《面向城區綜合環境的無人駕駛車輛關鍵技術及平台》是依託中國科學院合肥物質科學研究院，由梅濤擔任項目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：面向城區綜合環境的無人駕駛車輛關鍵技術及平台
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：梅濤
- 依託單位：中國科學院合肥物質科學研究院
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
無人駕駛車輛是驗證機器感知與認知理論和關鍵技術的最佳實驗平台，尤其是在複雜的城區綜合環境中。本項目圍繞視聽覺信息的認知計算重大研究計畫提出的科學問題，借鑑生物視覺認知機理，建立基於生物選擇注意和稀疏感知的仿生視覺計算模型，實現面向城區綜合環境的實時環境感知與建模；借鑑駕駛員基於環境匹配的定位方法，實現城區較大範圍內不依賴GPS的無人車自主定位；運用人工智慧方法建立駕駛行為知識庫，構建多模組協同的無人車智慧型決策系統。本項目將針對集成驗證平台的系統開放性、實時性與可靠性要求，構建具有感知、決策、控制、執行四個層次的模組化系統結構，建立具有即插即用功能的開放式體系結構和進入車輛電控系統核心的控制方式，研製出無人駕駛車輛平台。實現在城區道路環境下自主行駛二十公里以上，為各種算法與關鍵技術的驗證與評估提供實驗條件，並通過與自主品牌汽車企業的合作，獲得全面、深入、可持續的技術支持與成果套用前景。
結題摘要
本項目圍繞“視聽覺信息的認知計算”重大研究計畫的總體科學目標，攻克城區綜合環境中無人駕駛車輛的環境感知與導航定位技術，複雜交通流條件下無人駕駛車輛的智慧型決策與控制技術。項目研究開展順利，各項研究任務均按時完成或超額完成。通過本項目的研究,將計算機仿真與實驗室模擬發展到真實環境驗證，將靜態的或可重複的環境發展到非結構化的動態環境，將單一任務目標發展到綜合任務目標，將簡單的乾淨的環境發展到不同類型的具有干擾的複雜環境。具體包括：（1）借鑑生物視覺認知機理，建立了基於信息融合的道路環境模型，提出了基於隨機森林的檢測與識別方法，實現了無人駕駛車輛對周邊環境的有效穩定感知；在天氣條件較好標線較為清晰的情況下，針對實線、單虛線檢測率超過95%，對紅綠燈和交通標誌檢測和識別率超過98%，對30cm以上的正障礙檢測率超過95%，對負障礙檢測率超過90%；對陰、晴、雨不同天氣條件和城市、鄉村等不同的道路交通環境，也可以建立有效的環境感知模型。（2）借鑑駕駛員基於環境匹配的定位方法，提出了基於里程計和慣性導航系統來推算無人車在城區綜合環境中的位置，建立了基於車輛運動微分模型的航跡推算方法，並結合EKF-SLAM 算法實現航跡推算，減少了定位誤差，實現了基於八叉樹點雲結構的全局地圖創建。將航跡推算和地圖匹配相結合，實現了城區範圍內的大範圍定位，定位精度誤差達到10米以內。（3）運用人工智慧方法，建立了基於分層有限狀態機的無人車基本駕駛行為模型和規則庫，構建了能夠對未知狀態進行多屬性決策的行為決策模型，使無人車能夠自主執行不同交通環境中的車道保持、路口通行、動態超車、靜動態障礙物避讓等任務。（4）將自適應控制思想和魯棒控制方法相結合，實現了車速的精確控制，實現了加速、減速和定速巡航的功能。直線跟隨誤差控制在20cm以內，航向角誤差控制在0.8°以內，速度穩態誤差約為0.5m/s，穩態紋波約為0.2m/s。（5）運用模組化的設計方法，先後研製了“智慧型先鋒I”，“智慧型先鋒Ⅱ”無人駕駛系統集成平台，運行穩定可靠。基於智慧型先鋒無人車平台，進行了自主行駛驗證，自主行駛里程超過2萬公里。連續參加2010-2015年的“中國智慧型車未來挑戰賽”，均表現優秀。
