用微电子机械系统三维传感器在城市环境中估计车辆前方道路冲动的方法
Shijie Zhao1, Minghao Wang1, Pengyu Wang1
1State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130025, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|February 24, 2024
概括
这项研究引入了一种新的方法,用于自动驾驶汽车通过微电子机械系统 (MEMS) 光探测和测距 (LiDAR) 来检测道路高度变化. 这通过预测未来的道路特征来提高驾驶舒适性和安全性.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 汽车工程 汽车工程
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 自动驾驶汽车 (AVs) 使用众多传感器来提高驾驶舒适度,包括检测道路高度变化,如速差.
- 准确的道路地形传感对于AVS的积极调整至关重要.
研究的目的:
- 提出一种方法来估计在城市环境中使用MEMS LiDAR的自动化车辆的道路冲动特征.
- 为了提高AV的道路高度传感器的准确性和可靠性.
主要方法:
- 实时车辆位置估计,以解决稀疏的LiDAR采样问题.
- 使用最大概率估计构建的网格高度测量模型,包含LiDAR错误模型.
- 卡尔曼波器集成用于高度测量和LiDAR错误,使用使用信任日食的高度重量方法.
- 马哈拉诺比是基于距离的门策略,用于管理突然的高度变化.
主要成果:
- 拟议的方法有效地估计了车辆前面的道路冲动特征.
- 在城市环境中证明了准确性,验证了该方法的实际适用性.
- 通过综合门战略,成功处理急剧的高度变化.
结论:
- 开发的方法提高了自动驾驶汽车感知和反应道路地形的能力.
- 这一进步有助于提高自动驾驶系统的驾驶舒适度和安全性.
- 整合MEMS LiDAR与先进的过和估计技术,为道路特征检测提供了一个强大的解决方案.


