基于3D激光雷达城市道路边界鲁棒检测算法 被引量：14

1

作者 孙朋朋 赵祥模 +1 位作者 徐志刚 闵海根 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期504-514,共11页

对点云预处理,并采用点云映射的方式快速分割出地面,同时消除路内障碍物以降低数据量;将分割出的地面数据组织成无向图,结合道路边界的多种局部特征和全局连续性特征提取边界点;根据道路边界点的测量模型修正提取的边界点,并采用二次多... 对点云预处理,并采用点云映射的方式快速分割出地面,同时消除路内障碍物以降低数据量;将分割出的地面数据组织成无向图,结合道路边界的多种局部特征和全局连续性特征提取边界点;根据道路边界点的测量模型修正提取的边界点,并采用二次多项式拟合修正后的边界点;采用多种策略对道路边界进行更新以使相邻两帧检测的道路边界保持平滑.实验证明,在道路边界不规则、存在路内障碍物遮挡边界的情况下,采用该方法得到的道路边界检测结果依然具有较高的鲁棒性和准确性. 展开更多

关键词 道路边界检测 3D激光雷达 点云映射 无向图 路内障碍物遮挡 边界不规则

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雨雪天气对自动驾驶视觉图像质量的影响 被引量：5

2

作者 蒋渊德 孙朋朋 +4 位作者 秦孔建 闵海根 赵祥模 杨智博 徐志刚 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期307-316,共10页

为对自动驾驶汽车在雨雪天气下的测试提供可靠依据,保证汽车在雨雪恶劣环境下的系统可靠性,针对自动驾驶视觉图像质量影响的量化评估进行研究。通过封闭试验场模拟环境构建、测试工况和量化评估指标设计进行深入分析,研究雨雪天气对视... 为对自动驾驶汽车在雨雪天气下的测试提供可靠依据,保证汽车在雨雪恶劣环境下的系统可靠性,针对自动驾驶视觉图像质量影响的量化评估进行研究。通过封闭试验场模拟环境构建、测试工况和量化评估指标设计进行深入分析,研究雨雪天气对视觉图像的影响。首先,针对不同天气条件建立环境模拟方案,设计多种测试工况,采集不同降雨/降雪等级条件下不同车速、不同目标物环境下的图像数据(共包括48种静态工况和48种动态测试工况),为分析研究提供充足的数据基础。其次,针对不同工况特点设计图像整体质量评价指标和特征点提取评价指标,从不同角度对自动驾驶视觉图像进行详细分析。最后,基于采集的数据对比分析雨雪对相机图像的影响。分别通过有参考指标和无参考指标对静态工况数据和动态工况数据进行分析,从图像整体质量角度进行评估。此外,为细化探究雨雪对图像目标物识别的影响,通过SIFT和ORB特征算子提取的目标物区域内特征点数作为指标,量化对比图像目标感知影响。结果表明:提出的评估方案能够可靠量化表征雨雪对自动驾驶视觉图像质量的影响;设计的降雨/降雪模拟方案和量化评估方法可为自动驾驶技术设计和测试评价提供支撑。 展开更多

关键词 汽车工程 图像质量 量化评估 视觉图像 雨雪天

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一种基于视频的公交客流自动统计方法 被引量：5

3

作者 赵祥模 闵海根 +1 位作者 常志国 徐志刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期136-142,共7页

为提高公交系统智能化管理水平,提出一种公交客流自动统计方法。采用直方图统计与多帧平均的方法提取视频背景,使用背景边缘去除算法得到乘客目标边缘轮廓信息。在此基础上,根据乘客头部轮廓的类圆特性,利用基于梯度信息的Hough变换圆... 为提高公交系统智能化管理水平,提出一种公交客流自动统计方法。采用直方图统计与多帧平均的方法提取视频背景,使用背景边缘去除算法得到乘客目标边缘轮廓信息。在此基础上,根据乘客头部轮廓的类圆特性,利用基于梯度信息的Hough变换圆检测算法完成乘客头部轮廓的识别,通过基于Kalman滤波预测的Cam Shift目标跟踪算法实现乘客的检测与计数。实验结果表明,该方法能有效消除背景图像中的噪声以及背景边缘,准确识别乘客目标并对其跟踪计数,从而提高城市公共交通运输效率。 展开更多

关键词 客流统计 CANNY边缘检测 HOUGH变换 CamShift目标跟踪 KALMAN滤波

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采用延伸顶点的地面点云实时提取算法 被引量：5

4

作者 孙朋朋 闵海根 +1 位作者 徐志刚 赵祥模 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第24期6-10,36,共6页

针对室外环境下无人驾驶车辆的地面提取实时性差的问题,提出了一种利用三维激光雷达快速提取地面的方法。首先利用车载IMU和里程计对雷达点云进行校正,然后构建柱状极坐标网格地图,根据网格中点云分布的垂直连续性提取每个网格中的延伸... 针对室外环境下无人驾驶车辆的地面提取实时性差的问题,提出了一种利用三维激光雷达快速提取地面的方法。首先利用车载IMU和里程计对雷达点云进行校正,然后构建柱状极坐标网格地图,根据网格中点云分布的垂直连续性提取每个网格中的延伸顶点,根据延伸顶点的高度属性以及地面平滑一致性准则提取出所有的地面点。试验中使用Velodyne HDL-32E采集不同场景下的数据作为测试集,结果表明,该方法同现有的地面分割算法相比能够降低车辆自身运动造成的提取误差,避免出现过分割和欠分割,分割准确率约为98.2%,每帧处理时间能够稳定控制在33 ms左右。 展开更多

关键词 无人驾驶车辆 地面点云提取 三维激光雷达 Velodyne 极坐标网格地图

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基于多传感器的智能车辆姿态解算方法 被引量：5

5

作者 王润民 胡锦超 +2 位作者 任亮 徐志刚 闵海根 《测控技术》 CSCD 2016年第9期15-19,24,共6页

针对智能车辆主动环境感知的需求,提出了一种采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪组合进行车辆姿态解算的方法。首先以旋转矢量法为陀螺仪的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的状态方程,用于车辆姿态的预测;其次以高斯牛顿法... 针对智能车辆主动环境感知的需求,提出了一种采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪组合进行车辆姿态解算的方法。首先以旋转矢量法为陀螺仪的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的状态方程,用于车辆姿态的预测;其次以高斯牛顿法为加速度计和磁强计的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的观测方程,用于车辆姿态校正;然后在此基础上构建扩展卡尔曼滤波传播方程,采用扩展卡尔曼滤波进行多传感器信息融合,得到车辆的姿态解算结果;最后通过构建实车测试环境对解算方法有效性进行验证。实验结果表明,通过基于多传感器的车辆姿态解算方法解算得到的车辆姿态角稳定、准确,能够满足智能车辆行为参数估计的实际需求。 展开更多

关键词 智能车辆 姿态解算 多传感器 扩展卡尔曼滤波

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降雨条件对车载激光雷达性能影响的试验研究 被引量：3

6

作者 孙朋朋 赵祥模 +2 位作者 蒋渊德 文舜智 闵海根 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期318-328,共11页

激光雷达是自动驾驶车辆最为关键的传感器之一,被广泛用于车辆定位、目标检测与跟踪等任务。然而,激光雷达的点云数据会受到恶劣天气(如雨、雾、雪等)的严重影响,致使自动驾驶全天候行驶仍然面临着巨大挑战。为了量化评估恶劣天气对激... 激光雷达是自动驾驶车辆最为关键的传感器之一,被广泛用于车辆定位、目标检测与跟踪等任务。然而,激光雷达的点云数据会受到恶劣天气(如雨、雾、雪等)的严重影响,致使自动驾驶全天候行驶仍然面临着巨大挑战。为了量化评估恶劣天气对激光雷达性能的影响,分析了降雨环境下激光雷达的性能,基于构建的场地降雨模拟系统控制降雨量,通过多视角的静、动态试验定性与定量分析激光雷达测距精度、典型目标点密度、有效检测距离等性能参数与降雨量之间的关系。试验结果表明:车辆作为目标物时,目标物上的激光点云受降雨的影响最大,相较于无雨环境,中雨时打在汽车上的激光点数降低幅度超过了60%,检测距离下降了69%,并且随着降雨量的增大激光雷达对目标的有效检测距离持续下降;试验方法和结果对于测试评价自动驾驶性能及提升降雨环境下的激光感知能力具有重要意义。 展开更多

关键词 汽车工程 激光雷达性能 量化评估 降雨条件 场地测试 自动驾驶

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基于稳健特征点的立体视觉测程法 被引量：3

7

作者 闵海根 赵祥模 +2 位作者 徐志刚 张立成 王润民 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期870-877,共8页

提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽... 提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除外点,使文中的视觉测程法可以应用于动态环境中.基于几何约束的分步自运动估计可提供相机运动的精确信息.将提出的方法在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上和复杂校园环境中所采集的立体视觉数据集上进行测试,与经典立体视觉测程方法比较,文中的方法更好地抑制了误差累计,运动估计结果满足实时高精度定位系统需求. 展开更多

关键词 视觉测程 局部不变特征 随机抽样一致性 运动估计

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基于自动编码器和长短时记忆网络的智能汽车故障诊断方法研究 被引量：11

8

作者 闵海根 方煜坤 +2 位作者 吴霞 王武祺 宋晓鹏 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期73-81,共9页

智能汽车故障诊断技术对于保障智能汽车安全行驶具有重要意义,针对智能汽车传感器数据异常检测和车辆运动的异常检测提出了一种故障诊断方法.针对非时序传感器数据,采用基于超限学习框架的自动编码器,对正常数据进行特征压缩学习其特征... 智能汽车故障诊断技术对于保障智能汽车安全行驶具有重要意义,针对智能汽车传感器数据异常检测和车辆运动的异常检测提出了一种故障诊断方法.针对非时序传感器数据,采用基于超限学习框架的自动编码器,对正常数据进行特征压缩学习其特征表示,再利用压缩的特征重构数据,根据重构误差的大小判断数据是否异常.针对时序传感器数据,采用多层长短时记忆网络学习时序数据之间的时间依赖关系来预测当下时刻的数据值,根据预测误差的大小判断数据是否异常.提出一种阈值随误差大小动态变化的自适应阈值确定方法,使得决策变量对于异常值相对敏感.进一步地,采用车辆自行车运动学模型和Kalman滤波,利用Jarque-Bera测试对预测值和量测值残差的正态性进行检验来检测车辆运动是否异常.实际场地测试验证了本文所提出的方法可以有效检测非时序或时序传感器数据的异常,并对车辆运动是否异常进行检测. 展开更多

关键词 智能汽车 故障诊断 超限学习 自动编码器 长短时记忆网络 自适应阈值计算

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考虑通信时延的智能网联汽车协同定位方法 被引量：2

9

作者 闵海根 李尧 +5 位作者 汪建球 张磊 李杰 童星 吴霞 赵祥模 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期220-234,共15页

为了满足网联环境下自动驾驶车辆安全行驶的需求,必须实现车辆全时空高精度定位。针对单车定位(Single Vehicle Localization,SVL)方法的不足,提出了一种基于双层滤波结构的智能网联汽车协同定位框架。首先,基于卡尔曼滤波对各车辆状态... 为了满足网联环境下自动驾驶车辆安全行驶的需求,必须实现车辆全时空高精度定位。针对单车定位(Single Vehicle Localization,SVL)方法的不足,提出了一种基于双层滤波结构的智能网联汽车协同定位框架。首先,基于卡尔曼滤波对各车辆状态进行修正;然后设计基于联邦卡尔曼滤波的协同定位估计方法,通过构建一个主滤波器和多个局部滤波器,将本车状态与修正后的邻车状态进行融合;使用多种数据拟合方法,基于真实数据构建传输时延概率模型,基于高斯分布构建处理时延概率模型;此外,提出一种通信时延误差补偿方法,并融入协同定位框架;最后,设计了5组仿真试验,评估SVL、未进行通信时延误差补偿的协同定位方法(CLWC)和基于通信时延误差补偿的协同定位方法(CLC)的定位性能,并深入分析了速度和行驶方向对定位结果的影响。研究结果表明:在城市道路环境下,CLWC相较于SVL,精度提高了15%~23%;在空旷道路环境下,通信时延较小情况时,CLWC优于SVL,CLC在CLWC基础上将精度进一步提高了5%~13%。在长直道、弯道、隧道等场景,CLC能够保证定位轨迹平滑,精度明显高于SVL,同时进一步验证了存在通信时延情况下,车辆速度对协同定位的影响。所提方法不仅克服了SVL误差累积的缺陷,同时有效降低了通信时延的影响,可为车辆提供连续稳定的高精度位置。 展开更多

关键词 交通工程 协同定位 误差补偿 通信时延 信息融合

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基于深度确定性策略梯度的队列纵向协同控制策略 被引量：5

10

作者 闵海根 杨一鸣 +2 位作者 王武祺 方煜坤 宋晓鹏 《长安大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期90-100,共11页

为了解决车辆队列控制中的车辆连续精确控制问题和行驶过程中车辆队列纵向稳定性问题,提出了一种在中等速度环境下基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的车辆队列纵向控制策略。该策略充分考虑了影响队列安全的车辆距离... 为了解决车辆队列控制中的车辆连续精确控制问题和行驶过程中车辆队列纵向稳定性问题,提出了一种在中等速度环境下基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的车辆队列纵向控制策略。该策略充分考虑了影响队列安全的车辆距离、车辆速度和车辆加速度3个关键影响因素,并将车辆动力学和舒适性作为策略学习过程中的约束条件。首先,建立基于强化学习的车辆队列纵向控制模型。其次,提出一个深度强化学习过程来进行队列纵向控制策略的迭代,最终目标为获得车辆的最优控制策略;并且设计了一个多目标的奖励函数,该函数综合了距离误差、速度误差和加速度约束对应的奖励。最后,采用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)求解队列纵向控制问题,该算法将动作-评价(actor-critic,AC)网络的优点与深度Q网络(deep Q-network,DQN)的优点相结合,有效解决连续状态空间和连续动作空间上的车辆队列控制问题;并设计和训练了基于DDPG的队列控制模型用于队列纵向控制,验证该控制策略的有效性。结果表明:提出的基于强化学习的队列控制方法具有和分布式模型预测控制算法相当的控制精度,并能在"前车-领航车跟随"通信拓扑下实现队列的串稳定性。 展开更多

关键词 交通工程 深度强化学习 队列纵向控制 深度确定性策略梯度 队列稳定性

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弱GNSS信号下基于EMD和LSTM的车辆位置预测方法研究 被引量：4

11

作者 闵海根 方煜坤 +2 位作者 吴霞 徐志刚 赵祥模 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期128-139,共12页

针对弱GNSS环境下组合导航(INS/GNSS)系统存在的定位偏差问题,提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先,针对训练数据中噪声较大的惯导数据,提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于... 针对弱GNSS环境下组合导航(INS/GNSS)系统存在的定位偏差问题,提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先,针对训练数据中噪声较大的惯导数据,提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于噪声能量估计和各阶本征模态函数的功率谱密度函数,提出一种确定混合模态函数阶数上下界的方法,并采用离散小波变换硬阈值法对混合模态函数进行滤波处理,最终利用经过处理的各阶模态函数重构原始数据以达到降噪目的。训练数据经过预处理后,采用改进的堆叠式长短期记忆网络离线训练位置预测模型,利用该训练模型可在线实时进行位置预测。针对车辆定位序贯数据预测,提出一种局部数据降噪方法,该方法利用一定长度时间窗口的历史数据,通过线性最小二乘给出当下时刻数据的预估值,并与实际量测值进行滑动平均滤波,优化位置预测的结果。在封闭场地模拟隧道环境下,对长短期记忆网络输入端进行局部数据降噪与不进行降噪处理比较,经度和纬度的归一化均方误差分别下降了13.34%和9.38%,经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了8.64%和5.41%;在复杂城市交通环境下,检验提出的方法,经度和纬度的归一化均方误差分别下降了6.51%和5.66%,经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了5.70%和8.23%。试验结果表明,在弱GNSS信号环境下,提出的车辆位置预测方法有效提高了车辆定位精度和稳定性。 展开更多

关键词 交通工程 车辆位置预测 长短期记忆网络 弱GNSS信号 经验模态分解 序贯数据降噪

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基于双层混合集成的自动驾驶汽车故障检测 被引量：2

12

作者 闵海根 雷小平 +3 位作者 李杰 童星 吴霞 方煜坤 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期30-40,共11页

针对单一故障检测算法难以学习到数据样本全部特征的问题,提出基于双层混合集成的无监督自动驾驶汽车故障检测方法。使用非全连接的自动编码器作为基学习器构建第1层同质集成框架——集成自动编码器,分析和选择包含集成自动编码器、一... 针对单一故障检测算法难以学习到数据样本全部特征的问题,提出基于双层混合集成的无监督自动驾驶汽车故障检测方法。使用非全连接的自动编码器作为基学习器构建第1层同质集成框架——集成自动编码器,分析和选择包含集成自动编码器、一类支持向量机、孤立森林和局部离群因子的基学习器构建第2层异质多模型集成框架,学习自动驾驶汽车正常传感器数据特征;提出基于自动编码器的投票集成方法,实现基学习器特征的降维和编码融合;通过sigmoid函数映射计算故障概率并对数据是否故障进行判断。试验结果表明,提出的双层混合集成故障检测方法性能优于基学习器算法,F_(1)指标提高了9%~40%,G指标提高了2%~28%,该故障检测方法可有效实现自动驾驶汽车故障检测。 展开更多

关键词 自动驾驶汽车 故障检测 集成学习 自动编码器 无监督学习

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网联交通环境下的车-车通信故障诊断方法 被引量：2

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作者 闵海根 方煜坤 +1 位作者 吴霞 王武祺 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期84-92,共9页

以智慧交通场景中的车辆编队为应用背景,建立基于智能驾驶员模型的车辆队列控制模型,分析车-车通信中延时对队列控制稳定性的影响。提出基于车-车通信更新延迟的故障诊断方法,利用中值和均值的统计特性计算用于判断是否发生故障的决策变... 以智慧交通场景中的车辆编队为应用背景,建立基于智能驾驶员模型的车辆队列控制模型,分析车-车通信中延时对队列控制稳定性的影响。提出基于车-车通信更新延迟的故障诊断方法,利用中值和均值的统计特性计算用于判断是否发生故障的决策变量,设计两层滑窗对决策变量进行平滑,实现决策变量实时、自适应计算;利用Jarque-Bera检验一段时间内接收端延迟更新统计分布的正态性,若该分布显著偏离正态分布,则认为通信质量恶化。在测试场地采集车辆行驶速度数据和车-车通信延时数据,对不同场景下车-车通信更新延迟的统计分布特性进行仿真试验,验证车-车通信中延时对智能网联汽车协同控制的影响。研究结果表明,车-车通信延时会导致协同控制过程中控制率的剧烈变化,基于更新延迟的通信故障诊断方法可以对车-车通信质量是否恶化进行有效诊断。 展开更多

关键词 智慧交通 智能网联汽车 更新延迟 自适应阈值 车-车通信延时统计分布 车-车通信故障诊断

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车联网环境下车辆协同高精度定位研究进展 被引量：1

14

作者 闵海根 宋晓鹏 程超轶 《无人系统技术》 2021年第1期8-14,共7页

车辆位置信息是许多智能交通应用的基础,如车辆导航、路径规划和车辆编队等。现有研究中融合单车车载多源传感器的定位方法无法有效解决城市峡谷、隧道和立交桥等卫星信号不可用条件下的车辆定位问题。围绕车辆高精度定位进行了综合评述... 车辆位置信息是许多智能交通应用的基础,如车辆导航、路径规划和车辆编队等。现有研究中融合单车车载多源传感器的定位方法无法有效解决城市峡谷、隧道和立交桥等卫星信号不可用条件下的车辆定位问题。围绕车辆高精度定位进行了综合评述,主要深入研究分析了车辆协同定位技术。首先分析了单车自主定位的关键技术及其主要应用场景;然后对车辆协同定位框架进行了研究,并对目标关联算法和多源数据融合算法进行了分析;最后展望了车联网环境下车辆协同定位的发展趋势。研究表明,高精度高可靠定位研究还存在许多关键技术未突破,车联网环境下的车辆协同定位利用无线通信实现多源定位传感器信息动态交互,为智能汽车定位系统研发提供新思路。 展开更多

关键词 车联网 自动驾驶 协同定位 目标关联 数据融合

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德赛特多功能全自动装箱机

15

作者 闵海根 《酒．饮料技术装备》 2006年第4期44-44,共1页

本刊讯 多功能全自动装箱机日前在中德合作江西德赛特包装机械设备有限公司研制成功。该设备是由公司德籍技术专家领导多名德国本土技术人员，结合中国市场的特点设计研制而成的。该设备采用国际最新工艺和技术，达到当今国际领先水平。

关键词 全自动装箱机 多功能 包装机械设备 国际领先水平 有限公司 技术人员 研制成功 中德合作 技术专家 设计研制

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