无人驾驶环境感知实训平台

汽车无人驾驶环境感知实训平台基于自身的驾驶性能和共识规则，它可以识别和计划实时，可靠和准确的驾驶路线，从而确保以标准化，下面小编为您详细介绍!

　　介绍

　　无人驾驶环境感知实训平台的无人系统包括多个传感器，例如长距离和短距离毫米波雷达，激光雷达，单眼和双目照相机，超声波，GPS定位，陀螺仪惯性导航等，每个传感器以不同的频率采样并生成数据。

　　该系统对传感器数据的处理具有很强的实时性要求，因此要求无人驾驶系统能够以分布式异步实时方式处理这些数据。其次，基于这些传感器数据的融合，无人驾驶系统感知并提取驾驶环境元素，并做出导航和自动驾驶决策。这要求系统具有强大的计算能力，能够集成高性能算法并具有高可伸缩性。

　　要求汽车传感器配置要求

　　常用的车载外部传感器各有特点，例如，毫米波雷达可以准确检测前方车辆的距离和速度，并且具有很强的穿透雾气，烟雾和灰尘的能力;摄像头视觉系统可以获取车道线和交通信号等。目标的颜色和形状等细节用于进行详细识别。

　　激光雷达使用点云构建周围环境的3D模型，该模型可以检测包括车辆，行人，树木和路边的细节。通过激光雷达或毫米波雷达与视觉传感器的融合，不仅可以检测目标物体，还可以执行诸如目标空间测距和目标图像识别之类的功能，同样，GPS定位、视觉传感器和激光雷达的集成可以实现保持车道所需的高精度定位，还可以检测多种类型的障碍物目标。

　　在构建典型的环境传感系统时，常用的传感器包括摄像头和激光雷达等传感器。例如，Velodyne Lidar获取用于定位和地图构建的三维点云数据，还可以测量车辆与周围物体之间的距离;尽管传感器的垂直分辨率低于Velodyne Lidar，但它们可以产生较长的3D点云数据。

　　激光雷达传感器生成短距离二维激光扫描数据，通常用于紧急停车，而不是用于定位和地图创建;红外热像仪可用于目标检测，点灰热像仪具有360度全向覆盖范围，热像仪具有单一方向和高运行帧率。前者可用于检测运动物体，而后者可用于识别交通信号灯。 定位传感器接收卫星全球定位信息，经常使用陀螺仪传感器和里程表，修正定位信息。

　　环境感知方法

　　1.微波感应：基于微波雷达获取车辆周围环境的二维或三维距离信息，并通过距离分析和识别技术感知行车环境;

　　优点：可以直接高精度地获取物体的三维距离信息，对光照环境的变化不敏感，实时性好，体积小;

　　缺点：如果没有距离差异，就不可能感知到飞机上的目标信息，国外的成熟产品也被禁运到中国，并且很难获得;

　　2.视觉传感：基于机器视觉获取车辆周围环境的二维或三维图像信息，并通过图像分析和识别技术感知驾驶环境;

　　优点：信息丰富，实时性好，体积小，能耗低;

　　缺点：容易受到光线环境的影响，3D信息测量精度低;

　　3.通信传感器：基于无线，网络等近距离和远距离通信技术，获取车辆周围环境信息;

　　优点：可以获取其他传感方法难以实现的宏观驾驶环境信息，可以在车辆之间共享信息，并且对环境干扰不敏感;

　　缺点：无法用于车辆的自主导航控制的信息不够直接，实时性能不高，并且无法感知到周围车辆以外的其他物体的信息;

　　4.激光感应：基于激光雷达获取车辆周围环境的二维或三维距离信息，并通过距离分析和识别技术感知驾驶环境;

　　优点：可以直接获取物体的三维距离信息，测量精度高。它对照明环境的变化不敏感。车载雷达可以弥补激光发射器的一些盲点，可以准确地获得汽车的相对速度;

　　缺点：无法感知平面目标信息而没有距离差异，体积大，价格昂贵，并且不便于车辆集成;

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