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无人驾驶教学设备

智能网联汽车教学研究平台

价格:1.19-4.6万/台

功能:目标检测、教学等

产品型号:hx-znwlqcjxyjpt-16.7.8

厂家定制:加工定制

起订量:1台起

作者:汽车教具 来源:无人驾驶教学设备

发布时间:2020-04-20 14:37:32 阅读次数:147

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产品详情

智能物网联汽车教学研究平台是基于高性能数字信号处理器的机器视觉研究平台,包括图像处理基本算法验证平台、道路环境模拟系统(Avida TX2),下面由小编为大家详细介绍!

  简介

  机器视觉研究平台可以提供车辆、行人和道路边缘的检测、定位和跟踪等应用案例作为实验,为研究和学习提供便利。通过实验操作,我们可以学习建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法和图像处理技术,同时对无人驾驶中的视觉目标检测和判定过程有了深入的了解和掌握。该平台具有开放的结构,提供了扩展的接口,还可以添加自己的图像处理算法。

  平台介绍用户

  该激光雷达研究平台包括TX2 ARM架构下的雷达驱动、雷达数据DBC分析和雷达识别结果可视化等基本功能。德尔福的电子自旋共振毫米波雷达有中距离和远距离两种工作模式。通过两种模式的结合,可以输出64个目标。目标属性包括位置、距离、速度和加速度。毫米波识别具有传感距离远、抗干扰能力强、与视觉传感器融合、目标结果更加稳定等优点。毫米波雷达将识别结果作为独立的节点输出,各个传感模块相互独立,便于融合工作。

  用户需要使用多线激光雷达来学习激光雷达数据拟合和三维场景重建技术。

  激光雷达研究平台包括传感器驱动、点云分析、目标识别、地图栅格化和场景重建功能。该平台以Verodain的16线激光雷达为传感器输入,通过自动软件下的驱动和分析节点,以主题格式发布点云数据。激光雷达定位精度高,能在传感器融合中为目标提供深度信息,便于后续的传感任务,如目标跟踪和姿态估计,也可用于导航任务,如2D光栅化地图和三维地图重建定位。

智能网联汽车教学研究平台

  局部路径规划:主要是检测障碍物,跟踪障碍物的运动轨迹,计算下一个可能的位置,最后绘制包含现有碰撞风险和潜在碰撞风险的障碍物地图。局部路径规划的前提是对当前环境的感知和深刻理解。局部路径规划算法包括人工势场法、DWA法(动态窗口法),PRM等。

  全局路径规划:首先建立环境模型(拓扑级环境图),在此基础上进行最优路径搜索,形成全局路径规划。环境模型有三种类型,即网格法、可视法和自由空间法。路径搜索算法包括Dijkstra、Floyd-Warshall、A*,层次法、动作行为法、势场法、罚函数法和仿生算法如遗传算法、模拟退火法、蚁群算法等。

  轨迹规划:在全局路径规划和局部路径规划的基础上,考虑时间序列和车辆动力学来规划车辆轨迹,最终设定车辆的纵向加速度和横向角速度。轨迹规划方法可分为模型预测控制和几何轨迹规划方法。

  路径规划是无人驾驶算法中最复杂的部分。它分为全局路径规划、局部路径规划(动态路径规划)和路径规划。路径规划平台提供了从环境建模到路径规划的基本案例,为初学者理解和掌握无人路径规划的基本过程以及学习和使用路径规划的基本算法奠定了基础。

  硬件设备层由智能无人车、中型无人车和模拟城市道路设施组成,智能无人车搭载基于新能源车体的先进激光雷达、导航定位、双目摄像机和线控设备;中型无人驾驶车辆装载智能无人驾驶车辆所需的所有智能设备;模拟的城市道路设施通过控制系统形成集成控制平台;实验教学层按照感知识别、决策规划、无人驾驶车辆控制与执行、城市道路智能控制与实训三个模块开展教学工作

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