越野环境自主车辆导航地图自动化构建与优化

"越野环境下自主车辆导航地图自动创建方法研究 (2011年) - 该论文介绍了一种在复杂越野环境中为自动驾驶车辆自动生成导航地图的方法。通过车载摄像机获取图像并转换到车体坐标系，结合车辆行驶轨迹，利用基于标记的分水岭算法确定可通行区域，然后融合局部俯视图信息生成全局一致的地图，并在实时导航需求下进行地图优化。实车试验验证了这种方法能有效满足自主车的实时导航需求，提高路径规划效率。" 这篇论文探讨的是越野环境中的自动驾驶车辆导航地图创建技术。在这样的环境中，传统的地图制作方法往往难以应对复杂的地形和不确定性，因此需要开发新的自动化解决方案。论文作者提出了一个创新的自动地图创建流程： 1. **图像处理与坐标转换**：首先，使用车载摄像机捕获环境图像，并将这些图像投影到车辆的本地坐标系中。这一步骤是为了将视觉信息与车辆的实际运动状态相结合，以便更准确地理解周围环境。 2. **可通行区域判定**：结合车辆行驶轨迹，应用基于标记的分水岭算法来分析图像，识别出可以安全行驶的区域。分水岭算法是一种图像分割方法，常用于分割复杂地形或障碍物，这里用于区分可通行和不可通行的地形。 3. **局部俯视图融合**：通过整合多个局部俯视图，构建出全局一致的地图。这一步骤有助于消除局部视野的局限性，提供更全面的环境感知。 4. **地图优化与实时导航**：在考虑到实时导航需求的前提下，对生成的地图进行进一步优化，确保其能够支持高效、可靠的路径规划。这意味着地图必须快速更新，适应环境变化，并提供准确的路径指导。 实车实验结果证明了该方法的有效性，它成功地满足了自动驾驶车辆在越野环境下的实时导航需求，同时提高了路径规划的效率。这一研究对于提升自动驾驶汽车在非结构化环境中的自主导航能力具有重要意义，特别是在军事、救援和探险等特殊领域具有广泛应用前景。 论文作者包括张小波、戴斌、刘大学和陈清阳，他们来自国防科学技术大学机电工程与自动化学院。这项工作得到了国家自然科学基金重点资助项目的资金支持，体现了对智能系统和机器人领域的深入研究。 关键词涵盖了自动驾驶、地图创建、分水岭变换和地图优化等领域，表明该研究涉及计算机视觉、模式识别、机器人学以及自动控制等多个交叉学科。这篇论文的发表不仅提供了具体的技术方案，也为相关领域的研究者提供了理论基础和实践参考。