中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
公路車寶典(ZINN的公路車維修與保養秘籍)
-
>
晶體管電路設計(下)
-
>
基于個性化設計策略的智能交通系統關鍵技術
-
>
花樣百出:貴州少數民族圖案填色
-
>
山東教育出版社有限公司技術轉移與技術創新歷史叢書中國高等技術教育的蘇化(1949—1961)以北京地區為中心
-
>
鐵路機車概要.交流傳動內燃.電力機車
-
>
利維坦的道德困境:早期現代政治哲學的問題與脈絡
智能車輛高精度定位理論與技術 版權信息
- ISBN：9787030718235
- 條形碼：9787030718235 ; 978-7-03-071823-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能車輛高精度定位理論與技術 內容簡介
本書圍繞智能車輛全時空、高精度、高可靠、低成本定位這一核心科學問題，詳細闡述各種經典定位理論、算法和技術實現，并重點對作者在基于視覺、激光雷達及多傳感器數據融合的智能車輛定位等領域的研究成果進行系統深入的論述，包括系統的原理、關鍵算法、測試實驗分析和應用實例等。全書分三個部分，共7章。**部分（第1章）對智能車輛發展歷程、高精度定位對智能車輛的意義及高精度定位技術的國內外發展現狀進行簡單介紹。第二部分（第2~6章）為高精度定位技術的基礎內容，具體介紹高精度定位技術方法。第三部分（第7章）為高精度定位技術的應用實例，分別論述地下停車場、隧道通行、“城市峽谷”、校園物流配送等幾個場景中智能車輛高精度定位技術的具體應用情況。 本書可以為從事智能車輛、車輛定位、傳感器融合和高精度定位研究的學者，尤其是智能車輛高精度定位方面的研究人員和開發人員提供參考。同時，本書也可以作為相關專業的研究生教材。
智能車輛高精度定位理論與技術 目錄
目錄
《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論 1
1.1 智能車輛 1
1.2 高精度定位對智能車輛的意義 5
1.3 智能車輛高精度定位技術發展現狀 6
1.3.1 全球導航衛星系統 6
1.3.2 自主定位技術 7
1.3.3 無線電定位技術 7
1.3.4 視覺定位技術 9
1.3.5 組合定位技術 11
參考文獻 14
第2章 基于全球導航衛星系統的智能車輛高精度定位 19
2.1 全球導航衛星系統 19
2.2 全球導航衛星系統的基本原理 21
2.3 全球導航衛星系統的定位算法 23
2.4 多模式接收機的衛星信號校正關鍵技術及實例 29
2.4.1 校正原理 29
2.4.2 基帶信號的產生 29
2.4.3 基于傅里葉變換的NH碼解調 33
參考文獻 36
第3章 基于無線網絡的智能車輛高精度定位 38
3.1 無線網絡定位基本原理 38
3.1.1 三邊測量定位原理 38
3.1.2 三角測量定位原理 39
3.1.3 極大似然估計定位原理 39
3.1.4 *小二乘定位原理 41
3.2 基于無線網絡的車輛定位算法 43
3.2.1 基于信號源的RSSI定位算法分類 45
3.2.2 基于RFID錨節點的車輛無線定位 46
3.3 基于5G無線網絡的定位及其應用場景 53
3.3.1 基于5G無線網絡的定位 53
3.3.2 5G+北斗通信定位一體化系統 55
參考文獻 57
第4章 基于視覺的智能車輛高精度定位 59
4.1 基于視覺的智能車輛定位理論 59
4.1.1 車輛運動姿態描述 61
4.1.2 閉環檢測與地圖構建 65
4.2 基于雙目視覺的智能車輛定位算法 69
4.2.1 基于線性*小二乘法的運動估計 70
4.2.2 基于非線性*小二乘法的運動估計 74
4.3 基于視覺的智能車輛定位關鍵技術及實例 76
4.3.1 基于路面特征點匹配的車輛定位 76
4.3.2 基于魯棒特征點的視覺里程計 83
4.3.3 基于圖像抗模糊的視覺里程計 90
參考文獻 101
第5章 基于激光雷達的智能車輛高精度定位 104
5.1 激光雷達定位基本原理 104
5.2 激光雷達定位算法 107
5.2.1 二維激光雷達智能車輛高精度定位 107
5.2.2 三維激光雷達智能車輛高精度定位 113
5.3 基于激光雷達的智能車輛高精度定位關鍵技術及實例 120
5.3.1 基于掃描匹配的二維激光雷達定位 120
5.3.2 基于NDT的三維激光雷達定位 130
參考文獻 140
第6章 基于多傳感器數據融合的智能車輛組合定位 142
6.1 多傳感器數據融合定位基本原理 142
6.1.1 多傳感器數據融合概念 142
6.1.2 多傳感器數據融合原理 142
6.2 多傳感器數據融合定位算法 143
6.3 多傳感器數據融合定位關鍵技術及實例 144
6.3.1 GNSS/DR/MM組合定位 144
6.3.2 GNSS/車身傳感器/視覺SLAM組合定位 151
參考文獻 167
第7章 高精度定位技術在智能車輛中的應用實例 168
7.1 地下停車場 168
7.2 隧道通行 170
7.3 “城市峽谷” 172
7.4 校園物流配送 174
參考文獻 178
《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論 1
1.1 智能車輛 1
1.2 高精度定位對智能車輛的意義 5
1.3 智能車輛高精度定位技術發展現狀 6
1.3.1 全球導航衛星系統 6
1.3.2 自主定位技術 7
1.3.3 無線電定位技術 7
1.3.4 視覺定位技術 9
1.3.5 組合定位技術 11
參考文獻 14
第2章 基于全球導航衛星系統的智能車輛高精度定位 19
2.1 全球導航衛星系統 19
2.2 全球導航衛星系統的基本原理 21
2.3 全球導航衛星系統的定位算法 23
2.4 多模式接收機的衛星信號校正關鍵技術及實例 29
2.4.1 校正原理 29
2.4.2 基帶信號的產生 29
2.4.3 基于傅里葉變換的NH碼解調 33
參考文獻 36
第3章 基于無線網絡的智能車輛高精度定位 38
3.1 無線網絡定位基本原理 38
3.1.1 三邊測量定位原理 38
3.1.2 三角測量定位原理 39
3.1.3 極大似然估計定位原理 39
3.1.4 *小二乘定位原理 41
3.2 基于無線網絡的車輛定位算法 43
3.2.1 基于信號源的RSSI定位算法分類 45
3.2.2 基于RFID錨節點的車輛無線定位 46
3.3 基于5G無線網絡的定位及其應用場景 53
3.3.1 基于5G無線網絡的定位 53
3.3.2 5G+北斗通信定位一體化系統 55
參考文獻 57
第4章 基于視覺的智能車輛高精度定位 59
4.1 基于視覺的智能車輛定位理論 59
4.1.1 車輛運動姿態描述 61
4.1.2 閉環檢測與地圖構建 65
4.2 基于雙目視覺的智能車輛定位算法 69
4.2.1 基于線性*小二乘法的運動估計 70
4.2.2 基于非線性*小二乘法的運動估計 74
4.3 基于視覺的智能車輛定位關鍵技術及實例 76
4.3.1 基于路面特征點匹配的車輛定位 76
4.3.2 基于魯棒特征點的視覺里程計 83
4.3.3 基于圖像抗模糊的視覺里程計 90
參考文獻 101
第5章 基于激光雷達的智能車輛高精度定位 104
5.1 激光雷達定位基本原理 104
5.2 激光雷達定位算法 107
5.2.1 二維激光雷達智能車輛高精度定位 107
5.2.2 三維激光雷達智能車輛高精度定位 113
5.3 基于激光雷達的智能車輛高精度定位關鍵技術及實例 120
5.3.1 基于掃描匹配的二維激光雷達定位 120
5.3.2 基于NDT的三維激光雷達定位 130
參考文獻 140
第6章 基于多傳感器數據融合的智能車輛組合定位 142
6.1 多傳感器數據融合定位基本原理 142
6.1.1 多傳感器數據融合概念 142
6.1.2 多傳感器數據融合原理 142
6.2 多傳感器數據融合定位算法 143
6.3 多傳感器數據融合定位關鍵技術及實例 144
6.3.1 GNSS/DR/MM組合定位 144
6.3.2 GNSS/車身傳感器/視覺SLAM組合定位 151
參考文獻 167
第7章 高精度定位技術在智能車輛中的應用實例 168
7.1 地下停車場 168
7.2 隧道通行 170
7.3 “城市峽谷” 172
7.4 校園物流配送 174
參考文獻 178
展開全部
智能車輛高精度定位理論與技術 節選
第1章 緒論 1.1 智能車輛 近年來，隨著科學技術的快速發展，智能駕駛領域得到了美國、日本等發達國家的高度重視。美國交通運輸部于2020年1月發布了《確保美國在自動駕駛汽車技術中的領先地位：自動駕駛汽車4.0》戰略，用于支持本國自動駕駛技術產業的快速發展。歐盟于2015年發布了《歐洲自動駕駛智能系統技術路線》報告，主要涉及車內技術、基礎設施、大數據、系統集成與驗證、系統設計、標準化、法律框架、宣傳措施八項內容。歐洲的研究重點是智能交通體系、輔助駕駛系統、自動駕駛測試等方面的技術。日本在自動駕駛方面也出臺了一系列政策，例如，2014年啟動的“自動駕駛系統戰略創新促進項目”和2016年啟動的“無人駕駛評價據點整備項目”，主要目標是建立相關的基礎設施，在2020年東京奧運會期間推出無人駕駛出行服務。隨后，瑞典、英國、法國、德國也相繼出臺相關法規和行動計劃發展自動駕駛技術測試及產業，以加快推進自動駕駛技術的發展。 智能車輛的概念早在20世紀20年代就已提出，但直到20世紀80年代才得到真正的發展。國外關于自動駕駛車輛的研究，*早可以追溯到1939年紐約世界博覽會上首次展出的通用汽車公司制作的自動駕駛汽車模型，但是當時技術條件有限，即計算機技術成熟度低、人工智能尚未發展、攝像頭雷達等感知設備尚未民用，導致通用汽車公司的自動駕駛汽車計劃擱置。 真正使得自動駕駛研究不斷向前發展的是由美國國防部下屬的子機構國防高級研究計劃局(Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA)于2004年開始舉辦的無人駕駛挑戰賽，后面簡稱DARPA挑戰賽。DARPA于2004年3月在150mi①的莫哈韋沙漠路段舉辦了首屆無人駕駛挑戰賽，有15支車隊報名參加了此次比賽，由于路況復雜，當時沒有一個參賽車隊順利完成比賽，而其中卡內基梅隆大學車隊的Sandstorm(一輛改裝過的悍馬)自主行駛了7.4km，奪得桂冠[1]。DARPA于2005年10月在沙漠中舉辦了第二屆比賽，此次參賽車隊增加到了23支，同時舉辦方為參賽車隊提供了關鍵的全球定位系統路點以及各種障礙物的具體位置信息，*終有5支參賽車隊順利完成了比賽，其中斯坦福大學車隊的Stanley奪得了冠軍[2]。為了推動城市環境下智能車輛技術的研究，2007年DARPA舉辦了在城市道路環境下的無人駕駛挑戰賽，*終卡內基梅隆大學車隊的Boss智能車奪冠[3]。DARPA舉辦的這三屆無人駕駛挑戰賽，大大推動了智能車輛技術的發展。 經過十多年的發展，當前國外的智能車輛技術發展主要由一些知名的信息技術(information technology，IT)公司巨頭與汽車生產企業推動。其中，*具代表性的是美國谷歌(Google)公司旗下的Waymo公司和特斯拉公司生產的L3級自動駕駛汽車。Waymo公司的研發理念是計算機將完全取代人類駕駛，*初方案是要求駕駛員坐在方向盤后面，以便可以在緊急情況下接管汽車。但在2013年的一次實驗之后，Waymo公司決定堅持完全用計算機取代人類駕駛，因為Waymo公司認為在危險發生時，駕駛員的反應速度不可能比計算機系統更快[4]。目前，Waymo公司已經成為自動駕駛領域當之無愧的領頭羊，其累計行程超過了2000萬mi(3218.688萬km)，并且推出了完全無人駕駛的出租車服務。美國另一家具有代表性的智能車輛研發公司(特斯拉公司)并沒有像Waymo公司那樣采用完全由計算機自動駕駛的技術路線，而是將提高駕駛員駕駛體驗設定為研發目標，并實現相應的輔助駕駛功能，其研發理念是智能車輛不會完全取代駕駛員的角色和地位。特斯拉公司已經將一些基本的智能駕駛功能整合到商用車中，但仍要求駕駛員隨時準備接管并控制車輛[5]。據統計，特斯拉公司的智能車輛在自動駕駛(autopilot)模式下的行駛里程已經超過了2.2億mi[6]。目前，Waymo公司的智能車輛仍處于測試階段，而特斯拉公司已經實現商業化量產，并在全球汽車市場擁有一定的規模。 我國智能車輛的研究起步較晚，但是發展迅速。*早在1980年，哈爾濱工業大學、中國科學院沈陽自動化研究所和國防科技大學三家單位聯合承擔了“遙控駕駛的防核化偵察車”項目的研究[7]。1996年，由清華大學、國防科技大學、北京理工大學、浙江大學和南京理工大學五家院校共同研制成功了中國**臺智能車ATB-1(Autonomous Test Bed-1)[8]。該車在演示實驗中，直線道路自主行駛速度*高達到21km/h，彎道速度*高可達12km/h。ATB-1的誕生標志著中國智能駕駛行業正式起步并進入探索期，智能駕駛技術的研發正式啟動。其后在ATB-1的基礎上研制了第二代智能車ATB-2，該車在性能上有了較大的提升，在2001年的演示中*高速度超過了74km/h，平均速度為30.6km/h，夜間行駛*高速度為15km/h[9]。2005年，第三代智能車ATB-3也順利研制成功，該車在環境感知、多傳感器數據融合的目標識別與跟蹤以及全天候導航方面得到了進一步的提升[10]。國防科技大學在2002年成功研制了智能車——紅旗CA7460，該智能車能夠自主檢測前方障礙物并進行變道，*高自主行駛速度超過110km/h[11]。清華大學于2003年成功研制了THMR-V(Tsinghua Mobile Robot-V)，該車設計了城區環境和高速環境兩種駕駛模式，其*高自主駕駛速度也超過100km/h[12]。陸軍軍事交通學院智能車研發團隊從2004年開始研究智能車輛技術，先后完成了智能車輛在高速公路、普通道路上的一系列實驗，進一步驗證了智能車輛的穩定性、智能性和安全性，也讓研發的智能車輛行駛動作更接近人類駕駛。目前，國內研究智能車輛技術的高校及研究機構主要有國防科技大學、陸軍軍事交通學院、清華大學、北京理工大學、西安交通大學、長安大學、同濟大學、上海交通大學、武漢大學、中國科學院等。 自2008年開始，國家自然科學基金委員會啟動了“視聽覺信息的認知計算”研究計劃，并從2009年開始至今共舉辦了十二屆“中國智能車未來挑戰賽”(Intelligent Vehicle Future Challenge，IVFC)。該項比賽吸引了國內大量的智能車科研團隊的積極參與，推動了國內智能車輛關鍵技術的研究與發展，大大提高了中國智能車的技術研發水平[13]。從2009年開始，IVFC的參賽車隊逐年增多，比賽項目逐漸完善，比賽對智能車智能化水平的要求越來越高，同時參賽車輛配置的傳感器也由多到少，但其功能不斷強化，智能車輛已從實驗室走向城市、高速等真實道路環境，其自主行駛速度也在不斷地提升。 第1～4屆IVFC對智能車的基本性能進行了測試，主要包括交通信號識別、動靜態障礙物檢測、彎道行駛、交叉口行駛、U形轉彎和終點停車以及在特定路線中完成特定動作的綜合測試。第5～12屆IVFC在江蘇常熟舉行，比賽設置了城郊道路測試、城區道路測試、越野道路測試及混合道路測試內容，重點考核智能車智能感知交通標志、人、車、物，以及自主決策和正確行為控制的能力。在2019年的比賽中，首次引入了模擬機動車與非機動車混行、交通擁堵和城鄉道路環境中全球導航衛星系統(global navigation satellite system，GNSS)信號缺失情況下的地下停車場自主泊車、高架道路環境中前車墜物時的緊急避讓等測試場景，鼓勵參賽車隊充分展示全程不依賴GNSS信號的自主定位感知能力，從而更加全面、真實地測試無人駕駛出行服務的相關技術成熟度，推進無人駕駛的實際應用和產-學-研融合發展。圖1.1展示了幾所高校的智能車。 圖1.1 國內高校智能車 為了加速推進我國軍隊地面智能作戰平臺的裝備發展與技術進步，中國人民解放軍總裝備部于2014年9月舉辦了“跨越險阻2014”首屆地面智能車平臺挑戰賽。不同于國家自然科學基金委員會舉辦的智能車比賽，該比賽項目主要是根據軍事需求設計的，突出了對智能車戰場環境適應性的考核，這不僅是一項搭建展示平臺、明確需要導向、加快技術發展的具體措施，也是一次引領科技創新、促進軍民融合的有益探索。比賽全程智能車輛均自主行進，對街壘、路障、損毀裝備、倒塌墻體、壕溝、彈坑、水坑以及動態障礙物等進行自主避讓，并通過隧道[14]。十余家科研院所的21支參賽車隊展開激烈角逐，國防科技大學“神虎”車隊以**名的成績脫穎而出，獲得第二、三、四名的分別是國防科技大學“絕地”車隊、北京理工大學“泰坦”車隊和陸軍軍事交通學院“哈弗”車隊。2018年9月，陸軍裝備部和陸軍研究院在北京昌平聯合舉辦“跨越險阻2018”第三屆陸上無人系統挑戰賽，136支參賽車隊在12km的賽道上展開激烈角逐。本屆比賽主要圍繞空地協同搜索、野外戰場自主機動與偵察、雷場通道等44個科目展開，更加突出技術成果向實戰應用轉化。圖1.2展示了比賽的精彩瞬間。 圖1.2 “跨越險阻2018”比賽掠影 1.2 高精度定位對智能車輛的意義 近年來，智能駕駛技術飛速發展。典型的智能車輛通常由感知模塊、決策模塊、路徑規劃模塊和控制模塊組成，車輛自主定位是確定車輛的位置和姿態(以下簡稱位姿)的過程，對上述所有模塊都是至關重要的。與普通車輛相比，智能車輛需要識別的精度不是“正行駛在什么道路上”，而是“行駛在哪個車道”。通常一條車道的寬度有限，智能車輛行駛過程中所允許的定位誤差要控制在安全范圍內，這就必須依賴高精度的定位系統。目前，大規模智能駕駛的主要障礙在于如何實現低成本、連續時空的高精度定位。GNSS定位技術是使用*廣泛的車輛定位手段，然而當智能車輛在城市環境行駛時，存在明顯的GNSS多路徑反射問題，這樣獲得的GNSS定位信息很容易產生誤差，對于在有限道路寬度高速行駛的車輛，較大定位誤差容易產生交通事故。差分全球導航衛星系統(differential global navigation satellite system，DGNSS)利用GNSS偽距碼可以達到1～2m的定位精度，但這還遠遠不能滿足定位精度要求。慣性導航系統在GNSS信號衰減或信號丟失時經常被用來定位車輛，但隨著時間推移極易產生累積誤差，高精度定位技術作為現代智能車輛實現車道級定位的關鍵技術，已經成為智能車輛與車路協同研究領域的熱點。 高精度定位技術包括絕對定位和相對定位兩種方式。絕對定位是指類似衛星導航的定位技術，可以提供車輛的絕對位置坐標。相對定位是指不依賴外界參照物的自主定位算法，如基于慣性導航器件的航跡推算系統和視覺里程計等。在定位效果方面，絕對定位盡管會產生偏離誤差，但是可以幫助車輛迅速縮小定位范圍，大幅提高系統的定位效率。相對定位精度較高，但是在車輛運行一段時間后，會產生累積誤差。因此，將絕對定位和相對定位技術進行深度融合已成為當前主流的高精度定位算法。 與民航、鐵路、水運等交通方式相比，道路交通環境異常復雜，橋梁、隧道、高架路、城市摩天大廈、林蔭道、高山、密林等因素會嚴重影響GNSS的定位效果。智能車輛在復雜交通環境運行過程中，具有多尺度的定位需求，對于像交叉口協同運行、車輛隊列間距控制、穿行隧道、自動泊車等精細化的交通場景，通常需要厘米級的定位精度，而針對車道保持、車輛自動變道、自動緊急制動、彎道車速控制等智能交通應用，需要毫米級的定位精度。傳統的全球導航衛星系統定位算法均無法滿足智能車輛的這些定位要求，因此開發一種能為智能車輛提供全時空連續、高頻輸出的高精度定位系統，已成為智能車輛領域亟待解決的基礎難題。 1.3 智能車輛高精度定位技術發展現狀 高精度定位是智能車輛實現的**前提和重要基礎，單一的定位技術很難滿足智能車輛在復雜道路環境中的多尺度定位需求，也無法滿足智能車輛在多樣化交通場景下的全時空連續、高頻輸出、高可靠性的高精度定位需求，因此通常需要多種定位技術相互組合和深度融合，才能實現取長補
書友推薦
- >
名家帶你讀魯迅:朝花夕拾
- >
月亮與六便士
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
李白與唐代文化
- >
有舍有得是人生
- >
推拿
- >
中國歷史的瞬間
- >
回憶愛瑪儂
本類暢銷
