低速无人驾驶原理及应用

目录
第1章 无人驾驶技术概论 1
1.1 国内外无人驾驶技术的发展及现状 1
1.1.1 发展历史 1
1.1.2 自动驾驶分级 2
1.1.3 各国无人驾驶相关法律法规的建设 5
1.2 国内外低速无人驾驶技术的发展现状 12
1.2.1 国际发展现状 12
1.2.2 国内发展现状 15
1.3 低速无人驾驶技术的技术特点 18
1.3.1 行驶速度不同带来的差异 18
1.3.2 行驶环境不同带来的差异 19
1.3.3 车辆平台不同带来的差异 21
1.3.4 改造成本要求不同带来的差异 23
1.3.5 感知特点不同带来的差异 24
1.3.6 决策逻辑不同带来的差异 25
第2章 低速无人驾驶基本原理 26
2.1 无人驾驶车辆的体系结构 26
2.2 复杂场景低速无人驾驶感知系统构成 30
2.3 低速无人车决策规划系统体系结构 32
2.3.1 分层递阶式体系结构 33
2.3.2 反应式体系结构 34
2.3.3 混合式体系结构 35
2.4 低速无人车控制系统构成 35
2.5 低速无人车体系结构实例分析 37
2.5.1 小旋风第四代低速无人车平台整体介绍 37
2.5.2 小旋风第四代低速无人车平台硬件结构分析 38
2.5.3 小旋风第四代低速无人车平台软件体系分析 40
第3章 低速无人驾驶车辆底盘改造方法 42
3.1 低速无人驾驶车辆底盘的选择和对比 42
3.1.1 低速无人驾驶车底盘参数分析 42
3.1.2 低速无人驾驶车底盘对比实例分析 43
iv 低速无人驾驶原理及应用
3.1.3 B型低速无人驾驶巡逻车的线控底盘改造方案 47
3.2 自动转向系统改造原理 48
3.2.1 无人驾驶车自动转向系统改造方案 48
3.2.2 低速无人驾驶车双模转向系统改造实例分析 50
3.3 自动制动系统改造原理 52
3.3.1 低速无人驾驶车机械制动改造实例分析 55
3.3.2 低速无人驾驶车液压制动改造实例分析 58
3.4 自动挡位与速度控制系统改造原理 62
3.4.1 A型无人驾驶车自动挡位与速度控制系统改造方案 62
3.4.2 B型无人巡逻车自动挡位与速度控制系统改造方案 64
第4章 智能控制器的设计 67
4.1 国外智能驾驶控制器的发展现状 67
4.1.1 英特尔公司的智能控制器 67
4.1.2 英伟达公司的智能控制器 69
4.1.3 瑞萨公司的智能控制芯片 71
4.1.4 美国德州仪器公司的智能控制芯片 73
4.1.5 特斯拉公司的智能控制器 74
4.1.6 恩智浦半导体公司的智能控制器 75
4.2 国内智能驾驶控制器的发展现状 76
4.2.1 北京地平线机器人技术研发有限公司 76
4.2.2 百度BCU 77
4.2.3 武汉环宇智行科技有限公司 78
4.2.4 北京深鉴科技有限公司 78
4.3 智能控制器设计实例分析 79
4.3.1 核心计算模块设计 82
4.3.2 接口模块设计 84
4.3.3 数据交互设计 85
4.3.4 图像处理模块设计 85
4.4 智能车底层控制器设计实例分析 86
4.4.1 硬件系统设计 87
4.4.2 软件系统设计 94
第5章 雷达的应用 106
5.1 无人驾驶中的雷达解决方案 106
5.2 激光雷达 107
5.2.1 1 线激光雷达 108
5.2.2 车载4线、8线激光雷达 111
5.2.3 车载16线激光雷达 117
5.2.4 车载32线激光雷达 126
5.2.5 车载40线激光雷达 128
5.2.6 车载64线、128线激光雷达 128
5.2.7 现有激光雷达存在的问题 131
5.3 毫米波雷达 131
5.4 超声波雷达 134
5.4.1 超声波雷达的工作原理 134
5.4.2 超声波雷达的类型 135
5.5 固态激光 135
5.5.1 固态激光雷达的特点和分类 136
5.5.2 深圳速腾聚创科技有限公司固态激光雷达产品 136
5.5.3 Innoviz公司固态激光雷达产品 137
5.5.4 Quanergy公司 138
5.5.5 Velodyne固态激光雷达Velarray 138
5.5.6 杭州光珀智能科技有限公司 138
5.5.7 北醒(北京)光子科技有限公司的固态激光雷达 138
5.6 无人驾驶车中的激光雷达的综合应用实例分析 139
5.6.1 高速无人车雷达综合配置方案 139
5.6.2 低速无人车雷达综合配置方案 140
第6章 导航定位与视觉感知应用 142
6.1 精确定位与导航系统原理 142
6.1.1 导航定位原理 142
6.1.2 差分导航原理 143
6.1.3 差分导航设备介绍及数据格式 146
6.1.4 大地主题解算的基本原理 153
6.1.5 GPS 路网中全局路径规划 158
6.2 视觉解决方案 162
6.2.1 无人驾驶系统中视觉感知内容 163
6.2.2 无人驾驶系统中视觉感知的困难与发展 169
6.2.3 应用于无人驾驶系统的视觉解决方案举例 171
第7章 传感器融合算法 177
7.1 多传感器融合的必要性及方法 177
7.1.1 多传感器数据融合原理 177
7.1.2 多传感器数据融合基本概念 177
7.1.3 多传感器数据融合系统结构 178
7.1.4 多传感器数据融合的关键问题 178
7.1.5 多传感器数据融合算法简介 180
7.1.6 低速无人技术数据融合的特点 183
7.2 激光雷达与双目视觉融合算法实例分析 183
7.2.1 基于自适应加权的决策级数据融合 183
7.2.2 基于多传感器融合的运动目标跟踪 187
7.2.3 低速无人驾驶车辆数据融合实验与分析 191
7.3 激光雷达与GPS 导航融合算法实例分析 196
7.3.1 三次样条插值函数拟合方法 197
7.3.2 最小二乘法多项式拟合方法 198
7.3.3 基于三次样条线与多项式拟合的GPS 路点数据拟合实验 199
7.3.4 路径上障碍物提取方法 203
第8章 决策与控制算法 207
8.1 低速无人车软件架构示例 207
8.1.1 决策软件架构 208
8.1.2 控制软件架构 209
8.2 决策算法 209
8.2.1 基于有限状态机的决策算法 210
8.2.2 基于机器学习的决策算法 213
8.3 路径规划算法 214
8.3.1 基于轨迹平移的高斯平滑规划换道算法 215
8.3.2 基于高斯低通滤波的换道规划流程图 219
8.3.3 可行驶区域提取 219
8.4 控制算法 221
8.4.1 轨迹跟踪控制 221
8.4.2 纵向控制 226
第9章 低速无人驾驶技术的应用实例 229
9.1 小旋风低速系列无人车平台介绍 229
9.1.1 无人驾驶园区接驳车 230
9.1.2 无人驾驶园区消防车 230
9.1.3 无人驾驶园区送货车 231
9.1.4 无人驾驶园区情侣车 231
9.1.5 无人驾驶园区巡逻车 232
9.1.6 无人驾驶高尔夫球车 232
9.1.7 无人驾驶园区无障碍车 232
9.1.8 无人驾驶园区洒水车 233
9.1.9 无人驾驶园区救护车 233
9.1.10 无人驾驶园区物流车 233
9.2 特定场景低速无人驾驶应用实例 234
9.2.1 北京动物园夜间巡逻案例 234
9.2.2 北京联合大学旋风巴士接驳车 241
9.2.3 无人驾驶技术在农业中的应用 244
9.2.4 深圳阿尔法巴智能驾驶公交 247
9.3 低速无人驾驶技术在人才培养中的应用 248
9.3.1 解决方案 248
9.3.2 无人驾驶低速车教学平台 249
9.3.3 课程与实践案例 250
参考文献 254