基于无人驾驶技术的无人配送物流服务体系研究

5G移动通信技术的商用推动了无人驾驶技术的发展,为无人配送物流服务体系建设提供技术支持.基于此,文章从无人配送物流服务体系建设要求入手,论述无人驾驶技术对体系建设的作用,结合当前无人配送服务实践,总结基于无人驾驶技术的无人配送物流服务体系要点,加速无人配送物流服务的推广应用.     

基于cartographer算法的园区末端物流无人配送装置设计

阐述一种园区末端物流配送装置,采用cartographer算法与RPLIDAR A1激光雷达建图相结合的方案,包括通信模块、控制器、定位模块、CC2520无线收发一体芯片的应用。     

割草无人车Web端管控系统设计

随着绿色农业的不断发展,以人工辅助的传统割草方式难以满足大量田地割草的需求,因此,实现割草无人车自动化割草,对于田地和生态环境有着十分重要的意义。文章介绍了一种基于PHP的Web端管控系统,包括其结构、功能以及具体实现方式。该系统实现无人车作业状态的实时检测,控制无人车的割草作业轨迹,对于故障状态及时报警并采取相应的措施,同时可以完成相应的载荷任务。最后,根据使用该系统进行作业试验所采集的数据参数,对系统的安全性、稳定性和适应性进行分析。     

基于AVR的智能教学无人车控制系统设计

针对市场上大多数教学无人车设计采用单片机单一控制导致其功能扩展性弱、灵活度低等问题,设计了一种基于Atmega128单片机和无线通信的智能教学无人车控制系统,该系统包括PC机控制部分和无人车控制部分,通过PC控制端软件可以经无线通信模块实现对无人车的准确运动控制。实验结果表明,系统工作稳定,无人车在遇到干扰的情况下顺利完成货物运输、环境勘察、敌我识别、打击等功能,控制效果理想。     

基于无人车传感器系统的加权平均数据融合算法研究

无人车在运行过程中,需要利用多传感器系统对周围道路环境进行观测,但这些传感器获取的数据信息存在着超载,丢失或不精确等问题,则需采用数据融合技术对所获数据加以优化处理。本文基于无人车的多传感器系统,对加权平均数据融合算法进行了研究,符合无人车运行环境下融合层次的要求,在实际的数据融合处理中具有很高的可行性。     

GTEM室中无人车系统的电磁辐照效应研究

为验证无人装备的电磁环境适应性问题,在GTEM室中用连续波对无人车系统及其传感器组件进行了电磁辐照试验。发现无人车系统整体敏感频率为150 MHz、200 MHz和250 MHz,无人车系统对200 MHz的连续波干扰最敏感,到靶场强24.9 V/m时会发生碰撞。同时给出了敏感频率下传感器的故障场强阈值。被试无人车系统工作日志和传感器数据的分析表明,受电磁干扰影响,无人车系统感知模块会出现激光雷达数据异常、毫米波雷达死机、摄像头传输线缆连接中断等现象,最终造成无人车构建地图异常、异常停止、碰撞等故障。该文为无人装备的电磁防护设计提供了参考,有助于我国智能装备在复杂电磁环境下的安全性研究。     

一种带有避障功能的无人车轨迹跟踪控制器设计

基于模型预测控制(model predict control,MPC)设计了一种带有重规划层的无人车轨迹跟踪控制器,用于实现带避障功能的轨迹跟踪。假设在有限的地平线上有一条存在障碍物的已知轨迹,为了规避轨迹上的障碍物,设计了一种轨迹重规划层+预测控制层的双层轨迹跟踪系统。首先接收到在障碍物信息后,在重规划层中借助无人车的点质量模型预测局部参考轨迹;然后控制层控制前轮转向,完成对局部轨迹的跟踪,避开障碍物。并在CARSIM/SIMILINK模型环境中对设计的控制器进行仿真实验,验证控制器在不同速度下对障碍物规避和期望轨迹跟踪的有效性。     

遥控式无人车主要控制部分ECU设计及抗干扰实现

针对遥控式无人车控制核心ECU进行了设计,并对抗干扰问题进行了研究,确定了ECU的滤波抗干扰措施,针对干扰信号,详细介绍了数字滤波方法,在软件方面进行了数字滤波算法的设计,针对各种干扰不同,利用MATLAB软件设计了易于硬件实现的数字滤波算法。通过软件抗干扰遥控式无人车在模拟信号处理及信号接收传播上拥有更高的可靠性和适应性。     

基于物联网的疫情防控免接触智能配送车、柜设计

针对疫情防控期间快递配送中人与人接触感染以及快递丢失、收取快递时间冲突等问题,设计了一套基于物联网技术的疫情防控免接触智能配送车、柜系统,打破了“人+车”的传统配送方式,能够实现快递车自动检测并将物品配送到快递柜中的功能。快递柜配备与快递车相对应的串口通信指令,可以达到自动开关门效果。通过对树莓派和主控机的深度学习,配送体系达到了自动化、智能化的效果,此外还搭载了深度相机和雷达检测模块,可对周围环境进行分析建图,并通过建图模型实现全自动导航运输,有效解决了收取快递时间冲突问题。     

人类司机分心行为对无人车纵向速度控制的影响

无人车通常无法探测到人类司机的分心行为,这将导致无人车延迟地采取紧急制动来避免追尾。因此,本文致力于构建无人车控制与人类司机分心监测之间的桥梁,来辅助无人车预测潜在风险并像有经验的人类司机一样避让处于分心的司机,提高无人车的智能化水平和交通系统的安全性。首先,本文提出了一种整合了司机分心监测、车对车信息交换和无人车速度控制的可行系统框架。然后,基于卷积神经网络,本文提供了一种司机分心监测实现。最后,基于模型预测控制策略,本文提出了一种考虑了司机分心行为的无人车纵向速度控制方法,并给出持续可行性分析。仿真结果验证了本文工作的有效性。     

无人车集群协同围捕发展现状分析

无人车集群具有成本低、安全性好、自主程度高等优点,已成为无人驾驶领域的研究热点。基于无人车集群,研究人员提出多种不同协同策略以完成各类任务,其中协同围捕作为重要的应用方向,无论是在军用还是民用领域都受到了广泛关注。针对此问题,该文首先基于无人车集群的相关应用和架构,对协同围捕的策略机理进行了系统分析,并将协同围捕策略划分为搜索、追踪和围堵3个子模式。然后,从博弈论、概率分析和机器学习等角度梳理了协同围捕的关键方法,并对这些算法的优缺点进行了比较。最后,对未来研究提出了意见建议,为进一步提高无人车集群协同围捕的效率和性能提供参考和思路。     

基于人工智能技术的校园智能配送服务体系研究

由于我国电商近些年来的持续发展,不少人的消费习惯也因此而随之发生改变,改变尤为突出的是大学生群体,快递和外卖业务成为校园中不可或缺的一部分。文章以长春汽车工业高等专科学校为例,在了解大学生需求、快递与外卖等相关业务在学校中的情况之后,将无人车配送引入其中,设计了一整套智慧校园无人车配送服务体系,为大学生提供更为便捷的配送服务。     

基于GPS导航技术的智能无人快递车技术研究

根据现有的快递运输突发现象会造成较大经济损失、配送环节带来的人力等各种资源浪费问题,结合树莓派和GPS导航技术,提出了一种基于GPS导航技术的智能无人快递车研究方案。该设计采用GPSM8N模块进行数据采集,以串口工作方式将数据传输至树莓派,然后对信号进行分结算处理实验后记录当前位置。通过计算的导航角调整小车向航点驶去,到达指定位置后,通过红外传感器检测到外部环境后打开自身所装配的货舱。设计通过自动导航实现了智能快递运输理念,方便多种场所使用,提高了人们的生活质量。     

全电驱分布式无人车路径跟踪控制仿真研究

为实现全电驱分布式无人车的路径跟踪控制仿真,联合Carsim和Simulink建立了具备独立驱动/制动/转向功能的全电驱分布式无人车运动仿真平台.在该仿真方法中,车辆行驶的整车动力学仿真在Carsim软件中实现,整车动力学中驱动轮的驱动力矩及转速等参数直接来自Matlab/Simulink中建立的驱动电机、转向电机等驱...     

基于贝塞尔曲线的无人车局部避障应用

文中将基于贝塞尔曲线的路径规划方法应用在无人车局部避障中。首先通过最小化曲线的最大曲率与最小曲率之间的差值确定贝塞尔曲线所需的五个控制点,根据五个控制点确定贝塞尔曲线,再结合实验无人车和道路的实际情况从若干备选曲线中选择最优路线。实验仿真结果证明,该方法能够达到无人车局部避障的要求,能满足包括初始状态约束、目标状态约束、曲率连续约束等行驶条件。     

基于DTC和遗传算法的无人机-无人车任务规划方法

提出一种标准设计准则(Design to Criteria, DTC)和遗传算法相结合的任务规划方法。以任务分析和环境建模仿真模型语言描述无人作战飞机(Uninhabited Combat Aerial Vehicle, UCAV)/无人战车(Uninhabited Combat Ground Vehicle, UCGV)任务结构,基于DTC方法设计基于用户目标准则的效益函数来控制优化的过程,引入具有精英策略的遗传算法来求解UCAV/UCGV任务规划问题。任务规划过程中集成了路径规划,规划的结果是包含任务各项参数信息的动作序列。仿真结果表明,任务规划的结果能够满足不同需求,且有效融合了多项任务信息,在考虑异构平台能力差异性的基础上,提高了协同作战的整体效益。     

基于UWB和惯性导航技术的无人车融合定位方法

针对基于超宽带（UWB）的无人车定位波动大和定位误差大的问题,提出了一种加权递推平均滤波和卡尔曼滤波相结合的定位算法。首先,建立了一套UWB基站定位系统,用于采集无人车UWB定位数据信息;然后,利用加权递推平均滤波算法对UWB定位数据信息处理,提升定位结果的稳定性;最后,结合无人车惯性导航信息对加权递推平均滤波算法处理后的结果进行卡尔曼滤波融合,得到最终的定位结果。经过无人车静止和移动场景的多组定位测试,结果表明,静止场景下加权递推平均滤波算法处理后定位均方根误差平均降低了13.3%,稳定性得到了一定的提升;移动场景下,采用加权递推平均滤波和卡尔曼滤波融合算法处理后,直线运动和圆周运动时的定位均方根误差平均分别降低了41.6%和38.4%,定位的稳定性和准确度得到有效的提升。由此证明了所提出的方法的有效性,具有一定的推广使用价值。     

基于多智能体强化学习的无人车分布式路径规划方法

在危险系数较高的救援、勘察或补给等重要任务中,为避免人员伤亡,需要无人车具备自主探索并协同到达多个目标位置的能力.基于此,提出一种基于多智能体强化学习的无人车分布式路径规划模型,通过集中训练方式生成无人车的行驶策略.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于视觉图像SLAM的巡检车研究和实现

随着5G通信技术的发展,车路协同的网络数据传输得到了极大突破.本文研究面向车路协同,进一步完善基于SLAM无人巡检车地图以及导航方式的系统.通过车路协同的方式完善导航地图,减少无人巡检车对传感器本身的精度和覆盖范围要求,利用路边摄像机等覆盖范围更为宽广的路侧检测方式,减少无人巡检车辆的开发成本,同时提高交通安全性,推动...