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機(jī)場(chǎng)特定路徑下無(wú)人駕駛車輛避撞研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-06 21:04
  無(wú)人駕駛車輛是人工智能研究的熱點(diǎn),在未來(lái)智能交通系統(tǒng)中有著廣闊的應(yīng)用前景。在真實(shí)環(huán)境中,無(wú)人駕駛車輛會(huì)受到隨機(jī)動(dòng)態(tài)障礙物以及復(fù)雜天氣的影響,易發(fā)生擁堵碰撞等不安全情況。因此安全避撞是無(wú)人駕駛車輛核心技術(shù)。機(jī)場(chǎng)廊橋特定路徑下,本文在控制決策層,研究了路徑規(guī)劃問題,在環(huán)境感知層,研究了圖像去霧以及圖像去雨霧數(shù)據(jù)處理問題。機(jī)場(chǎng)廊橋下車輛交匯多且有遮擋,因此在決策層,為優(yōu)化無(wú)人駕駛車輛動(dòng)態(tài)避撞路徑規(guī)劃時(shí)長(zhǎng)和平滑規(guī)劃路徑,提出一種路徑規(guī)劃融合算法。該算法在雙向快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(Bid-RRT)基礎(chǔ)上引入動(dòng)態(tài)窗口法,實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)約束下的無(wú)人駕駛車輛避撞。機(jī)場(chǎng)廊橋下無(wú)人駕駛車輛避撞的仿真結(jié)果表明,其規(guī)劃的軌跡更加安全、有效,同時(shí)滿足避撞路徑規(guī)劃的快速性和平滑性要求。本文控制決策層避撞是在環(huán)境感知層采集數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上進(jìn)行研究,因此在環(huán)境感知層,針對(duì)傳統(tǒng)圖像去霧存在的清晰度和邊緣偽影問題,提出一種基于流形學(xué)習(xí)的粒子濾波圖像去霧新方法。該方法基于暗原色先驗(yàn)理論估計(jì)大氣光值,利用流形學(xué)習(xí)的粒子濾波方法對(duì)大氣透射率進(jìn)行優(yōu)化,獲得精確的透射率,最后調(diào)整圖像亮度恢復(fù)出清晰無(wú)霧圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在提高圖像清晰度...

【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1無(wú)人駕駛車輛

圖1-1無(wú)人駕駛車輛

中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文1第一章緒論1.1課題研究背景與意義無(wú)人車輛,由行駛環(huán)境的不同,可以分為空中無(wú)人機(jī)、水面無(wú)人艇、水下無(wú)人潛水器和地面無(wú)人車輛。無(wú)人駕駛車輛是地面無(wú)人車輛的一種,通過在車上增加雷達(dá)、攝像頭等先進(jìn)傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置,如圖1-1所示,是一種能夠以較高速....


圖1-3交叉口避撞檢測(cè)

圖1-3交叉口避撞檢測(cè)

中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文4可以避開各種動(dòng)靜態(tài)障礙物[12]。國(guó)內(nèi)在此研究領(lǐng)域相對(duì)英、美、日等國(guó)家起步較晚。2011年在賀漢根教授帶領(lǐng)下,國(guó)防科技大學(xué)研發(fā)的第一輛無(wú)人駕駛車輛紅旗HQ3在長(zhǎng)沙-武漢高速公路進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn),打開了國(guó)內(nèi)無(wú)人車研究的大門,創(chuàng)造了在復(fù)雜交通環(huán)境下無(wú)人駕駛的新紀(jì)....


圖2-3車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

圖2-3車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

中國(guó)民航大學(xué)碩士學(xué)位論文12程復(fù)雜,在規(guī)劃階段為保證算法的實(shí)時(shí)性,作如下約束和近似?紤]機(jī)場(chǎng)環(huán)境下車輛低速行駛(貨運(yùn)10~20公里/小時(shí)),簡(jiǎn)化車輛到一個(gè)二維平面,車輛轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)模型和車輛轉(zhuǎn)向過程分別如圖2-3、圖2-4所示。圖2-3中的(Xr,Yr)和(Xf,Yf)分別為車輛后軸....


圖2-4車輛前輪轉(zhuǎn)向示意圖

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本文編號(hào):3920884

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