路网大规模自动驾驶汽车条件下的电磁污染建模研究开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1研究意义

随着时代的发展,自动驾驶汽车已经逐渐走进人们的生活,智能网联汽车,是搭载车载传感器、控制器、执行器等装置,实现安全、舒适节能、高效行驶,并最终可代替人来操作的新一代自动驾驶汽车。

但是随着自动驾驶汽车的普及,所带来的问题也接踵而至。已商用的自动/半自动无人驾驶汽车大多基于多车载雷达的主动车载传感器实现,当无人驾驶大规模实现后将不可避免地产生不必要的不同频段的电、磁、光污染。电磁污染是指天然和人为的各种电磁波的干扰及有害的电磁辐射,但当它超过一定范围时,电磁辐射对人的视觉系统、机体免疫功能、心血管系统、内分泌系统、生殖系统和遗传、中枢神经系统等都产生不同程度的影响,如能激活原癌基因,诱发癌症,是造成儿童白血病的原因之一[1]。所以此次毕业设计的研究意义在于应用现有的技术,合理的减小自动驾驶汽车产生的不同频段的电磁污染,使其达到合理的标准值。

1.2研究目的

目前雷达作为自动驾驶汽车测距测速必不可少的传感器,也是产生电磁污染的主要器件。对于单个自动驾驶汽车所产生的电磁污染解决办法是比较容易的,但是在路网大规模的条件下,由于道路中不同车型存在较多,要在此条件下研究出自动驾驶类型汽车一共产生的电磁污染并加以改善从而到达标准值是存在一定难度的,而这就是此次论文设计的目的。首先要已知一条道路长度,在这条道路行驶的车辆中车载雷达自动驾驶汽车的数量,确定其应有的雷达传感器为什么方式,便可知其所应有的功率从而可以算出电磁污染的功率,由已知自动雷达驾驶车辆便可知其存在率为多少,由于单个自动驾驶汽车电磁污染率已知便可知所有自动驾驶车辆电磁污染率。

1.3国内外的研究现状

1.3.1无人驾驶传感器系统的发展现状

(1)导航系统。好的导航系统无疑是无人驾驶的基础。目前,GPS 系统发展迅速,在民用层面的精度能够达到 5m 以内,是实现导航系统中路线规划功能的技术基础。随着互联网技术的发展,大数据、云计算等新兴技术也被应用在无人驾驶导航系统中,用来实时监控气候数据和路面情况,从而做出最省时、最便捷、最安全的道路规划。

(2)定位传感器系统。①差分 GPS 定位系统。传统的定位系统由于受到大气的密度、电离层、对流层、传播延迟等因素的干扰,不能全天候准确地进行定位。如今应用最广泛的定位系统是差分 GPS 定位系统。该系统通过 4 个卫星在不同位置对汽车进行定位,再将位信息发送到地面上的同一个基站,再由这个基站发射信号追踪汽车的位置进行修正。差分 GPS 定位系统能够使用信息反馈来避免定位中的噪声干扰和误差,使得定位精度有了很大提高,可以达到 cm 级。但是,基于GPS 的定位方法受环境的影响较大,高楼、树木、隧道

都会屏蔽 GPS 信号,汽车在高楼林立的城市中行驶时很容易造成定位的偏差,因此还需其他传感系统辅助。

另外,由于 GPS 的更新频率低(10Hz),在车辆快速行驶时很难给出精准的实时定位。②惯性传感器。惯性传感器是可以检测和测量加速度、倾斜、冲击、振动、旋转和多自由度运动的传感器,是解决导航、定向和运动载体控制的重要部件。基础的惯性传感器通常由加速

度计与角速度计组成,在对惯性传感器数据进行处理后,可以实时得出车辆的位移与转动信息,但惯性传感器自身也存在偏差与噪音较大的问题。

因此,在实际应用过程中,多使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术,融合 GPS 与惯性传感器数据,以达到较好的定位精度。另外,有的学者和公司还会使用激光点云与高精地图匹配、视觉里程计算等定位方法,让多种定位方法互相纠正,以达到更精准的效果。

(3)机器视觉传感器。一些无人驾驶汽车的机器视觉传感器系统由车头两侧的长距摄像头、车身四角的短距雷达组成。短距雷达可以迅速侦测车辆周围的动态事物,避免交通事故;车前挡风处的摄像头负责识别交通标志,后挡风处的摄像头拍摄街景,通过与导航中的地形对比和辨别来确定车辆的精确位置。

(4)交通识别系统。当前交通信号识别系统能够通过相机拍照识别出是图形信号,还是箭头型信号。若是图形信号灯,进行颜色识别、颜色验证、状态识别、输出结果;若是箭头性信号灯,进行颜色和方向的验证、状态识别,最后输出结果。

(5)动态避障系统。动态避障系统的关键在于对障碍物的路径追踪,而目前激光雷达所感知的只是较为静态的路面环境问题,不能够实时追踪障碍物的路径,因此当前的传感器技术仍处于发展的基础阶段[2]

如若要想在2021/2022的年度车型上实现全自动驾驶功能,就需要应用多种传感器冗余系统。

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