29无人驾驶车实时地图构建与自主运动规划姜楠.docx

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29无人驾驶车实时地图构建与自主运动规划姜楠

441.实验结果与数据分析局部地图构建结果,。

3图1（a为未经过后续处理的局部高程地图在图中黄圈里可以看到有一些灰色的未知栅格对于那些靠近行车路线上的栅格可能会对运动决策产生不良3b的影响图1（为经过后续处理的局部高程地图通比可以发现在道路中央附近的未知栅格过两图的对被处理掉了表明了后续处理的有效性,,,,,。

图巧:

基于局部高程地图的运动规划5结论,（a3图1:

（b局部地图后续处理前后比照图。

本文重点研究了基于多源激光传感器的局部高程地图的构建在构建过程中通过对动态障碍物的跟踪模块有效的去除了其对局部地图的不良影响同时提出了基于局部地图的可行方向角方法并基于VFH的基本思想给出了无人驾驶车的运动规划策略通过本实验室的无人自主车平台验证了本文提出的方法的有效性和实用性本文下一步工作将把视觉传感器的信息融合到局部高程地图中,。

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参考文献【]1J.4图1（a为未去除动态障碍物干扰的局部地图由图中可见在无人驾驶车前方出现了一条红色的障碍物带它是一个行人当前时刻位于障碍物带的最右边其左边的障碍物带为此人在地图中的历史数据4b这样很容易干扰车的运动规划图1（为去除了动态障碍物干扰的局部地图它正确的表达了当前车前方的障碍物分布为无人驾驶车的运动规划提供了有效的依据,,,,,。

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（b22762282局部地图消除动态障碍物干扰前后对比图【习L.们Yi,YRn.们YiAn工】m〕orPevdnigPotnetlaiFikelMethvdomrs.MOb2〕尹elitroobotPathnaln,,nniDynnmacionrEionntn基于局部地图的自主运动规划实验结果6[]7」【。

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.Co一grse.nIetlgnetConlan,tomatio48474852图巧给出了基于局部地图自主运动规划的两组实验图在局部地图中蓝色的线表示可行方向角方法得到的可行方向橙色的线表示有需要躲避的障碍物红色的栅格代表了前方的行人障碍物通过两组实验图可以看出局部地图对周围环境具有较好的描述同时基于可行方向角的表述非常简练便于无人驾驶车完成自主运动规划,,,,,,。

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