【摘 要】
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随着移动机器人技术的飞速发展,无人驾驶汽车正在成为机器人研究领域的热点。经过几十年的不断尝试,借助于更快的计算机、可靠的硬件传感器和新一代人工智能技术,汽车可以获得与人类相似的能力,在复杂多变的环境中独立安全地自主行驶。本课题设计了基于GPS和四线激光雷达为主的多传感器无人车平台,并对无人车自主导航技术进行了研究。首先,基于GPS、超声波传感器和IBEO四线激光雷达等传感器,设计了多传感器无人车自
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随着移动机器人技术的飞速发展,无人驾驶汽车正在成为机器人研究领域的热点。经过几十年的不断尝试,借助于更快的计算机、可靠的硬件传感器和新一代人工智能技术,汽车可以获得与人类相似的能力,在复杂多变的环境中独立安全地自主行驶。本课题设计了基于GPS和四线激光雷达为主的多传感器无人车平台,并对无人车自主导航技术进行了研究。首先,基于GPS、超声波传感器和IBEO四线激光雷达等传感器,设计了多传感器无人车自主导航系统,介绍了多传感器的选择、连接、系统集成方法,以及利用RS232通信协议编译上下位机的通信软件,发送控制指令实现在PC机端对无人车的控制。其次,对无人车自主导航技术进行了研究。在利用串口通信获取GPS的输出信息基础上,对无人车定位,同时根据经纬度信息,利用百度地图API的导航算法实现无人车的全局导航。在无人车的动态导航运行过程中,通过四线激光雷达获得障碍物检测信息,设计避障算法,实现避障功能;在无人车后部,利用超声传感器检测四线激光雷达的盲区,辅助无人车对后方障碍物的安全避障。最后,在分析四线激光雷达特点的基础上,介绍了根据TCP/IP以太网通信协议获取四线激光雷达的点云数据的方法;介绍了利用OpenGL库绘制点云数据信息,结合IBEO公司的SDK对无人车周围的部分路面障碍物信息进行识别的方法。通过实验测试,验证了系统设计的有效性。本文介绍的多传感器无人车自主导航系统的特色在于,采用四线激光雷达结合GPS实现无人车的自主导航设计,系统通过四线激光雷达不但可以精准检测路面障碍物的有无,更重要的是可以识别特定的障碍物类别,为进一步提高无人车导航控制的智能化水平奠定了基础。
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