智能物網聯汽車教學研究平臺是基于高性能數字信號處理器的機器視覺研究平臺，包括圖像處理基本算法驗證平臺、道路環境模擬系統(Avida TX2)，下面由小編為大家詳細介紹!

　　簡介

　　機器視覺研究平臺可以提供車輛、行人和道路邊緣的檢測、定位和跟蹤等應用案例作為實驗，為研究和學習提供便利。通過實驗操作，我們可以學習建立視覺應用系統所需的各種硬件、方法和圖像處理技術，同時對無人駕駛中的視覺目標檢測和判定過程有了深入的了解和掌握。該平臺具有開放的結構，提供了擴展的接口，還可以添加自己的圖像處理算法。

　　平臺介紹用戶

　　該激光雷達研究平臺包括TX2 ARM架構下的雷達驅動、雷達數據DBC分析和雷達識別結果可視化等基本功能。德爾福的電子自旋共振毫米波雷達有中距離和遠距離兩種工作模式。通過兩種模式的結合，可以輸出64個目標。目標屬性包括位置、距離、速度和加速度。毫米波識別具有傳感距離遠、抗干擾能力強、與視覺傳感器融合、目標結果更加穩定等優點。毫米波雷達將識別結果作為獨立的節點輸出，各個傳感模塊相互獨立，便于融合工作。

　　用戶需要使用多線激光雷達來學習激光雷達數據擬合和三維場景重建技術。

　　激光雷達研究平臺包括傳感器驅動、點云分析、目標識別、地圖柵格化和場景重建功能。該平臺以Verodain的16線激光雷達為傳感器輸入，通過自動軟件下的驅動和分析節點，以主題格式發布點云數據。激光雷達定位精度高，能在傳感器融合中為目標提供深度信息，便于后續的傳感任務，如目標跟蹤和姿態估計，也可用于導航任務，如2D光柵化地圖和三維地圖重建定位。

　　局部路徑規劃:主要是檢測障礙物，跟蹤障礙物的運動軌跡，計算下一個可能的位置，最后繪制包含現有碰撞風險和潛在碰撞風險的障礙物地圖。局部路徑規劃的前提是對當前環境的感知和深刻理解。局部路徑規劃算法包括人工勢場法、DWA法(動態窗口法)，PRM等。

　　全局路徑規劃:首先建立環境模型(拓撲級環境圖)，在此基礎上進行最優路徑搜索，形成全局路徑規劃。環境模型有三種類型，即網格法、可視法和自由空間法。路徑搜索算法包括Dijkstra、Floyd-Warshall、A*，層次法、動作行為法、勢場法、罰函數法和仿生算法如遺傳算法、模擬退火法、蟻群算法等。

　　軌跡規劃:在全局路徑規劃和局部路徑規劃的基礎上，考慮時間序列和車輛動力學來規劃車輛軌跡，最終設定車輛的縱向加速度和橫向角速度。軌跡規劃方法可分為模型預測控制和幾何軌跡規劃方法。

　　路徑規劃是無人駕駛算法中最復雜的部分。它分為全局路徑規劃、局部路徑規劃(動態路徑規劃)和路徑規劃。路徑規劃平臺提供了從環境建模到路徑規劃的基本案例，為初學者理解和掌握無人路徑規劃的基本過程以及學習和使用路徑規劃的基本算法奠定了基礎。

　　硬件設備層由智能無人車、中型無人車和模擬城市道路設施組成，智能無人車搭載基于新能源車體的先進激光雷達、導航定位、雙目攝像機和線控設備;中型無人駕駛車輛裝載智能無人駕駛車輛所需的所有智能設備;模擬的城市道路設施通過控制系統形成集成控制平臺;實驗教學層按照感知識別、決策規劃、無人駕駛車輛控制與執行、城市道路智能控制與實訓三個模塊開展教學工作

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