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一文读懂自动驾驶研究现状
[发布时间]:2019年1月22日 [来源]:网络 [点击率]:7534
【导读】: 自动驾驶载具或将引爆人类的下一次出行方式革命,而我们目前又已经走到了哪一步近日,巴西圣埃斯皮里图联邦大学的研究者在 arXiv 上发布了一篇自动驾驶汽车研究情况总结,并简单梳理了产业界的进展。本文...

  3. 感知
  在这一节,我们将介绍文献中为自动驾驶汽车的感知系统提出的重要方法,包括定位器(或定位)、离线障碍物地图测绘、道路地图测绘、移动障碍物跟踪、交通信号检测与识别。

  A 定位
  定位模块负责估计自动驾驶汽车相对于地图或道路(比如表示成路沿或其它道路标记)的姿态(位置和方向)。大多数通用的定位子系统都基于 GPS。但是,总的来说,这些系统不能用于城市中的自动驾驶汽车,因为在有遮挡的区域不能确保有 GPS 信号,比如树下、城市峡谷(大型建筑之间的区域)、隧道。
  文献中已经提出了多种不依赖 GPS 的定位方法。它们主要可分为三类:基于 LIDAR 的方法、基于 LIDAR 加相机的方法、基于相机的方法。基于 LIDAR 的定位方法仅依靠 LIDAR 传感器,这种方法测量准确且易于处理。但是,尽管 LIDAR 行业确实在努力降低生产成本,但与相机相比仍然价格高昂。在典型的基于 LIDAR 加相机的定位方法中,LIDAR 数据仅被用于构建地图,估计自动驾驶汽车相对于地图的位置则会使用相机数据,这能够降低成本。基于相机的定位方法很便宜廉价,但通常没那么精确可靠。

  1) 基于 LIDAR 的定位
  2) 基于 LIDAR 加相机的定位
  3) 基于相机的定位

  B 离线障碍物地图测绘
  离线障碍物地图测绘子系统负责计算自动驾驶汽车所在环境中的障碍物地图。这个子系统是基础系统,让自动车辆有能力安全地驶过公共道路而不与障碍物(比如标牌、路沿)发生碰转。障碍物地图包含汽车也许可以驶过或不能驶过的位置的信息,并区分了自由区域(可通行)与已占用区域。汽车必须一直处于自由区域内。障碍物地图是根据地图测绘阶段的传感器数据构建的,并会被存储起来以待自动操作阶段使用。
  状态空间的表征形式通常可分为拓扑表征 [CUM08] [MIL12] [FORE18] 和度量表征 [HOR13] [MUT16] [SCH18]。拓扑表征是将状态建模为图(graph),其中节点代表重要的位置(或特征),边表示它们之间的拓扑关系(比如位置、方向、接近程度和连通性)。这些分解的分辨率取决于环境的结构。度量表征通常是将状态空间分解成规则间隔的单元。这种分解形式并不取决于特征的位置和形状。度量表征的空间分辨率往往高于拓扑表征的。其易变性和高效性使其成为了最常用的空间表征。要了解用于创建拓扑表征的主要的基于视觉的方法,读者可参阅 Garcia-Fidalgo and Ortiz [FID15]。这里我们总结了用于计算度量表征的最重要方法,这些方法又可进一步分为离散和连续空间表征。

  1) 离散空间度量表征
  2) 连续空间度量表征

  C 道路地图测绘
  道路测绘子系统负责收集自动驾驶汽车周围的道路和车道信息,并使用几何和拓扑属性将它们表示在地图中,包括互连的区域和受限区域。道路地图测绘子系统的主要主题是地图表征和地图创建。

  1) 道路地图表征

图 4:无人驾驶汽车 IARA 使用的道路网格地图和 RDDF 路径。

  绿色和红色区域表示道路网格地图,黑点是 RDDF 路径点,这是从道路网格地图中自动提取出来的。

图 5:自动车辆项目 [BEN14] 使用的 lanelet(车道片段)地图的图模型。

  红色和绿色点分别表示车道片段 A、B、C 的左和右路沿。该图展示了 A 和 C 交汇成 B 的情况。

  2) 道路地图创建
  D 移动目标跟踪
  移动目标跟踪(MOT)子系统(也被称为检测与跟踪多目标/DATMO)负责检测和跟踪自动驾驶汽车所处环境中的移动障碍物的姿态。这个子系统对自动车辆的决策而言至关重要,能帮汽车避免与可能移动的物体(比如其它汽车和行人)发生碰撞。移动障碍物随时间的位置变化通常是根据测距传感器(比如 LIDAR 和 RADAR)或立体相机捕获的数据估计的。来自单目相机的图像能提供丰富的外观信息,这可用于改善对移动障碍物的假设。为了应对传感器测量的不确定性,可将贝叶斯滤波器(比如卡尔曼或粒子滤波器)用于状态预测。文献中已提出了多种用于 MOT 的方法。这里我们将给出近十年最新发表的相关文献。更早期的研究可参阅 Petrovskaya et al. [PET12]、Bernini et al. [BER14] 和 Giro et al. [GIR16]。

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