《基於立體視覺的彎道環境感知及車輛自主駕駛控制》是依託北京航空航天大學，由徐國艷擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於立體視覺的彎道環境感知及車輛自主駕駛控制
- 依託單位：北京航空航天大學
- 項目負責人：徐國艷
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
車道保持和車輛縱向防撞是智慧型車輛的兩大主要核心研究內容，本項目針對彎道這一交通事故多發地段，研究基於立體視覺的車輛彎道環境實時動態檢測和重構，深入研究車輛彎道自主駕駛的車道保持和縱向防撞控制規律。研究內容包括：建立曲線道路模型，提出彎道車道線識別和三維重構算法；提出基於立體視覺的高實時性車輛檢測算法和高精度車距測量算法；建立彎道上前方障礙物車輛的行駛行為預測模型，估計前方多車道障礙物車輛的行駛行為（如其加速、減速、制動、換道等行為）；建立車輛彎道保持動態控制模型，解決彎道保持動態穩定性不足和強非線性特徵實時性較差問題；建立適合於彎道的安全距離模型和縱橫向動力學耦合模型，結合前方車輛行駛行為分析預測，建立車輛縱向防撞控制模型。本項目的研究有助於完善車輛環境信息感知、車道保持和車輛縱向防撞控制理論，研究成果可用於車輛車道保持和縱向防撞輔助駕駛或自主駕駛系統中，具有較高的的學術意義和實用價值。
結題摘要
針對彎道這一交通事故多發地段，深入研究了基於立體視覺的車輛彎道環境實時動態檢測和重構、車輛彎道自主駕駛的車道保持和縱向防撞控制規律。 提出了一種利用Bézier曲線重構車道線的方法，解決了車道線重構中對複雜環境適應性和大彎道擬合準確性及實時性問題；提出了一種基於雙目立體視覺的自車位置判斷與車道線識別的算法。針對彎道提出了一種基於立體視覺系統的前車識別與前車狀態信息獲取的算法，提出了一種基於立式標靶的車載單目攝像頭測距測高方法。較好地實現了車輛彎道環境動態實時監測和重構。 利用自適應滑模控制，設計了具有參數不確定性的彎道保持控制規律；設計了李雅普諾夫函式，證明了在所設計的控制算法的穩定性，並基於PreScan軟體進行了的彎道保持仿真實驗研究。提出了基於機器視覺及自適應模糊PID算法的彎道跟隨和防撞控制策略。TrukSim和Simulink聯合仿真驗證了算法對不同類型的車輛都具有很好的適用性。進行了dSPACE硬體在環仿真。基於預瞄跟隨理論和模糊自適應整定PID控制原理，設計了自主駕駛車輛路徑跟隨控制算法。設計了一種分層控制的車輛跟馳控制系統，實驗證明算法能較好地實現跟車和防撞控制。 提出了換道軌跡縱向長度最佳化的五次多項式換道軌跡方法，縱向長度的最佳化通過最小化橫向加速度和換道時間得到。用PreScan 軟體和Matlab/Simulink 軟體聯合建立了智慧型車在多車道多車輛環境下的模型，該模型包含軌跡動態規劃模組、換道行為觸發控制規劃模組、換道過程中期望速度規劃模組、方向盤轉角控制模組和速度控制模組。仿真分析結果驗證了運動軌跡動態規划算法的有效性。在dSPACE硬體在環仿真試驗台架上對車輛運動軌跡動態規划算法進行硬體在環仿真。分析硬體在環仿真數據，驗證車輛運動軌跡動態規划算法在誤差允許範圍內有效。 研究設計了自主駕駛試驗車的整體架構，主要分為感知、控制、執行三個層次，搭建了基於雙目視覺的環境感知平台，開發了控制器和智慧型駕駛系統，進行了實車實驗驗證。
