障碍物检测是智能车辆环境感知技术结构中的重要内容，也是实现辅助驾驶功能的前提。文章介绍了车辆障碍物检测所需不同类型传感器的特点，分别重点阐述了基于电磁波信息、图像信息和多信息融合的障碍物检测技术，论述了采集和处理信息的主要技术手段与算法，为智能车辆的开发和发展提供参考。

首先，本文介绍了智能驾驶领域所用的环境感知传感器；对频发的交通事故进行了深度剖析；对传感器感知盲区进行深入研究；分析了智能汽车行驶过程中产生传感器感知盲区的不可避免性。传感器感知盲区内可能存在的障碍物，由于其不可直接观测性，会导致无人驾驶汽车不能对其进行有效的避撞措施，故需要对传感器感知盲区内可能存在的障碍物进行合理、有效的预测和规避。分析无人驾驶汽车事故频发的原因，建立合理的潜在障碍物运动学预测模型，对本文涉及的传感器感知盲区敏感区域进行数据挖掘，建立基于传感器感知盲区的主动避撞控制算法，以上为主动避撞系统的整体方案架构。 然后，拟将传感器感知范围被遮挡区域边界线作为传感器感知盲区内可能出现障碍物的位置，利用卷积神经网络实时识别传感器感知盲区的类别和位置；分析传感器感知盲区的运动趋势并且根据车辆的标准参数、行车工况等搭建传感器感知盲区潜在障碍物运动学预测模型，该模型可以较好的反应参数变化下车辆的运动状态，同时反馈出传感器感知盲区的运动趋势，为下一步基于传感器感知盲区进行智能驾驶汽车主动避撞奠定了良好的基础。 接着，以自车车速、感知盲区运动状态、车辆与感知盲区的相对距离等参数为基础，以基于前车行驶状态的安全距离模型为脉络，基于感知盲区内可能存在的静态障碍物建立传感器感知盲区安全距离模型，基于可能存在的动态障碍物，研究了基于传感器感知盲区的主动避撞算法并且进行了仿真试验。本文在ＭＡＴＬＡＢ以及ＣＡＲＳＩＭ中，进行不同工况下的仿真，并与未考虑传感器感知盲区的安全距离模型仿真结果进行比较，仿真结果表明：所建传感器感知盲区安全距离模型对现有安全距离模型在传感器感知盲区处做了补充说明，研究的主动避撞控制算法极大程度的提高了汽车的主动安全性能，且尤其适用于存在高大建筑物的弯道、交岔路口等道路环境。

首先分析了行人典型动作特征所表示的行走意图，揭示了行人在不同行走轨 迹下的动态特征转移规律；通过 7 层卷积神经网络模型识别行人在不同运动状态 下的典型动作特征，并基于动作特征的变化情况模拟了 4 种行人行走意图变化过 程，简洁明了的表示出行人实际轨迹变化时间点与行走意图改变时间点的差异。 然后对过街行人运动学特性进行分析，揭示了过街行人运动轨迹的变化对无 人驾驶汽车速度控制策略的影响，并结合行人行走意图的综合考虑，提出了基于动 作特征分析的行人轨迹预测算法，提前预测行人轨迹变化情况。 其次综合考虑行人因素(Pedestrian factor)、距离因素(Distance factor)和车速因 素(Speed factor)对主动避撞控制策略的影响，建立了不同轨迹工况下的 PDS 预估 安全距离模型；在此基础上，设计了行人主动避撞算法，通过轨迹交汇时间比较、 速度误差判断等方式规划制动策略，保障行人安全的同时兼顾制动过程的平缓性。 最后搭建 Carsim/Simulink 联合仿真模型，对比分析了传统安全距离模型与本 文所提 PDS 预估安全距离模型的制动距离和制动减速度值，表明 PDS 预估安全距 离模型在行人主动避撞算法中的优势；同时对 5 种行人轨迹变化工况进行仿真分 析，验证了所设计主动避撞算法的有效性；并结合实车试验进一步证明所设计的行 人主动避撞系统的安全性和可靠性。

环境感知技术是无人驾驶车辆安全的保证。 当前，关于环境感知的研究和综述很多，旨在实现无人驾驶，同时确保人类生命的安全。 但是，该技术在新时代面临着新的挑战。 这篇综述文章试图系统地总结环境感知技术，并讨论当前面临的新挑战。 为此，首先总结了几种常用的传感方法的优点，缺点和适用场合，以提供明确的选择指南。 从三个方面探讨了环境感知技术面临的新挑战：技术，外部环境和应用。 最后，文章还指出了环境感知技术的未来发展趋势和努力。

无人驾驶汽车转向模拟器 这是基于Sully Chen的NVIDIA自驾车端到端学习（DAVE-2）的实现的自驾车转向模拟器。 怎么跑 要驱动，只需在项目目录中输入以下命令即可（我使用tensorflow创建了项目，因此无需在其前面键入model.json ）： python drive.py 要训​​练，请输入以下内容： python train_on_game.py 为了进行训练，在项目文件夹中需要有两个metatdata（csv）文件： driving_log.csv （用于培训和验证） test_driving_log.csv （用于测试） 模型 该模型具有五个卷积层，四个完

本文介绍了应用于无人驾驶汽车路径规划中全局路径规划的A*算法,从规划结果出发,分析传统A*的缺陷,并提出16邻域改进算法。为提高规划效率,减少路径规划时间提出双向16邻域改进算法。并与24邻域及48邻域算法进行比较,模拟仿真实验显示,改进后的双向16邻域算法在规划空间和搜索效率均为最优,双向搜索16邻域算法规划的路径转角少,平顺性好,规划时间短,规划效率高。

在路上找到车道线 概述 开车时，我们会用眼睛来决定要去的地方。 道路上的线条向我们显示了车道的位置，这是我们始终指引车辆驶向何处的参考。 自然，在开发自动驾驶汽车时，我们要做的第一件事就是使用算法自动检测车道线。 在这个项目中，您将使用Python和OpenCV检测图像中的车道线。 OpenCV意思是“开源计算机视觉”，它是一个软件包，其中包含许多用于分析图像的有用工具。 为了完成该项目，将提交两个文件：一个包含项目代码的文件和一个包含简要说明您的解决方案的文件。 我们已经包括模板文件将同时用于和.The代码文件被称为P1.ipynb和书面记录模板writeup_template.md 为了满足项目中的规范，请查看的要求 创建出色的论文 对于此项目，出色的论文应针对的“反射”部分提供详细的响应。 反思包括三个部分： 描述管道 找出任何缺点 提出可能的改进建议 我们鼓励在您的文章中使

运用多点预瞄与滚动优化相结合的模型预测控制算法设计了汽车的跟随转向控制模型。在双移线工况下进行了多组速度的跟随实验，结果表明该控制器跟随路径的误差小，对速度的适应性强。与Carsim控制器的跟随结果相比，其跟随效果更好。

随着汽车保有量的增长,越来越多的道路交通事故也给社会和人民造成了巨大的损失。其中,汽车驾驶人的危险驾驶行为是导致道路交通事故频频发生的主要原因。无人驾驶汽车因其无需人类驾驶操纵的特点具有广阔的应用前景。在无人驾驶汽车的行驶过程中,如何实时、鲁棒地提取行驶环境信息,以及在获得信息的基础上进行合理的运动决策是实现其安全、高效自主驾驶的关键,也是无人驾驶汽车研究中的难点和热点。论文依托国家自然科学基金重大研究计划项目(90920305)“无人驾驶车辆智能测试环境研究与开发”和中央高校基金创新团队项目(CHD2011TD006)“基于视觉信息的无人驾驶智能车辆关键技术研究”对无人驾驶汽车环境信息提取及运动决策方法展开研究,以实现无人驾驶汽车安全、高效、智能地行驶。本文的研究内容主要包括:(1)视觉图像数据采集模型和预处理研究。以无人驾驶汽车坐标系作为约束条件,建立视觉图像数据采集模型;针对图像采集质量易受行驶环境影响而造成特征难以提取的问题,研究多尺度Retinex图像增强算法和传统中值滤波算法的改进优化算法,并进行静态离线对比试验。(2)针对复杂道路环境下车道标线检测算法鲁棒性较差的问题,提出面向图像像素点的改进道路图像分割方法以深度挖掘车道标线轮廓信息;在此基础上提出基于抽样行双向扫描和成像模型约束候选特征点相结合的车道标线检测优化算法。为了实现车道标线检测与跟踪模块的有效切换,建立置信度判别模块和失效判别模块。(3)针对非结构化道路边界检测效率和鲁棒性之间难以平衡的问题,提出一种基于置信概率的分块分类方法提取道路边界的特征点,在此基础上运用改进的最小二乘法完成非结构化道路模型参数求解,并进行静态离线对比试验。(4)针对无人驾驶汽车对前方车辆识别定位准确性及稳定性要求高的问题,提出一种基于视觉传感器和64线三维激光雷达信息融合的前方车辆识别算法。通过融合64线三维激光雷达提取的障碍物位置信息,确定图像中前方车辆的感兴趣区域;以类Haar-HOG融合特征作为目标车辆描述方法,采用AdaBoost算法离线训练获得的级联分类器进行前方车辆辨识;对因遮挡问题未被识别出前方车辆的感兴趣区域,提出基于激光雷达坐标系下位置关系信息的再确认方法。(5)无人驾驶汽车运动决策建模方法研究。以宏观行驶规划为前提,在环境信息提取的基础上,结合无人驾驶汽车的自身运动状态,对其在微观动态交通环境下的两类基本运动模式进行深入研究,设计无人驾驶汽车运动模式的决策条件及对应目标量;在此基础上建立基于决策树的运动决策模型;最后,通过构建微观动态交通仿真环境对其进行合理性验证。(6)搭建基于上位机组件的无人驾驶汽车平台,并对其广义视觉传感系统参数进行标定,在此基础上进行道路试验,以验证论文提出的环境信息提取方法的有效性和运动决策模型的合理性。

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