現(xiàn)代測(cè)繪技術(shù)與智能駕駛

目錄
第1章 緒論 1
1.1 智能駕駛的一般理解與意義 1
1.2 智能駕駛發(fā)展現(xiàn)狀 4
1.2.1 智能駕駛發(fā)展歷史 4
1.2.2 國(guó)外智能駕駛研究現(xiàn)狀 10
1.2.3 國(guó)內(nèi)智能駕駛研究現(xiàn)狀 17
1.3 現(xiàn)代測(cè)繪技術(shù)發(fā)展與智能駕駛 21
1.3.1 導(dǎo)航定位與智能駕駛 21
1.3.2 地理信息與智能駕駛 23
1.3.3 高精度地圖與智能駕駛 27
參考文獻(xiàn) 29
第2章 智能駕駛系統(tǒng)構(gòu)成 36
2.1 智能駕駛系統(tǒng)平臺(tái)綜述 36
2.2 智能駕駛系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 38
2.2.1 從單車(chē)智能到智能網(wǎng)聯(lián) 38
2.2.2 平臺(tái)體系分層 39
2.3 車(chē)輛線(xiàn)控底盤(pán) 40
2.4 傳感器及其集成 41
2.4.1 傳感器分類(lèi) 41
2.4.2 時(shí)間同步 43
2.5 智能駕駛域控制器 43
2.6 智能駕駛軟件算法設(shè)計(jì) 44
參考文獻(xiàn) 45
第3章 基于視覺(jué)的環(huán)境探測(cè) 47
3.1 智能駕駛中的機(jī)器視覺(jué) 47
3.1.1 機(jī)器視覺(jué)的三個(gè)層次 48
3.1.2 智能駕駛中常用的視覺(jué)特征 48
3.1.3 智能駕駛中常用的特征分類(lèi) 51
3.2 車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)與跟蹤 53
3.2.1 車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)框架 53
3.2.2 邊緣特征提取 53
3.2.3 基于B-snake模板的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)算法 54
3.2.4 基于車(chē)道模型和EKF的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)算法 56
3.2.5 基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè) 59
3.3 行人目標(biāo)檢測(cè) 61
3.3.1 行人檢測(cè)算法框架 61
3.3.2 目標(biāo)特征提取 61
3.3.3 特征分類(lèi) 61
3.3.4 行人檢測(cè)與跟蹤算法 63
3.4 車(chē)輛檢測(cè)及跟蹤 67
3.4.1 車(chē)輛檢測(cè)算法框架 67
3.4.2 車(chē)輛檢測(cè)算法 68
3.4.3 車(chē)輛跟蹤算法 70
3.5 交通標(biāo)牌與交通燈識(shí)別 71
3.5.1 概述 71
3.5.2 交通標(biāo)牌與交通燈識(shí)別難點(diǎn) 72
3.5.3 交通標(biāo)牌與交通燈識(shí)別方法 72
3.5.4 交通標(biāo)牌與交通燈識(shí)別的異同 78
參考文獻(xiàn) 79
第4章 基于激光點(diǎn)云的實(shí)時(shí)環(huán)境探測(cè) 81
4.1 激光雷達(dá)與智能駕駛的發(fā)展 81
4.1.1 激光雷達(dá)測(cè)距原理 81
4.1.2 激光雷達(dá)發(fā)展簡(jiǎn)史 83
4.1.3 激光雷達(dá)成像原理 83
4.1.4 激光雷達(dá)在智能駕駛中的應(yīng)用 87
4.1.5 激光雷達(dá)在自主車(chē)的安裝發(fā)展 89
4.2 激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理 94
4.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集過(guò)程 95
4.2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)計(jì)算 96
4.2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理 97
4.2.4 點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)特征提取 100
4.2.5 點(diǎn)云數(shù)據(jù)直線(xiàn)段提取 102
4.2.6 點(diǎn)云數(shù)據(jù)平面段提取 104
4.3 道路動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤 107
4.3.1 目標(biāo)建模 108
4.3.2 目標(biāo)檢測(cè)方法 110
4.3.3 目標(biāo)跟蹤方法 116
參考文獻(xiàn) 121
第5章 面向智能駕駛的高精度地圖 127
5.1 傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖的產(chǎn)生和發(fā)展 127
5.1.1 導(dǎo)航電子地圖的興起 127
5.1.2 地圖空間實(shí)體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 128
5.1.3 導(dǎo)航電子地圖的內(nèi)容 129
5.1.4 導(dǎo)航電子地圖的數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)和格式 130
5.1.5 導(dǎo)航電子地圖的制作流程 132
5.2 高精度地圖的表達(dá)和生成 133
5.2.1 高精度地圖的概念 133
5.2.2 高精度地圖的格式規(guī)范 135
5.2.3 高精度地圖的采集 140
5.2.4 高精度地圖的制作流程 141
5.3 地圖輔助智能駕駛應(yīng)用 142
5.3.1 地圖與智能駕駛的關(guān)系 142
5.3.2 高精度地圖輔助智能駕駛的應(yīng)用 143
參考文獻(xiàn) 144
第6章 智能駕駛自主定位技術(shù) 149
6.1 坐標(biāo)基準(zhǔn)及轉(zhuǎn)換 149
6.1.1 坐標(biāo)系及姿態(tài)表達(dá) 149
6.1.2 傳感器模型 154
6.1.3 Kalman濾波 160
6.2 GNSS/INS組合導(dǎo)航定位技術(shù) 163
6.2.1 慣性導(dǎo)航機(jī)械編排 164
6.2.2 GNSS/INS組合導(dǎo)航模型 168
6.3 即時(shí)定位與構(gòu)圖技術(shù) 173
6.3.1 SLAM技術(shù)的分類(lèi) 174
6.3.2 基于概率的SLAM模型 177
6.3.3 基于擴(kuò)展Kalman濾波的SLAM 模型 179
6.3.4 SLAM/INS組合導(dǎo)航模型 181
6.3.5 GNSS/INS/SLAM組合導(dǎo)航模型 183
6.4 基于高精度地圖的定位技術(shù) 187
6.4.1 基于特征地圖的定位 187
6.4.2 基于拓?fù)涞貓D的定位 193
6.4.3 基于柵格概率地圖的定位 199
參考文獻(xiàn) 204
第7章 智能駕駛規(guī)劃與控制技術(shù) 212
7.1 智能駕駛決策與規(guī)劃系統(tǒng)概述 212
7.1.1 城市環(huán)境下智能駕駛車(chē)輛決策設(shè)計(jì)面臨的問(wèn)題 212
7.1.2 武漢大學(xué)智能駕駛車(chē)輛的決策系統(tǒng) 214
7.2 路徑規(guī)劃算法 218
7.2.1 路徑規(guī)劃算法概述 218
7.2.2 圖搜索類(lèi)算法 221
7.2.3 采樣類(lèi)算法 225
7.2.4 基于A(yíng)nytime和CL_SST的規(guī)劃系統(tǒng) 229
7.2.5 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的智能駕駛路徑規(guī)劃系統(tǒng) 249
7.3 路徑跟蹤控制方法 258
7.3.1 控制系統(tǒng)概述 258
7.3.2 智能駕駛車(chē)輛橫向控制算法 259
7.3.3 典型幾何跟蹤控制器 261
7.3.4 CF_Pursuit的設(shè)計(jì) 263
7.3.5 橫向控制器對(duì)比試驗(yàn) 268
參考文獻(xiàn) 271
第8章 車(chē)路協(xié)同智能駕駛 277
8.1 車(chē)路協(xié)同概述 277
8.1.1 國(guó)外車(chē)路協(xié)同技術(shù)發(fā)展 277
8.1.2 國(guó)內(nèi)車(chē)路協(xié)同技術(shù)發(fā)展 278
8.1.3 車(chē)路協(xié)同智能駕駛系統(tǒng)來(lái)臨 279
8.2 智能路側(cè)系統(tǒng) 279
8.2.1 智能路側(cè)系統(tǒng)的發(fā)展 279
8.2.2 智能路側(cè)系統(tǒng)的特點(diǎn) 280
8.2.3 智能路側(cè)系統(tǒng)的基本原理及設(shè)計(jì) 281
8.3 智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē) 291
8.3.1 智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的系統(tǒng)框架 291
8.3.2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的安全防護(hù)設(shè)計(jì) 291
8.4 基于5G的車(chē)路協(xié)同智能駕駛系統(tǒng) 293
8.4.1 基于5G的車(chē)路協(xié)同智能駕駛系統(tǒng)關(guān)鍵子系統(tǒng) 293
8.4.2 車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)測(cè)試與驗(yàn)證 295
8.5 車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn) 296
參考文獻(xiàn) 297
第9章 智能駕駛未來(lái)發(fā)展展望 298
9.1 智能駕駛發(fā)展綜述 298
9.2 智能駕駛高精度地圖及定位技術(shù) 299
9.2.1 智能駕駛地圖 299
9.2.2 智能駕駛定位技術(shù) 299
9.2.3 地圖與定位技術(shù)面臨的挑戰(zhàn) 300
9.3 對(duì)抗攻擊與安全防護(hù) 300
9.3.1 智能駕駛系統(tǒng)安全 301
9.3.2 智能駕駛安全發(fā)展趨勢(shì) 302
9.4 “小特慢”場(chǎng)景應(yīng)用 304
9.4.1 自主導(dǎo)航機(jī)器人應(yīng)用 304
9.4.2 封閉園區(qū)/景區(qū)/廠(chǎng)區(qū)車(chē) 305
9.4.3 末端物流配送 307
參考文獻(xiàn) 307