没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页自动驾驶汽车综述.pdf
本文调查了自DARPA挑战后开发的关于自动驾驶汽车的研究,这类汽车配备了可归类为SAE 3级的或更高级别的自动驾驶汽车的自主系统。自动驾驶汽车自主系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为多个子系统,负责自驾汽车定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路绘制、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多负责任务的子系统,如路线规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制。在本次调查中,我们介绍了自动驾驶汽车自主系统的典型结构。我们还回顾了有关感知和决策方法的研究。此外,我们还详细描述了UFES汽车的自主系统IARA的体系结构。最后,我们列出了由科技公司开发并在媒体上报道的著名自主研发汽车。
资源详情
资源评论
资源推荐
自动驾驶汽车综述
Self-Driving Cars: A Survey
目录
I.
引言
........................................................................................................................................................... 3
II.
自动驾驶汽车架构概述
..........................................................................................................................4
III.
感知
.........................................................................................................................................................6
A.
定位
...................................................................................................................................................6
1
) 基于激光雷达的定位
..............................................................................................................6
2
) 激光雷达加摄像头定位
..........................................................................................................7
3
) 基于相机的定位
......................................................................................................................7
B.
离线障碍物建图
...............................................................................................................................8
1
) 离散空间度量表示
..................................................................................................................8
2
) 连续空间度量表示法
..............................................................................................................9
C.
道路建图
...........................................................................................................................................9
1
) 路线图表示
..............................................................................................................................9
2
) 道路地图创建
........................................................................................................................10
D.
运动物体跟踪
.................................................................................................................................11
1
) 传统的
MOT..........................................................................................................................11
2
) 基于模型的
MOT..................................................................................................................12
3
) 基于立体视觉的
MOT..........................................................................................................12
4
) 基于网格图的
MOT..............................................................................................................12
5
) 基于传感器融合的
MOT......................................................................................................13
6
) 基于深度学习的
MOT..........................................................................................................13
E.
交通信号检测和识别
..................................................................................................................... 13
1
) 交通灯检测和识别
................................................................................................................13
2
) 交通标志检测和识别
............................................................................................................14
3
) 路面标记检测和识别
............................................................................................................15
IV.
决策
...................................................................................................................................................... 15
A.
路线规划
...........................................................................................................................................15
1
) 目标导向技术
........................................................................................................................16
2
) 基于分离器的技术
................................................................................................................16
3
) 分层技术
................................................................................................................................16
4
) 有界跳跃技术
........................................................................................................................16
5
) 组合方法
................................................................................................................................17
B.
运动规划
...........................................................................................................................................17
1)
路径规划
.................................................................................................................................. 17
2)
轨迹规划
.................................................................................................................................. 18
C.
控制
...................................................................................................................................................20
1
) 路径跟踪方法
........................................................................................................................20
2
) 硬件驱动控制方法
................................................................................................................20
V. UFES IARA
汽车架构
.......................................................................................................................... 21
VI.
在工业中不断发展的自动驾驶汽车
.................................................................................................. 23
参考文献
......................................................................................................................................................25
自动驾驶汽车综述
Self-Driving Cars: A Survey
Claudine Badue, Rânik Guidolini, Raphael V. Carneiro, Pedro Azevedo, Vinicius B. Cardoso, Avelino
Forechi, Luan F. R. Jesus, Rodrigo F. Berriel, Thiago M. Paixão, Filipe Mutz, Thiago Oliveira-Santos,
Alberto F. De Souza
Departamento de Informática
Universidade Federal do Espírito Santo
Vitória, Brasil
{claudine, ranik. carneiro.raphael, pedro, vinicius, avelino, luan.jesus, rodrigo.berriel, thiagopx,
filipe , todsantos, alberto}@lcad.inf.ufes.br
摘要:我们调查了自 DARPA 挑战后开发的关于自动驾驶汽车的研究,这类汽车配备了可归类为 SAE 3 级的
或更高级别的自动驾驶汽车的自主系统。自动驾驶汽车自主系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知
系统一般分为多个子系统,负责自驾汽车定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路绘制、交通信号
检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多负责任务的子系统,如路线规划、路径规划、行为选择、运动规
划和控制。在本次调查中,我们介绍了自动驾驶汽车自主系统的典型结构。我们还回顾了有关感知和决策方法的
研究。此外,我们还详细描述了 UFES 汽车的自主系统 IARA 的体系结构。最后,我们列出了由科技公司开发并
在媒体上报道的著名自主研发汽车。
关键词:索引术语-自动驾驶汽车、感知、障碍物 绘制、道路绘制、定位、移动障碍物检测和跟踪、交通信
号检测和识别、决策、路线规划、行为选择、运动规划、控制。
Self-Driving Cars: A Survey
Summary: We surveyed research on autonomous vehicles developed since the DARPA challenge, which is equipped with an autonomous
system that can be classified as SAE 3 or a higher level of self-driving cars. The architecture of autonomous vehicle independent system is
generally divided into perceptual system and decision system. Perception system is generally divided into several subsystems, responsible for
self-driving car positioning, static obstacle drawing, mobile obstacle detection and tracking, road drawing, traffic signal detection and
identification and other tasks. Decision-making systems are often divided into many subsystems responsible for tasks, such as route planning,
Path planning, behavior selection, motion planning, and control. In this survey, we introduced the typical structure of autonomous vehicle
self-driving system. We also reviewed the research on perception and decision making methods. In addition, we describe in detail the
architecture of the autonomous system Iara of Ufes automobile. Finally, we list the famous autonomous R & amp; d cars developed by
technology companies and reported in the media.
Key words: Indexing terms-autopilot, perception, obstacle drawing, road drawing, positioning, mobile obstacle detection
and tracking, traffic signal detection and identification, decision making, route planning, behavior selection, motion
planning, control.
I. 引言
自 20 世纪 80 年代中期以来,世界各地的许多大
学、研究中心、汽车公司和其他行业的公司都在研究
和开发自动驾驶汽车(又称无人驾驶汽车和自动驾驶
汽车)。过去的二十年里主要的自动驾驶研究平台有德
国 联 邦 国 防 大 学 慕 尼 黑 分 校 University of the
Bundeswehr Munich(UniBw Munich)[DIC87],Navlab 的
移动平台[THO91],UniBw Munich 和 DaimlerBenz 的汽
车”VaMP”和”VITA-2”[GER14],帕维亚大学 University
of Pavia 和 帕 尔 马 大 学 (University of Parma) 的 汽 车
ARGO[BRO99],UBM 的”VaMoRs”和”VaMP”[GRE00]。
为了促进自动驾驶汽车的技术发展,美国国防高级研
究计划局(DARPA)在过去十年里组织了三次竞赛。
第一次为 DARPA Grand Challenge 的项目于 2004 年在
美国莫哈韦沙漠(Mojave Desert)进行,要求无人驾
驶汽车在 10 小时内在 142 英里长的沙漠小径上行驶。
所有参赛车辆在最初几英里内都失败了。
DARPA 大挑战[BUE07]于 2005 年再次举行,要求机器
人汽车在 132 英里长的路线上行驶,穿过平地、干涸
的湖床和山口,包括三条狭窄的隧道和 100 多个急转
弯。本次比赛共有 23 名决赛选手和 4 辆赛车在规定的
时间内完成了比赛路线。斯坦福大学的汽车“斯坦利”
(THR07)位居第一,卡内基梅隆大学的汽车“沙尘
暴”和“h1ghlander”分别位居第二和第三。
2007 年,第三次比赛,即 DARPA 城市挑战赛
(BUE09),在美国加利福尼亚州前乔治空军基地举行,
要求自动驾驶汽车在 6 小时的时间内和其他自动驾驶
和人工驾驶的汽车一起,在模拟城市环境中行驶 60 英
里长的路线。汽车必须遵守加利福尼亚州的交通规则。
这次比赛有 11 名决赛选手和 6 辆赛车在规定的时间内
完成了比赛路线。卡内基梅隆大学的汽车“BOSS”
[URM08] 位 居第 一 , 斯 坦 福 大 学 的 汽 车 “Junior ”
[MON08]位居第二,弗吉尼亚理工大学的汽车“Odin”
[BAC08]位居第三。尽管这些比赛所带来的挑战比日常
交通中常见的挑战要简单得多,但它们被誉为自动驾
驶汽车发展的里程碑。
DARPA 挑战赛以来,已经进行了许多自驾汽车比
赛和试验。例如:2006 年至今年举行的欧洲陆地机器
人试验(ELROB)[ELR18]。2009-2013 年智能汽车未
来挑战[Xin14];2009 年至 2017 年的自主车辆竞赛
[AUT 17];现代自主挑战赛,2010 年[CER11];vislab
洲际自治挑战赛,2010 年[bro12];2011 年和 2016 年
合作驾驶大挑战赛(GCDC)[GCD16]。还有公共道路
2013 年城市无人驾驶汽车测试[Bro15]。
与此同时,全球学术界和工业界对无人驾驶汽车
的研究都在加速。机器人汽车研究的著名大学如卡内
基梅隆大学(Car18)、斯坦福大学(Stanford University)
(Sta18)、麻省理工学院(MIT17)、弗吉尼亚理工学
院(Vir18)和 FZI 信息技术研究中心(FZI18)开展相
关研究。著名的公司包括谷歌[Way18]、优步[UBE18]、
百度[Apo18]、Lyft[Lyf18]、Aptiv[Apt18]、特斯拉[Tes18]、
英伟达[Nvidia 18]、Aurora[Aur18]、Zenuity[Zen18]、
戴 姆 勒 和 博 世 [Bos18] 、 Argo Ai[Arg18] , Renesas
Autonomy[Ren18] 、 Almotive[AIM18] Autox[Aut18] ,
Mobileye[Mob18],Ambarella[Amb18],Pony.ai.[pon18]、
jd[jd18]、idriverplus[idr18]、丰田[toy18],福特(For18)、
沃尔沃(Volv18),奔驰(Mercedes-Benz)[Mel18]。
尽管大学对自驾汽车的研究大多在美国、欧洲和
亚洲进行,但在中国、巴西和其他国家也进行了一些
相关的调查。巴西自驾汽车研究水平台例如联邦大学
的米纳斯•杰拉 斯(UFMG)汽车。CADU [LIM10]
[SAB10] [LIM13] [DIA15a], 圣 保 罗 大 学 的 汽 车
CARINA [FER14] [MAS14] [SHI16][HAT17],以及大学
的联邦政府,特别是圣多里托(UFES)的汽车 IARA
[MUT16] [CAR17] [GUI16] [GUI17].IARA 是巴西第一
辆在城市道路和高速公路上自主行驶 74 公里的无人驾
驶汽车。
为了衡量自动驾驶汽车的自主性水平,国际汽车
工程师学会(以前简称为 SAE,或汽车工程师协会)
发布了一个基于人类驾驶员干预和注意程度的分类系
统。他们要求,自动驾驶汽车的自主权等级可以从 L0
(汽车的自主权系统发出警告,可以暂时干预,但没
有持续的汽车控制)到 L5(任何情况下都不需要人为
干预)[SAE16]。在本文中,我们调查了自 DARPA 挑
战以来的自主汽车文献中发表的关于自主汽车的研究,
这些自主汽车配备了一个可归类为 SAE 3 级或更高级
别的自主系统[SAE16]。
自动驾驶汽车自主系统的体系结构通常分为两个
主要部分:感知系统和决策系统[PAD16]。感知系统一
般分为多个子系统,负责自驾汽车定位、静态障碍物
绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路绘制、交通信号
检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多负责
任务的子系统,如路线规划、路径规划、行为选择、
运动规划和控制,尽管这种划分有些模糊,文献中有
几个不同的变化[PAD16]。在本次调查中,我们介绍了
自动驾驶汽车自主系统的典型结构。我们还回顾了有
关感知和决策方法的研究。
本文的其余部分结构如下。在第二节中,我们概
述了自动驾驶汽车自主系统的典型结构;概述了感知
系统、决策系统及其子系统的功能;并概述了文献中
关于一些自动驾驶汽车的结构。在第三节中,我们对
感知系统的重要方法进行了研究,包括障碍物绘制、
道路绘制、定位、移动障碍物检测和跟踪、交通信号
检测和识别。在第四节中,我们对决策系统的相关技
术进行了研究,包括路径规划、路径规划、行为选择、
运动规划和控制子系统。在第五节中,我们详细描述
了 UFES 汽车的自主系统 IARA 的体系结构。最后,
在第六节中,我们列出了由科技公司开发并在媒体上
报道的知名自主研究汽车。
II. 自动驾驶汽车架构概述
在本节中,我们概述了自动驾驶汽车自动化系统的
典型架构,并对感知系统、决策系统及其子系统的任
务进行了概述。
图 1 显示了自动驾驶汽车自动化系统的典型结构
框图,其中感知和决策系统[PAD16]显示为不同颜色模
块。感知系统负责估计车辆状态,并使用车载传感器
采集的数据(如光探测和测距(LiDAR)、无线电探测
和测距(雷达)、摄像头、全球定位系统(GPS)、惯
性测量(IMU)、里程计等,以及与传感器、道路网络、
交通规则、汽车动力学等的初始信息。决策系统负责
将车辆从初始位置导航到用户定义的最终目标,考虑
车辆状态和环境的内部表示,以及交通规则和乘客舒
适度。头、全球定位系统(GPS)、惯性测量(IMU)、
里程计等,以及与传感器、道路网络、交通规则、汽
车动力学等的初始信息。决策系统负责将车辆从初始
位置导航到用户定义的最终目标,考虑车辆状态和环
图 1 自动驾驶汽车典型的层次结构
境的内部表示,以及交通规则和乘客舒适度。
为了在整个环境中驾驶汽车,决策系统需要知道
汽车在其中的位置。定位器模块(图 1)负责估计与环
境静态地图相关的车辆状态(姿态、线性速度、角速
度等)。这些静态地图(或离线地图,图 1)在自动运
行之前自动计算,通常使用自动驾驶汽车本身的传感
器,尽管通常需要手动注释(即人行横道或交通灯的
位置)或编辑(即删除传感器捕获的非静态物体)。TSD
表示交通信号检测和 MOT、移动目标跟踪。
定位模块接收离线地图、传感器数据和平台里程
计的输入,并生成自动驾驶汽车的状态输出(图 1)。
值得注意的是,尽管 GPS 可能有助于定位过程,但由
于高大树木、建筑物、隧道等造成的干扰,仅 GPS 定
位不足以在城市环境中进行准确的定位,这使得 GPS
定位不可靠。我们相关内容在 III.A 节中关于局部定位
技术讲述。建图模块接收离线地图和状态作为输入,
并生成在线建图作为输出。这种在线地图通常是离线
剩余41页未读,继续阅读
流浪机器人
- 粉丝: 318
- 资源: 4
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf
- 建筑供配电系统相关课件.pptx
- 企业管理规章制度及管理模式.doc
- vb打开摄像头.doc
- 云计算-可信计算中认证协议改进方案.pdf
- [详细完整版]单片机编程4.ppt
- c语言常用算法.pdf
- c++经典程序代码大全.pdf
- 单片机数字时钟资料.doc
- 11项目管理前沿1.0.pptx
- 基于ssm的“魅力”繁峙宣传网站的设计与实现论文.doc
- 智慧交通综合解决方案.pptx
- 建筑防潮设计-PowerPointPresentati.pptx
- SPC统计过程控制程序.pptx
- SPC统计方法基础知识.pptx
- MW全能培训汽轮机调节保安系统PPT教学课件.pptx
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论0