發(fā)布時(shí)間：2018-08-17 19:25

【摘要】：隨著汽車(chē)保有量的增加,交通擁堵和交通事故發(fā)生率不斷升高,作為解決此問(wèn)題的重要手段,無(wú)人駕駛汽車(chē)的研究日益迫切。無(wú)人駕駛汽車(chē)在復(fù)雜交通環(huán)境中行駛時(shí)會(huì)不可避免地與其他交通參與者如汽車(chē)、行人和自行車(chē)等產(chǎn)生交互,在交互過(guò)程中必須避開(kāi)所有潛在碰撞以保證行駛安全。為了完成此任務(wù),首先需要無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)并跟蹤動(dòng)態(tài)障礙物,估計(jì)其運(yùn)動(dòng)狀態(tài);其次,不同種類(lèi)的動(dòng)態(tài)障礙物具有不同的運(yùn)動(dòng)特性,為提高避撞行為的合理性,需要識(shí)別出動(dòng)態(tài)障礙物的種類(lèi)以便無(wú)人駕駛汽車(chē)執(zhí)行更加合理的避撞行為;最后為了避開(kāi)與動(dòng)態(tài)障礙物之間的潛在碰撞,要求無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)軌跡,尤其是運(yùn)動(dòng)速度較快的動(dòng)態(tài)車(chē)輛。但現(xiàn)有的基于單一輪廓特征的方法在動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤過(guò)程中的準(zhǔn)確率和速度較低,無(wú)法滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)障礙物避撞安全性的要求,基于輪廓特征和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別算法的準(zhǔn)確率較低且識(shí)別范圍較小,無(wú)法滿(mǎn)足無(wú)人駕駛汽車(chē)避撞合理性的要求,動(dòng)態(tài)車(chē)輛行駛軌跡由很多因素決定,現(xiàn)有的基于動(dòng)態(tài)車(chē)輛實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的軌跡預(yù)測(cè)方法誤差較大,不滿(mǎn)足無(wú)人駕駛汽車(chē)避撞準(zhǔn)確性的要求。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了基于多特征融合的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤方法、基于時(shí)空特征向量的動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別方法和基于駕駛行為意圖檢測(cè)的動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)方法,從而實(shí)現(xiàn)更加安全、合理和準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)障礙物避撞,主要研究?jī)?nèi)容如下:1)動(dòng)態(tài)障礙物的檢測(cè)跟蹤:為了提高動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤的準(zhǔn)確性與速度,提出了 一種基于多特征融合的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤方法。首先分別從三維激光雷達(dá)獲得的數(shù)據(jù)和多層激光雷達(dá)獲得的數(shù)據(jù)中提取障礙物的輪廓特征和激光脈沖反射強(qiáng)度特征,接著融合提取的特征并對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物進(jìn)行建模,通過(guò)構(gòu)建相似度矩陣完成動(dòng)態(tài)障礙物的匹配跟蹤并利用建立的障礙物模型完成動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì),為動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別和動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)提供障礙物運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息。2)動(dòng)態(tài)障礙物的識(shí)別:不同類(lèi)型的動(dòng)態(tài)障礙物具有不同的運(yùn)動(dòng)特性且需要不同的避撞策略,為了使無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠更加合理地選擇避撞行為,本文提出了一種基于時(shí)空特征向量的無(wú)人駕駛汽車(chē)動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別方法。首先結(jié)合障礙物空間維度上的幾何輪廓特征、時(shí)間維度上的Zernike不變矩特征和無(wú)人駕駛汽車(chē)的位姿信息構(gòu)建時(shí)空特征向量,在此基礎(chǔ)上使用AdaBoost算法構(gòu)建動(dòng)態(tài)障礙物分類(lèi)器,最后使用分類(lèi)器識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物,為避撞行為決策提供障礙物類(lèi)別信息。3)動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè):在動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別的基礎(chǔ)上,針對(duì)其中動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出了基于駕駛行為意圖檢測(cè)的軌跡預(yù)測(cè)方法。首先,利用高斯混合模型從車(chē)輛駕駛行為數(shù)據(jù)和道路結(jié)構(gòu)信息中學(xué)習(xí)駕駛行為模式并用于檢測(cè)動(dòng)態(tài)車(chē)輛的駕駛行為意圖,接著根據(jù)駕駛行為意圖檢測(cè)結(jié)果計(jì)算動(dòng)態(tài)車(chē)輛的長(zhǎng)期理想軌跡,并結(jié)合運(yùn)動(dòng)模型預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)車(chē)輛的行駛軌跡,為準(zhǔn)確的碰撞檢測(cè)和避撞奠定基礎(chǔ)。最后,通過(guò)在城區(qū)交通環(huán)境中的實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述技術(shù)的可靠性與穩(wěn)定性,極大地提升了動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤的準(zhǔn)確性與速度,提高了動(dòng)態(tài)障礙物的識(shí)別準(zhǔn)確率和動(dòng)態(tài)車(chē)輛的軌跡預(yù)測(cè)精度并擴(kuò)展了動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別距離范圍。
[Abstract]:With the increase of vehicle ownership, the incidence of traffic congestion and traffic accidents is increasing. As an important means to solve this problem, the study of driverless vehicles is becoming more and more urgent. In order to accomplish this task, it is necessary to detect and track dynamic obstacles accurately and estimate their motion state. Secondly, different kinds of dynamic obstacles have different motion characteristics. In order to improve the rationality of collision avoidance behavior, it is necessary to identify them. Finally, in order to avoid the potential collision with the dynamic obstacles, the unmanned vehicle is required to accurately predict the trajectory of the dynamic obstacles, especially the fast moving vehicles. The method has low accuracy and speed in the process of dynamic obstacle detection and tracking, and can not meet the requirements of dynamic obstacle avoidance safety. The dynamic obstacle recognition algorithm based on contour features and motion state has low accuracy and small recognition range, and can not meet the requirements of the rationality of unmanned vehicle collision avoidance. Vehicle trajectory is determined by many factors. Existing trajectory prediction methods based on dynamic vehicle real-time motion state have large errors and do not meet the requirements of collision avoidance accuracy of unmanned vehicles. Recognition method and dynamic vehicle trajectory prediction method based on driving behavior intention detection are used to achieve more safe, reasonable and accurate dynamic obstacle avoidance. The main research contents are as follows: 1) Dynamic obstacle detection and tracking: In order to improve the accuracy and speed of dynamic obstacle detection and tracking, a multi-feature fusion method is proposed. A combined dynamic obstacle detection and tracking method is proposed. First, the outline features and laser pulse reflective intensity features of obstacles are extracted from the data obtained by three-dimensional lidar and multi-layer lidar respectively, then the extracted features are fused and the dynamic obstacles are modeled, and the dynamic obstacles are completed by constructing similarity matrix. Dynamic obstacle recognition: Different types of dynamic obstacles have different motion characteristics and require different collision avoidance strategies for dynamic obstacle recognition and dynamic vehicle trajectory prediction. In order to make the unmanned vehicle choose the collision avoidance behavior more reasonably, this paper proposes a dynamic obstacle recognition method for unmanned vehicle based on space-time feature vector. Firstly, the geometric contour feature of obstacle space dimension, the Zernike invariant moment feature of time dimension and the pose information construction of unmanned vehicle are combined. On the basis of space-time feature vectors, AdaBoost algorithm is used to construct a dynamic obstacle classifier. Finally, the classifier is used to identify the dynamic obstacles and provide obstacle class information for collision avoidance decision-making. 3) Dynamic vehicle trajectory prediction: On the basis of dynamic obstacle recognition, aiming at the problem of inaccurate dynamic vehicle trajectory prediction, the dynamic vehicle trajectory prediction is proposed. A trajectory prediction method based on driving behavior intention detection is proposed. Firstly, driving behavior patterns are learned from driving behavior data and road structure information by using Gaussian mixture model and used to detect driving behavior intention of dynamic vehicles. Finally, the reliability and stability of the above techniques are verified by the real vehicle experiments in urban traffic environment, which greatly improves the accuracy and speed of dynamic obstacle detection and tracking, and improves the accuracy of dynamic obstacle identification. Accuracy and dynamic vehicle trajectory prediction accuracy and extend the range of dynamic obstacle recognition.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6

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