在行驶中前方有障碍物，无人驾驶技术可以自动识别吗？

Posted 2023-04-17

在行驶中前方有障碍物，无人驾驶技术可以自动识别吗？

1、障碍物的检测

根据障碍物的运动状态可以分为静态障碍物和动态障碍物。 其中，静态障碍物可以从高精度的地图中读取，也可以通过传感器(激光雷达、照相机等)实时感知。

介绍无人车避障系统：障碍物检测、轨迹预测和避障路径生成

动态障碍物与静态障碍物不同，光靠传感器在一个周期内获得的数据是无法知道其运动信息的，必须分析一系列的数据。 作为一般的激光雷达运动障碍物的检测方法，有地图差分法、聚类法。

地图差分法：根据高精度地图上障碍物在不同时刻与本车的相对位置关系，求出障碍物的运动信息。 也就是说，在全球坐标系中，静态障碍物的位置不会随时间变化，但动态障碍物会随时间变化，变化的部分可以认为是运动障碍物。

聚类法：将同一障碍物的点云数据集中在一起，用长方体或多边形体描述车辆、自行车、行人等。

不足以获得单帧障碍物的位置、大小信息，需要跟踪障碍物的运动轨迹，即目标跟踪问题。 其中，多目标环境下的数据关联是多目标跟踪的重要问题。

2 .障碍物轨迹预测

预测障碍物运动轨迹的方法可以分为静态处理、假设状态保持和概率轨迹模型法三类。

静态处理是最简单的方法，由于将所有障碍物都当作静态障碍物来处理，不考虑其运动特性，所以整个避障效果也很差。

保持状态不变的方法，即认为障碍物始终保持当前的运动状态是比较常见的轨迹预测方法，但由于实际障碍物的运动状态会发生变化，因此适合于一些直线匀速场景，在转弯、变更车道、停车、环礁、十字路口等场景下效果较差。

概率轨迹模型法是对假设状态不变的方法进行的改进，为在轨迹预测中加入不确定性，预测障碍物未来可能的行驶轨迹，保持稳定，偏向于保持原始状态的预测结果。 该方法通过使用高精度的地图和结构化道路的先验信息可以得到更好的预测结果

3、退避路径的生成

过去几十年，关于无人车的避障路径生成方法提出了很多建议，典型的有人工势场法、反应式避障法、地域分割法，这些方法在特定环境下取得了很好的效果，但不足。

人工势场法是模拟电场的方法。 也就是说，构筑函数值与无人车和障碍物的距离有对应关系，距离障碍物越远，势场越小的势场函数。 根据实际场景确定阈值，将势场小于阈值的区域标记为可行驶区域，完成屏障。 该方法可以在复杂的静态环境中使无人车安全行驶，但在动态环境中，运动障碍物的运行轨迹会对势场产生动态影响，难以稳定规避轨迹，而且计算复杂度非常高，难以满足实时性的要求。介绍无人车避障系统：障碍物检测、轨迹预测和避障路径生成

反应式屏障法是模拟动物感知行为过程的方法。 也就是说，如果无人车感知到前方路径有障碍物，就会重新计划路径以避开障碍物。 反应式屏蔽法在静态环境中也发挥了很好的作用，但在动态环境中存在计划路径不稳定的问题。

参考技术A 可以。这是科技智能的力量，雷达和GPS配合使用，前方有障碍物是可以自动识别的，而且灵敏度高，技术成熟，安全可靠，真正实现了解放双手。 参考技术B 如果在行驶中，前方有障碍物的话，无人驾驶技术可以自动识别的，而且会立马警示，就能及时刹车，不会出现任何意外。 参考技术C 可以识别。因为现在的无人驾驶技术很先进，还有探头雷达，所以可以识别出来。

无人驾驶技术揭秘从机器学习角度揭秘学习型避障小车的设计思路

 FF91于2017年1月4日在美国拉斯维加斯成功首发，拉开了互联网生态电动汽车的序幕。自动泊车使得停车也成为了一种享受，新手司机再也不用担心该如何见缝插针了。但是如果在车水马龙的繁忙环境下，无人驾驶还能得心应手吗？

项目综述
整个项目由三个部分组成：
1. 训练场设计 
包括：随机障碍，固定障碍，边界碰撞检测
2. 汽车模型
包括：传感器，规则学习
3. 学习的算法
包括：基于表的算法和基于神经网络的算法

阅读全文：http://click.aliyun.com/m/9407/