智能物網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)教學(xué)研究平臺是基于高性能數字信號處理器的機器視覺(jué)研究平臺，包括圖像處理基本算法驗證平臺、道路環(huán)境模擬系統(Avida TX2)，下面由小編為大家詳細介紹!

　　簡(jiǎn)介

　　機器視覺(jué)研究平臺可以提供車(chē)輛、行人和道路邊緣的檢測、定位和跟蹤等應用案例作為實(shí)驗，為研究和學(xué)習提供便利。通過(guò)實(shí)驗操作，我們可以學(xué)習建立視覺(jué)應用系統所需的各種硬件、方法和圖像處理技術(shù)，同時(shí)對無(wú)人駕駛中的視覺(jué)目標檢測和判定過(guò)程有了深入的了解和掌握。該平臺具有開(kāi)放的結構，提供了擴展的接口，還可以添加自己的圖像處理算法。

　　平臺介紹用戶(hù)

　　該激光雷達研究平臺包括TX2 ARM架構下的雷達驅動(dòng)、雷達數據DBC分析和雷達識別結果可視化等基本功能。德?tīng)柛５碾娮幼孕舱窈撩撞ɡ走_有中距離和遠距離兩種工作模式。通過(guò)兩種模式的結合，可以輸出64個(gè)目標。目標屬性包括位置、距離、速度和加速度。毫米波識別具有傳感距離遠、抗干擾能力強、與視覺(jué)傳感器融合、目標結果更加穩定等優(yōu)點(diǎn)。毫米波雷達將識別結果作為獨立的節點(diǎn)輸出，各個(gè)傳感模塊相互獨立，便于融合工作。

　　用戶(hù)需要使用多線(xiàn)激光雷達來(lái)學(xué)習激光雷達數據擬合和三維場(chǎng)景重建技術(shù)。

　　激光雷達研究平臺包括傳感器驅動(dòng)、點(diǎn)云分析、目標識別、地圖柵格化和場(chǎng)景重建功能。該平臺以Verodain的16線(xiàn)激光雷達為傳感器輸入，通過(guò)自動(dòng)軟件下的驅動(dòng)和分析節點(diǎn)，以主題格式發(fā)布點(diǎn)云數據。激光雷達定位精度高，能在傳感器融合中為目標提供深度信息，便于后續的傳感任務(wù)，如目標跟蹤和姿態(tài)估計，也可用于導航任務(wù)，如2D光柵化地圖和三維地圖重建定位。

　　局部路徑規劃:主要是檢測障礙物，跟蹤障礙物的運動(dòng)軌跡，計算下一個(gè)可能的位置，最后繪制包含現有碰撞風(fēng)險和潛在碰撞風(fēng)險的障礙物地圖。局部路徑規劃的前提是對當前環(huán)境的感知和深刻理解。局部路徑規劃算法包括人工勢場(chǎng)法、DWA法(動(dòng)態(tài)窗口法)，PRM等。

　　全局路徑規劃:首先建立環(huán)境模型(拓撲級環(huán)境圖)，在此基礎上進(jìn)行最優(yōu)路徑搜索，形成全局路徑規劃。環(huán)境模型有三種類(lèi)型，即網(wǎng)格法、可視法和自由空間法。路徑搜索算法包括Dijkstra、Floyd-Warshall、A*，層次法、動(dòng)作行為法、勢場(chǎng)法、罰函數法和仿生算法如遺傳算法、模擬退火法、蟻群算法等。

　　軌跡規劃:在全局路徑規劃和局部路徑規劃的基礎上，考慮時(shí)間序列和車(chē)輛動(dòng)力學(xué)來(lái)規劃車(chē)輛軌跡，最終設定車(chē)輛的縱向加速度和橫向角速度。軌跡規劃方法可分為模型預測控制和幾何軌跡規劃方法。

　　路徑規劃是無(wú)人駕駛算法中最復雜的部分。它分為全局路徑規劃、局部路徑規劃(動(dòng)態(tài)路徑規劃)和路徑規劃。路徑規劃平臺提供了從環(huán)境建模到路徑規劃的基本案例，為初學(xué)者理解和掌握無(wú)人路徑規劃的基本過(guò)程以及學(xué)習和使用路徑規劃的基本算法奠定了基礎。

　　硬件設備層由智能無(wú)人車(chē)、中型無(wú)人車(chē)和模擬城市道路設施組成，智能無(wú)人車(chē)搭載基于新能源車(chē)體的先進(jìn)激光雷達、導航定位、雙目攝像機和線(xiàn)控設備;中型無(wú)人駕駛車(chē)輛裝載智能無(wú)人駕駛車(chē)輛所需的所有智能設備;模擬的城市道路設施通過(guò)控制系統形成集成控制平臺;實(shí)驗教學(xué)層按照感知識別、決策規劃、無(wú)人駕駛車(chē)輛控制與執行、城市道路智能控制與實(shí)訓三個(gè)模塊開(kāi)展教學(xué)工作

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