无人机舱现场图像监控的软件设计及应用

根据无人驾驶机舱的特点和发展的要求，除对各种参数的监测外，对机舱的现场状况的了解无疑对机舱运行的可靠性有着重要的意义．基于H．263(video coding for low-hil-rate communication)图像编解码标准，采用软件的方式完成了对现场图像的实时采集、编码、局域网的传输，异地的解码、回显等功能，实现了对机舱现场状况的实时监视。     

可能颠覆我们的生活

人工智能初创企业Anki开发出无人驾驶玩具汽车,与谷歌无人驾驶汽车叫l板。它携带的传感器可接收iPhone或iPad数据,以便玩家控制其速度有方向。     

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测与辨识探析

随着无人驾驶技术的快速发展,无人驾驶矿用自卸车应运而生,但环境感知条件下的自主导航一直成为阻碍该技术继续发展的难点。由于环境相对复杂、障碍物种类多,无人驾驶矿用自卸车必须对周围环境进行更加高效的探索与了解,才能有效辨识与避开障碍物。基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测与辨识技术,要求能精准获取障碍物的三维信息,为无人驾驶矿用自卸车的发展奠定基础。     

无人驾驶车辆横向位置改良单神经元PID控制

根据无人驾驶车辆横向运动学模型高非线性、时变的特点,设计了改良单神经元PID控制器,进而制定出相应的横向位置跟踪控制方案.采用该控制方案即使车体在速度时变的情况下,仍得到较好的控制效果,提高了在不确定环境中轨迹跟踪的鲁棒性.经VRML语言建立起的三维动画仿真,验证了该控制方法的正确性,为无人驾驶车辆轨迹跟踪的实用控制方案提供了理论依据.     

无人驾驶清扫车路径优化模型及其求解算法

随着无人驾驶清扫车的推广使用,合理地减少额外的行驶时间是必要的.本文将无人驾驶清扫车路径问题看作是道路中间存在车场且有容量限制的弧路径问题,并建立无人驾驶清扫车路径优化模型,设计了求解该模型的模拟退火算法,对每辆车的行驶路线先后优化两次,案例分析结果显示所有车辆的行驶时间减少了50％,验证了算法的有效性.论文最后给出了...     

融合反步法的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制方法

为了解决无人驾驶汽车轨迹跟踪控制的准确性、稳定性和快速性问题,将反步法分别融合滑模变结构控制和模糊自适应控制.建立车辆三自由度运动学位姿误差微分方程,推导了基于反步法的车速和横摆角速度控制律,结合Lyapunov稳定性判据验证了系统稳定性.分别建立融合反步法的滑模变结构和模糊自适应轨迹跟踪控制方法,结合轨迹跟踪稳态误差、超调量和调整时间,验证、比较了控制方法准确性、稳定性和快速性3种性能的优劣.结果表明：融合反步法的滑模变结构轨迹跟踪控制的稳定性最好,轨迹跟踪超调量接近于0;融合反步法的模糊自适应轨迹跟踪控制快速性最好,轨迹跟踪调整时间相对于反步法缩短了18.2%.     

基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞算法

针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分析其行走意图.利用卡尔曼滤波算法获取状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图...     

基于改进SegNet算法的车道线检测方法

无人驾驶车辆在结构化道路中需要通过车道线判断自身位置,为提高其检测的实时性与准确性,本文提出一种利用改进SegNet网络算法与连通域约束相结合的方法实现车道线检测识别。将对称的SegNet网络算法改为非对称结构对车道线作逐像素提取：利用卷积与池化提取车道线特征,摒弃传统的车道线聚类过程,利用二值化图像结合连通域约束与关联对车道特征点进行分类,最后对相同类别的车道特征点进行车道线拟合。该算法在香港中文大学的 CULane 数据集和图森未来的TuSimple数据集上进行了训练与测试,该算法对车道分割准确、实时处理能力优秀,检测识别效果优于传统SegNet网络算法,其平均检测精度为 94.60%,每帧检测耗时提升53毫秒。     

一种智能汽车的实时道路边缘检测算法

以无人驾驶汽车为平台,针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测问题,提出了一种智能汽车的实时道路边缘检测算法。该算法首先对获取的激光雷达数据点云进行标定、分层与中值滤波,然后提取各层的左右边界点,而后利用随机抽样一致性算法(简称Ransac)对左右边界点集进行直线拟合,最后用卡尔曼滤波算法进行跟踪,从而实现实时的道路边缘检测。经实验验证,该算法准确率高,可靠性强,能够准确完成道路边缘检测,可以满足实时系统的要求,并已经成功应用于2014年的"智能汽车未来挑战赛",而且取得了第三名的好成绩。     

无人驾驶时代即将到来

"绿灯亮起,一辆无人驾驶的汽车缓缓起动,平稳地行驶在公路上,方向盘不时地自主转动,遇到施工障碍时自动绕开,前方有车时换道超车,行人穿越马路时自动减速避让……"这听起来像某个科幻电影中的片段,却在内蒙古自治区赤峰市翁牛特旗的公路上真实上演。国家自然科学基金委近日表示,我国自主研发的无人驾驶汽车201 5年将测试从北京行驶至深圳。技术先进好比机器人专家这样定义无人驾驶汽车:"是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能