低速無人駕駛技術實戰

目 錄

□□章無人駕駛技術及教學系統與
實驗平台1
1．1 無人駕駛技術1
1．1．1 感知層1
1．1．□ 認知決策層1
1．1．3 車輛控制層□
1．□ 無人駕駛教學系統說明□
1．□．1 無人駕駛教學系統的需求□
1．□．□ 無人駕駛教學系統的構成□
1．□．3 課程資源3
1．3 無人駕駛實驗平台介紹4
1．3．1 旋風4座智能車5
1．3．□ 旋風小AI智能車5
1．4 無人駕駛實驗平台安全使用
說明6
1．4．1 安全警示6
1．4．□ 對使用人員的要求7
1．4．3 使用前的檢查7
1．4．4 使用中的要求7
1．4．5 使用後的要求7
1．4．6 車輛充電的要求7
第□章無人車傳感器基本實驗8
□．1 實驗軟件環境概述8
□．1．1 ROS環境安裝及相關配置8
□．1．□ 工程開發示例簡介19
□．□ 單目相機的安裝與標定□6
□．□．1 實驗背景與原理□6
□．□．□ 實驗目的□7
□．□．3 實驗環境□7
□．□．4 實驗內容□8
□．□．5 實驗步驟□8
□．3 單目相機的應用3□
□．3．1 基本背景與原理3□
□．3．□ 實驗目的3□
□．3．3 實驗環境3□
□．3．4 實驗內容33
□．3．5 實驗步驟33
□．3．6 實驗結果與分析39
□．4 雙目相機的標定4□
□．4．1 實驗背景與原理4□
□．4．□ 實驗目的44
□．4．3 實驗環境44
□．4．4 實驗內容44
□．4．5 實驗步驟45
□．5 毫米波雷達的數據解析與測試50
□．5．1 實驗背景與原理50
□．5．□ 實驗目的5□
□．5．3 實驗環境5□
□．5．4 實驗內容5□
□．5．5 實驗步驟53
□．5．6 實驗結果與分析58
□．6 多維激光雷達的安裝、標定與
數據解析63
□．6．1 實驗背景與原理63
□．6．□ 實驗目的71
□．6．3 實驗環境71
□．6．4 實驗內容7□
□．6．5 實驗步驟7□
□．6．6 實驗結果與分析76
□．7 多維激光雷達點雲聚類77
□．7．1 實驗背景與原理77
□．7．□ 實驗目的79
□．7．3 實驗環境79
□．7．4 實驗內容79
□．7．5 實驗步驟79
□．7．6 實驗結果與分析8□
□．8 超聲波雷達的數據解析84
□．8．1 實驗背景與原理84
□．8．□ 實驗目的86
□．8．3 實驗環境86
□．8．4 實驗內容86
□．8．5 實驗步驟86
□．8．6 實驗結果與分析87
□．9 差分導航基準站的架設與
配置89
□．9．1 實驗背景與原理89
□．9．□ 實驗目的90
□．9．3 實驗環境91
□．9．4 實驗內容91
□．9．5 實驗步驟91
□．9．6 實驗結果與分析96
□．9．7 實驗內容擴展96
□．10 差分定位系統解析96
□．10．1 實驗背景與原理96
□．10．□ 實驗目的100
□．10．3 實驗環境100
□．10．4 實驗內容100
□．10．5 實驗步驟101
□．10．6 實驗結果與分析109
□．11 差分導航規劃111
□．11．1 實驗背景與原理111
□．11．□ 實驗目的115
□．11．3 實驗環境115
□．11．4 實驗內容115
□．11．5 實驗步驟116
□．11．6 實驗結果與分析1□0
□．1□ IMU的安裝與標定1□3
□．1□．1 實驗背景與原理1□3
□．1□．□ 實驗目的1□4
□．1□．3 實驗環境1□4
□．1□．4 實驗內容1□4
□．1□．5 實驗步驟1□5
□．13 UWB的安裝與測試131
□．13．1 實驗背景與原理131
□．13．□ 實驗目的136
□．13．3 實驗環境136
□．13．4 實驗內容136
□．13．5 實驗步驟136
□．13．6 實驗內容擴展138
□．14 UWB的數據解析及定位140
□．14．1 實驗背景與原理140
□．14．□ 實驗目的141
□．14．3 實驗環境141
□．14．4 實驗內容141
□．14．5 實驗步驟14□
□．14．6 實驗結果與分析147
第3章線控車輛控制應用實驗150
3．1 線控車輛技術概述150
3．1．1 線控車輛的基本結構150
3．1．□ CAN總線通信基本知識151
3．1．3 CAN總線通信協議實例153
3．1．4 CAN模塊的選擇和使用
方法155
3．1．5 CAN模塊的安裝方法156
3．1．6 UDP通信協議156
3．1．7 線控底盤實驗平台介紹156
3．□ CAN總線調試實驗157
3．□．1 實驗背景與原理157
3．□．□ 實驗目的160
3．□．3 實驗環境161
3．□．4 實驗內容161
3．□．5 實驗步驟161
3．□．6 實驗結果與分析167
3．3 線控轉向實驗170
3．3．1 實驗背景與原理170
3．3．□ 實驗目的171
3．3．3 實驗環境171
3．3．4 實驗內容171
3．3．5 實驗步驟171
3．3．6 實驗結果與分析176
3．4 線控擋位與速度實驗179
3．4．1 實驗背景與原理179
3．4．□ 實驗目的179
3．4．3 實驗環境179
3．4．4 實驗內容180
3．4．5 實驗步驟180
3．4．6 實驗結果與分析185
3．5 線控輔助信號實驗187
3．5．1 實驗背景與原理187
3．5．□ 實驗目的190
3．5．3 實驗環境190
3．5．4 實驗內容190
3．5．5 實驗步驟190
3．5．6 實驗結果與分析196
第4章無人車綜合應用實驗198
4．1 基於GNSS導航的軌跡跟踪
實驗198
4．1．1 實驗背景與原理198
4．1．□ 實驗目的198
4．1．3 實驗環境198
4．1．4 實驗內容199
4．1．5 實驗步驟199
4．1．6 實驗結果與分析□1□
4．□ 毫米波與激光雷達的數據融合
實驗□14
4．□．1 實驗背景與原理□14
4．□．□ 實驗目的□16
4．□．3 實驗環境□16
4．□．4 實驗內容□17
4．□．5 實驗步驟□17
4．□．6 實驗結果與分析□□7
4．3 視覺與激光雷達的聯合標定
實驗□□9
4．3．1 實驗背景與原理□□9
4．3．□ 實驗目的□30
4．3．3 實驗環境□30
4．3．4 實驗內容□31
4．3．5 實驗步驟□31
4．3．6 實驗結果與分析□37
4．4 車輛定速巡航實驗□38
4．4．1 實驗背景與原理□38
4．4．□ 實驗目的□39
4．4．3 實驗環境□39
4．4．4 實驗內容□39
4．4．5 實驗步驟□39
4．4．6 實驗結果與分析□44
4．5 車輛自適應巡航仿真實驗□46
4．5．1 實驗背景與原理□46
4．5．□ 實驗目的□47
4．5．3 實驗環境□47
4．5．4 實驗內容□47
4．5．5 實驗步驟□47
4．5．6 實驗結果與分析□50
4．6 激光雷達SLAM建圖實驗□5□
4．6．1 實驗背景與原理□5□
4．6．□ 實驗目的□55
4．6．3 實驗環境□55
4．6．4 實驗內容□55
4．6．5 實驗步驟□55
4．6．6 實驗結果與分析□58
第5章基於深度學□□圖像檢測方法
綜合實驗□63
5．1 原理概述□63
5．1．1 基於圖像的目標檢測方法□63
5．1．□ 交通信號燈檢測與識別
方法□64
5．1．3 YOLOv3算法介紹□64
5．□ 實驗內容□68
5．□．1 基本流程□68
5．□．□ 實驗目的□69
5．□．3 實驗環境□69
5．3 實驗步驟□70
5．3．1 數據樣本採集與預處理□70
5．3．□ 數據樣本標註□75
5．3．3 數據集劃分□77
5．3．4 搭建深度學習環境□80
5．3．5 深度學習模型的應用□85
5．3．6 深度學習實驗結果檢測□89
5．4 實驗結果與分析□90
5．4．1 檢測結果□90
5．4．□ 檢測結果分析□9□
5．5 實驗內容擴展□93