无人驾驶电动工程车激光定位系统设计开题报告
2021-02-22 11:02
1. 研究目的与意义（文献综述）
随着智能通信技术、传感器技术的快速发展，工业、商业、物流、军事等领域对于人员和设备等的定位有着越来越多的需求。目前应用较为广泛的全球定位系统和中国的北斗定位系统已经能够提供较为精确的定位服务，满足了人们对室外环境的定位需求，然而对于矿井、隧道、地下等特殊环境，由于信号传播受到墙壁、土壤层等障碍物的阻挡，信号受到严重干扰而大大衰减，使得系统的定位精度明显下降。基于gps或北斗的定位无法在这样的环境下获得精确的位置信息，而如果能在地下、隧道等特殊环境下实现准确定位，将具有非常重要的实际意义。
新加坡自修建地下管网以来，为了方便管网的维护，准备与高校合作设计一台无人驾驶电动工程车，用于搭载检修人员、拖带物品起到维护地下管网的作用。为了实时感知工程车在网道中的运动情况及位置等信息，确保车辆正常行驶，需要选择一套合适又准确的定位方案。而常用的gps定位系统因土壤层等的阻碍作用，信号传播受到干扰，不适用于车辆的定位，因此选择一种合适的定位方式已迫在眉睫。
近几年，伴随着无人驾驶的发展，激光雷达在自动驾驶上的应用异军突起。它通过发射激光束来探测目标位置、速度等特征量，获得以点的形式组成的点云数据并生成精确的数字高程模型，可实时获取所在地环境的高精度轮廓信息，根据这些采集的数据通过一定的运算可以准确的计算出当前车辆的绝对位置或者相对位置。它提供的可靠和高质量数据让它成为大部分自动驾驶应用首选的传感器选择。国外一些大型的公司如谷歌、百度、特斯拉等纷纷在其研究的无人驾驶车上采用了激光雷达技术。谷歌和百度的无人驾驶试验车就采用了velodyne的64线激光雷达，这款激光雷达传感器可以每秒扫描它视野内的 220 万个数据点，并能以厘米级别的精确度定位到 120 米以内的物体。但是它的重量超过13公斤，成本为80000美元[1][5]。在2016初的ces消费电子展上velodyne 公司借着福特的展台，展示了他们最新的产品--solid-state hybrid ultra puck auto混合固态激光雷达,这枚冰球大小的激光雷达采用32线配备，能够对外界环境进行3d扫描与测绘。它的最长感应距离是200米，能够让自动驾驶汽车上使用的激光雷达数量减少到2个；而另一家公司quanergy则发布了“世界第一款面向自动驾驶汽车的固态激光雷达s3”，仅为一盒名片大小，单个售价初步定在250美元，量产后可能降至100美元，探测范围为10厘米到150米，被应用于德尔福无人驾驶汽车。这些实践都清楚的表明了激光雷达在无人驾驶定位方面的优势。
2. 研究的基本内容与方案
目前常用的车辆定位技术主要是卫星定位技术，有美国军方的全球导航卫星定位系统GPS、俄罗斯的全球轨道导航卫星系统、我国的北斗2代定位系统、欧洲空间局的NAVSAT。其中又以GPS应用最为广泛。近年来，随着智能通信技术、传感器技术的快速发展，无线定位技术和以激光雷达、毫米波雷达为代表的定位技术迅速崛起，其中激光雷达已被国外广泛用于无人驾驶汽车感知和定位。而无线定位技术像超声波、蓝牙、射频识别、超宽带、WiFi、ZigBee等主要用于室内定位，在车辆上用得较少。本定位系统的选择是基于工作在地下六七十米网道中的无人驾驶电动工程车的，由于土壤层等的影响，不适用GPS定位，根据表1常用定位技术的比较，拟采用激光雷达作为定位方案。考虑到价格和定位精度等问题，拟采用速腾科技的16线激光雷达RS-LiDAR。其相关参数见表1。
表1
| 定位技术 | 优点 | 缺点 | 定位精度 | 技术特点 | 成本 |
| 蓝牙 | 设备体积小、易于集成、信号传输不受视距影响 | 价格比较昂贵、稳定性稍差、受噪声信号干扰大、传输距离短 | 3~15m | 通过测量信号强度进行定位 | 中 |
| WiFi | 比蜂窝网络三角测量定位方法更精确、成本较低 | 很容易受到其他信号的干扰、定位器的能耗也较高 | 2 m ~10 m | 通过测量信号强度进行定位 | 低 |
| 激光雷达 | 分辨率高、隐蔽性好、抗有源干扰能力强、低空探测性能好、不受光线影响、体积小、质量轻 | 受天气和大气影响大、采集的数据量过大、价格高 | 一般为厘米级 | 通过向外发射光束并计算接受反射所需时间来测定目标物体的距离的
| 高 |
| GPS | 精度高、全天候、效率高、多功能、操作简便、适应性强 、应用广泛等
| 系统不稳定、信号易受干扰等 | 可达厘米级和毫米级 | 测量出已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，然后综合多颗卫星的数据就可知道接收机的具体位置 | 低 |
| 射频技术 | 实现方便、系统受环境的干扰较小、可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息、且传输范围很大、成本较低 | 作用距离近、不具有通信能力、不便整合到其它系统中 | 3~10m | 利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据进行识别和定位 | 低 |
表2
| 产品名称 | RS-LiDAR |
| 线束 | 16线 |
| 波长 | 905nm |
| 精度 | ±2cm |
| 测距 | 100m |
| 水平测角 | 360° |
| 水平角分辨率 | 5Hz:0.09° 10Hz:0.18° 20Hz:0.36° |
| 垂直测角 | 30° |
| 垂直角分辨率 | 2.0° |
| 产品功率 | 7.2w |
| 规格 | φ100mm*103mm |
| 重量 | 0.6Kg |
| 采集数据 | 三维空间坐标/反射率 |
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。激光雷达组成由发射、接收和信号处理三个主要部分组成，通过向目标发射探测信号（激光束）,然后将接收到的从目标反射回来的信号与发射信号进行比较,作适当处理后,生成汽车周围环境点云，来感知汽车周围的环境。从而获得目标的有关信息,如距离、方位、高度、速度、姿态等参数,从而进行探测、跟踪和识别[4]。
3. 研究计划与安排
| 周次(时间) | 工作内容 | 提交内容(阶段末) |
| 预备周（7学期第9周） | 毕业设计动员会，开始毕业设计选题 |
|
| 毕业实习两周（7学期第18-19周） | 校外实习、校外资料收集、完成实习报告 | 实习报告 |
| 1（7 学期第20周） | 确定毕业设计选题、毕业设计任务书(相关参数)、校内资料收集 | 毕业设计任务书 |
| 2（8 学期第1周） | 方案构思、文献检索、完成开题报告 | 文献检索、开题报告 |
| 3~4（8学期第2~3周） | 外文翻译、资料再收集 | 外文翻译 |
| 5~7（8学期第4~6周） | 设计计算、草图绘制 | 设计计算草稿、草图 |
| 8~10（8学期第7~9周） | 图样绘制、编写设计计算说明书（论文）、预答辩 | 图样、论文初稿 |
| 11~13（8学期第10~12周） | 图样及设计计算说明书整理、资料袋整理，答辩资格审查 | 正式图样、论文 |
| 14（8学期第13周） | 学生提出答辩申请，并作答辩准备；教师审阅图纸、说明书 | 毕业设计资料袋 |
| 15~16（8学期14~15周） | 参加答辩、推荐省优 | 毕业设计成绩、省优毕业论文 |
4. 参考文献（12篇以上）
[1].廉价的激光雷达是自动驾驶车商业化的关键[eb/ol].车云网.2016.12.15.
[2].被特斯拉「嫌弃」的激光雷达，现在有了32线国产货 [eb/ol].车云网.2016-10-28.
[3].赖旭东.机载激光雷达基础原理与应用[m].北京：电子工业出版社，2010.4.
