāo)。例如：俄羅斯已經(jīng)在研“Kungas”系列作戰(zhàn)智能車，目標(biāo)在2025年之前部署與無人機(jī)群配合作戰(zhàn)的自主無人武裝UGV部隊(duì)，Kungas系列又根據(jù)功能不同分為多個(gè)“兵種”[9]，如下圖1-3所示，分別為進(jìn)攻型智能車，物資搬運(yùn)智能車和巡檢偵查智能車。圖1-3“Kungas”系列智能車圖1-4多功能智能車作戰(zhàn)平臺另外美國和加拿大等一些國家也研制了全自主式智能車，用于布雷與排爆，突圍作戰(zhàn)，物資運(yùn)輸和防御等功能。如上圖1-4所示分別為MTGR微型戰(zhàn)術(shù)機(jī)器人，美軍RS2-H1作戰(zhàn)智能車，加拿大AtlasXTR快速智能裝備運(yùn)輸車和SWAT-Bot特種武警部隊(duì)防御智能車[10]。其中美國在研究無人智能戰(zhàn)車起步早、投入高、技術(shù)先進(jìn)。智能車除了服務(wù)于無人戰(zhàn)爭環(huán)境中，近些年來在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)展十分迅猛，國外最早在70世紀(jì)，美國和德國開始研究智能車自動(dòng)駕駛技術(shù)。直至1983年，由美國的DARPA國防局、CMU、斯坦福、MIT等相繼研究自動(dòng)駕駛智能車。1986年由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)用雪佛蘭研制成功第一輛自動(dòng)駕駛智能車，可在固定園區(qū)范圍內(nèi)行駛。后來至1994年，德國慕尼黑聯(lián)邦國防大學(xué)研制成功基于道路視覺跟蹤技術(shù)的高速公路行駛自動(dòng)駕駛智能車[11]。同時(shí)美國國防部組織了“DARPA智能車挑戰(zhàn)賽”來推廣智能車技術(shù)的進(jìn)步，最終谷歌根據(jù)三維環(huán)境高精度地圖與出眾的智能駕駛算法獲得優(yōu)異成績，并在2012年5月獲得美國內(nèi)達(dá)華州正式自動(dòng)駕駛測試的智能車行駛牌照[12]。我國對于在無人作戰(zhàn)系統(tǒng)下的智能車平臺研發(fā)主要集中于中國兵器集團(tuán)，如下圖1-5中所示為中國新型無人炮塔智能車

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3018915