【摘 要】
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无人驾驶技术能够有效提高道路行驶安全性,改善通行效率。无人驾驶的系统主要包括:环境感知、决策规划和运动控制。环境感知是其中最为关键的部分,是智能车辆进行精准决策与规划的前提。车道线检测、道路障碍物检测、可通行区域检测是自动驾驶感知系统的重要且必要的任务,是无人驾驶车辆理解外界的基础。本文依托横向项目“无人驾驶新能源智能汽车教学演示系统研发”,研究基于视觉的园区环境下无人车的可通行区域检测与判别相关
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无人驾驶技术能够有效提高道路行驶安全性,改善通行效率。无人驾驶的系统主要包括:环境感知、决策规划和运动控制。环境感知是其中最为关键的部分,是智能车辆进行精准决策与规划的前提。车道线检测、道路障碍物检测、可通行区域检测是自动驾驶感知系统的重要且必要的任务,是无人驾驶车辆理解外界的基础。本文依托横向项目“无人驾驶新能源智能汽车教学演示系统研发”,研究基于视觉的园区环境下无人车的可通行区域检测与判别相关感知算法。本文主要研究内容如下:首先,本文提出一种融合CBAM注意力机制与可变形卷积的CADCN方法对复杂场景下的车道线进行检测,利用融合CBAM注意力机制与可变形卷积的改进Res Net34对车道线特征进行提取;利用行锚分类方法在预定义的行锚上对车道线进行选择与分类,减少计算量;在Tu Simple/CULane车道线公开数据集上进行训练及验证,实验表明本文提出的车道线检测模型的准确性、实时性以及鲁棒性都表现较好。其次,针对复杂道路场景下的障碍物目标的多尺度特征及遮挡环境下容易出现误检、漏检的情况,提出一种基于感受野增强与多尺度特征自适应融合的改进YOLOv5的道路目标检测方法,在数据集和实车上进行了验证,在保持较高实时性的同时提高了目标的检测效果。最后,设计了基于多任务学习的联合分割与检测网络,在一个网络框架中同时完成对道路可通行区域的分割及目标检测两个任务。结合车道线、道路障碍物及道路可通行区域三部分的信息,可更好地对无人车周围环境进行感知,为无人车在可通行区域内进行路径规划提供基础。基于本文算法研究成果,在基于长城欧拉R1改装的无人驾驶汽车平台上进行了算法试验研究,结果表明,本文提出的方法在校园环境中能够对无人车的可通行区域进行检测与识别,具有较好的检测效果及鲁棒性,可满足园区环境下无人车对车辆周围环境感知的需求。
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