为减少路沿检测过程中存在的误检和漏检,以三维激光雷达为传感器,提出了一种新的路沿检测与跟踪方法.首先,对点云进行预处理,采用基于距离的滤波器对原始点云中存在的影响特征提取的干扰点进行滤除,以提高路沿点的提取精度,对滤波后的点云,采用地面平面分段拟合的地面分割方法提取地面点云;然后,利用高度差、平滑度与角度阈值等路沿空间特征,设计了一种自适应多特征融合的路沿点提取算法;其次,针对由障碍物遮挡所造成的部分路沿缺失问题,利用饶-布莱克维尔化粒子滤波跟踪器对路沿点进行跟踪预测;最后,将该方法应用于无人环卫车进行了
针对智能车路径跟踪过程中对于复杂曲率变化工况适应能力弱的问题,提出了一种基于RBF神经网络补偿模型预测的控制方法.首先以3自由度智能车动力学模型作为预测模型,通过对线性时变方程分析后得到状态转移误差模型,利用RBF神经网络自适应补偿误差,保证控制的精确性,提高了路径跟踪准确性.最后,以中国智能汽车大赛比赛赛道为原型构建了包括直线路段、蛇行路段与双移线路段的复杂路径曲率变化工况,在半实车仿真平台上验证了高速环境下控制方法的路径跟踪效果.结果 显示,最大轨迹跟踪误差在0.285 m范围内,并且侧向加速度最大为
在软件定义汽车的时代,功能体验日新月异,采用面向信号的架构开发模式不能满足用户对于功能快速交付的期待,正初步地被面向服务架构所取代.本文讨论了面向功能开发流程中的核心元素,以及功能、系统和零件之间的关系,提出了在系统层建立以功能架构为基础的建模方法.同时结合吉利汽车的开发实践经验,提出功能导向开发模式的组织分工,建议由系统工程师来主抓功能架构在系统层建模并推动落地.最后展望了功能架构在面向服务架构和敏捷开发流程中的重要作用.