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            技術標題:[智慧城市自動駕駛應用場景系統,智慧城市無人駕駛模擬系統]

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            智慧城市自動駕駛應用場景系統,智慧城市無人駕駛模擬系統

            參考圖片

            智慧城市自動駕駛應用場景系統,智慧城市無人駕駛模擬系統采用運動控制處理器與中央處理器構建雙處理器模塊,完成小車任務規劃與系統運動控制。通過內置Ubuntu操作系統,配置機器人操作系統ROS,通過ROS有效完成對機器人的多任務進行實時管理,同時提供通信、數據采集、人機交互以及外圍傳感器拓展的接口。

            小車采用直流電機進行驅動,最大負載可達25kg。通過設計麥克納姆輪,保障小車在不同空間環境條件下均可自由的運動。在運動控制方法上,小車采用方向舵機控制前輪完成小車方向調整,可實時快速完成對小車航向信息的修正與調整。小車在實際運行過程中,其最小轉彎半徑為0m,最大爬坡角度為25°,可滿足一般室內與室外場景的應用需求。

            系統配置大容量鋰電池,采用22.2V 10Ah鋰電池對小車進行供電,滿足移動機器人在室內與室外環境條件下長時間自主測試與作業的需求。系統最長工作時間可達10小時。同時,系統設計了多路電壓檢測單元,對系統充放電過程以及過壓、欠壓、短路等情況進行監測,保障產品的用電安全。

            智慧城市自動駕駛應用場景系統,智慧城市無人駕駛模擬系統主要功能模塊

            (1)運動控制模塊

            在機器人中用到很多控制器和外設,包括:處理器、激光雷達,STM32控制器,電機、編碼器、雙路驅動、藍牙、PS2有線手柄、航模遙控、陀螺儀等,同時提供了串口1和CAN接口方便用戶拓展控制,這些控制器與控制器,外設與控制器之間的連接,如圖所示。

            (2)ROS操作系統

            ROS操作系統內置于中央處理器內,通過RTOS完成系統任務調度與管理。具體任務調度管理流程如圖所示。RTOS任務調度器根據任務的優先級決定任務的執行順序,每個任務執行的時間很短,因此幾乎等效于所有任務同時執行,期間如果發生中斷則去響應中斷。串口2中斷用于APP藍牙控制,串口3中斷用于接收ROS傳過來的信息。

            (3)視覺感知系統

            視覺感知系統由于獲取的信息量更多更豐富,采樣周期短,受磁場和傳感器相互干擾影響小,質量輕,能耗小,使用方便經濟等原因,在很多移動機器人系統中受到青睞。視覺傳感器將景物的光信號轉換成電信號。目前,用于獲取圖像的視覺傳感器主要是數碼攝像機。

            本產品采用深度體感相機完成機器人對環境信息的視覺檢測。深度相機是模擬人類視覺原理,使用計算機被動感知距離的方法,通過從兩個或者多個點觀察一個物體,獲取在不同視角下的圖像,根據圖像之間像素的匹配關系,通過三角測量原理計算出像素之間的偏移來獲取物體的三維信息。得到了物體的景深信息,就可以計算出物體與相機之間的實際距離,物體3維大小,兩點之間實際距離。

            (4)激光雷達

            激光雷達是一種采用非接觸激光測距技術的掃描式傳感器,通過發射激光光束來探測目標,并通過搜集反射回來的光束來形成點云和獲取數據。這些數據經光電處理后可生成為精確的三維立體圖像,能夠準確的獲取高精度的物理空間環境信息,測距精度可達厘米級;它猶如一雙“眼睛”,讓機器人擁有實時感知環境的能力。

            本系統采用思嵐A2激光雷達,為移動小車完成測量半徑12米內的環境感知,雷達通過每秒8000次激光測距,為移動小車提供實時精準的地圖構建基礎數據。此外,系統采用光磁融合技術徹底解決了傳統激光雷達因物理接觸磨損導致電氣連接失效、激光雷達壽命短的問題。

            (5)SLAM地圖同步構建

            在移動機器人中一個最關鍵的技術就是即時定位和建圖,也就是所謂的SLAM技術。其試圖解決機器人在未知的環境中運動時,如何通過對環境的觀測確定自身的運動軌跡,同時構建出環境的地圖。 

            SLAM系統一般分為五個模塊:傳感器數據、視覺里程計、后端、建圖及回環檢測。傳感器數據主要用于采集實際環境中的各類型原始數據。本系統中主要包括A1激光雷達掃描數據、視頻圖像數據等。視覺里程計主要用于不同時刻間移動目標相對位置的估算,包括特征匹配、直接配準等算法的應用。后端主要用于優化視覺里程計帶來的累計誤差,包括濾波器、圖優化等算法應用。建圖用于三維地圖構建;丨h檢測主要用于空間累積誤差消除。

            傳感器讀取數據后,視覺里程計估計兩個時刻的相對運動(Ego-motion),后端處理視覺里程計估計結果的累積誤差,建圖則根據前端與后端得到的運動軌跡來建立地圖,回環檢測考慮了同一場景不同時刻的圖像,提供了空間上約束來消除累積誤差。

            激光雷達距離測量比較準確,誤差模型簡單,且理論研究也相對成熟,落地產品更豐富。

            (6)北斗定位導航

            本系統選擇十軸GPS-IMU北斗導航定位傳感器,其通過雙頻定位,新增的頻段信號(B2a/L5)帶寬高、碼率大,折射及反射對其影響不大。此外,系統內置智能電源控制,可實現靈活的電源模式和最低功耗,微電壓備份模式的使用,可以在不完全關閉電源的情況下實現極低功耗,同時也保留了深睡眠模式下與外部設備進行通信的能力。

            智慧城市自動駕駛應用場景系統,智慧城市無人駕駛模擬系統特點和優勢

            (1)提供智能駕駛模擬平臺

            配套提供智能駕駛模擬平臺,部署常見的道路標識和設施,為智能機器人的測試和研究提供一個全方位、多功能的場景。

            (2)模擬平臺中可實現網約車功能

            在中央計算節點中部署管理后臺,可支持乘客預約、車輛位置分析、最優車輛調度、車輛到達提醒、乘客送達確認等功能。

            (3)可提供多機協同建圖功能

            在中央計算節點中部署RBot-Multi多機協同軟件,支持通過中央計算節點管理多臺智能機器人,實時查看所有機器人的在線狀態、實時位置、當前任務等信息。

            (4)配置北斗導航定位系統

            在機器人中植入北斗導航定位系統相關的芯片和硬件模塊,可以使得機器人走向室外,在外部空間具備定位和導航功能。北斗導航定位系統作為國家的戰略性系統,在移動機器人中進行該類課題的研究,具有前瞻性意義。

            (5)部署深度學習算法,支持進行復雜場景的分析

            內置邊緣計算終端,部署常用的深度學習軟件框架,支持在后期進行復雜場景的圖像處理和分析,比如各類標識、目標的特征提取和分析

            智慧城市自動駕駛應用場景系統,智慧城市無人駕駛模擬系統智能駕駛平臺

            可配置智能駕駛平臺,支持車道線識別、車道保持、交通燈識別、交通標志識別、行人識別等功能,并提供模擬網約車系統,支持乘客預約、車輛位置分析、最優車輛調度、車輛到達提醒、乘客送達確認等功能。用戶可依托該平臺,進行其他智能駕駛相關功能的測試與開發。

            平臺具有如下功能:

            (1)設置有模擬車行道,含十字路口、交通信號燈、標識牌、圍擋,以及其他障礙物等,搭建模擬平臺;

            (2)可同時容納多臺智能機器人同時運動;

            (3)模擬平臺中設置有乘客上車點,并提供交互式屏幕,可實時預約車輛;

            (4)提供智能駕駛模擬軟件系統,支持乘客預約、車輛位置分析、最優車輛調度、車輛到達提醒、乘客送達確認等功能。

              智慧城市自動駕駛應用場景系統,智慧城市無人駕駛模擬系統實驗項目

            (1)ROS操作系統

            l ROS操作系統配置

            l ROS功能包的創建及編譯

            l ROS消息與服務

            l ROS消息發布器與訂閱器

            l ROS在多機器人上的使用

            (2)北斗導航定位實驗

            l 北斗導航定位原理

            l 衛星定位信號的接收與解析

            l 經緯度坐標的理解與轉換

            l GPS自主導航

            l 衛星導航時與UTC轉換

            l 導航坐標系變換

            l 衛星鐘差計算

            l 北斗接收機授時解算

            (3)移動機器人控制實驗

            l 相機標定

            l 動態目標跟隨

            l 基礎運動控制

            l 機器人驅動系統

            l 視覺巡線

            l Gmapping建圖

            l 激光雷達建圖與導航

            l 交通燈識別

            l 交通標志識別

            l 車道識別實驗

            l 人臉追蹤

            (4)機器人檢測與感知實驗

            l 移動機器人總體結構

            l 機器人視覺感知

            l 移動機器人自主定位與姿態傳感

            l 移動機器人未知環境感知

            l 移動機器人視覺測距

            l 移動機器人衛星導航定位

            l 移動機器人航向角測量

            (5)機器學習基礎實驗

            l 基于線性回歸的房價預測

            l 基于K近鄰聚類方法的電影分類

            l 基于Adaboost馬疝病識別

            l 基于EM算法硬幣拋擲概率預測

            (6)機器學習課程設計

            l 基于SVM的交通標志識別系統設計

            l 基于深度學習的車道線檢測與自適應巡航設計

            l 基于樸素貝葉斯的移動機器人自助避障系統設計

            l 基于循環神經網絡的車牌識別系統設計

            l 基于CNN與SVM的交通標志的識別系統設計

            l 基于HOG與SVM的交通標志識別系統設計

            l 基于深度學習的車道線檢測系統設計

            (7)移動機器人控制課程設計

            l 移動機器人智能路徑規劃設計

            l 車道智能控制系統設計

            l 移動機器人智能調度系統設計

            l 多傳感器融合與智能決策控制系統設計

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            發布日期:2022/3/22 14:36:47  本條信息被瀏覽45
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