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无人驾驶智能车导航定位系统设计研究

随着大型露天煤矿开采深度下探,坡度大、弯道多的现象逐渐增多,矿车驾驶难度高且存在安全隐患。提出了一种露天煤矿卡车无人驾驶系统设计方案,该无人驾驶系统包含车载自动驾驶子系统、车地无线通信子系统、地面管理子系统,可实现矿用卡车"装、运、卸"作业过程的完全无人自主运行。为满足露天煤矿非结构化环境感知需求,提出了面向露天煤矿非结构化环境的多源异构传感器融合感知算法;针对矿用卡车在不同载质量与不同坡度中的行驶需求,提出了考虑质量与坡度的纵向自适应控制算法,以适应不同载质量下坡停、坡起、定点停车与车铲配合停车等工况下的纵向速度控制与距离控制要求;针对矿区大曲率转向、倒退等行驶需求,提出了基于变参数自适应的前进横向控制方法与后退横向控制方法,以达到矿区全部复杂路面横向精确控制要求。该无人驾驶系统在哈尔乌素露天煤矿进行了泥泞路面、夜间环境等不同环境的测试,结果表明,该无人驾驶系统具备矿区作业能力,能够准确循迹并自主避障与执行任务;地面控制系统能够控制无人矿用卡车的启动与关闭,在必要情况可远程控制与驾驶矿用卡车,系统各项功能平稳可靠。指出了矿山无人驾驶系统的发展趋势:（1）对于车载系统,需首先构建系统化

互补基础设施。 我们生活在自动化的新时代，垃圾箱与路灯交谈，公交车与交通信号灯通话。 传感器，微型计算机，强大的电动机和有效的电池都组合在一起，从而使不可能变为可能。 我们希望自动驾驶汽车将由驾驶员接管，并且不会以相同的方式行驶。 当所有其他交通都是智能的，道路和整个地方都是智能的时，为什么只使用视觉？ 该模型有五台计算机：一个Arduino，一个RFID阅读器，一个复杂的3轴多传感器和一部手机。 它具有四个电源。 它具有14个传感器。 一组AA电池可以运行3个小时。 它遵循一条磁条，监视行人，并响应RFID标签。 它仔细监视自己的速度和位置。 使用所有这些无数信号，它可以有效地从一个地方移到另一个地方。 这是一个奇迹，展示了集成的和互补的基础架构。 ================================================== == 现在将一些通用代码移至Ca

研究了一种改进蚁群算法在无人驾驶飞行器三维航迹规划中的应用。针对基本蚁群算法容易过早陷入局部最优以及过早陷入迭代停滞的缺陷,新提出了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法;借助最小威胁曲面这个概念,将最小威胁曲面向水平面投影,使三维航迹规划转换为二维航迹规划;并借助动态窗口这个概念,在三维离线航迹的基础上进行航迹局部重规划;最后给出仿真验证。仿真结果表明:改进蚁群算法在解的优越性和算法的快速性上都全面优于基本蚁群算法,并且改进的蚁群算法在三维航迹重规划上有很强的适应性。

PID控制算法，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器；

多车实现智能编队，协同前近，在协同运动时能够保持队形，误差可控，稳定运行，并配有相关图标进行分析说明。绝对超值