分层认知地图模型在自主车导航中的应用研究

论文摘要

地图创建技术是人工智能和机器人学中的一个热点问题。本文借鉴生物导航原理,从环境认知角度出发,对陆地自主车（Autonomous Land Vehicle,简称ALV）导航地图创建技术进行了深入研究,面向复杂的室外环境,构建了拓扑-动作-度量分层地图,完成了××项目中实车导航地图构建工作。论文主要内容包括:（1）在分析和总结已有认知地图模型的基础上,结合ALV自身特性和导航需求,提出了一种拓扑-动作-度量分层认知地图模型。该模型在全局空间采用拓扑地图表示,保证了地图的全局一致性,在局部空间中采用几何度量地图表示,使得环境描述简洁、准确。这种分层地图模型对ALV自主导航所需的环境信息进行了合理的表达,提高了路径规划的效率。（2）在拓扑层的实现上,首先采用基于标记的分水岭变换分割出单目视觉图像中的可通行区域,然后将分割后的多帧图像通过概率方法拼接成全局一致地图,最后利用细化算法提取道路中心线并编码构建了拓扑层地图。（3）在动作层的实现上考虑了ALV移动机构特性,并对车辆运动学和动力学约束进行了数学描述,在此基础上提出了构造优化路径带的方法以完成动作层地图创建,使动作层地图所生成的路径满足车辆运动学和动力学约束。（4）在度量层的实现上,几何地图表示是其创建的研究重点。文中采用椭圆聚类法处理单线激光雷达数据来构建度量层地图,得到了便于规划的局部几何地图。仿真和实车实验表明,拓扑-动作-度量分层认知地图模型能够满足ALV实时导航的需求。

论文目录

• 表目录
• 图目录
• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 自主导航技术综述
• 1.2.1 自主导航中的基本问题
• 1.2.2 机器人导航与生物导航
• 1.3 地图创建技术综述
• 1.3.1 国内外ALV 建图系统
• 1.3.2 建图存在的主要问题和难点
• 1.4 本文主要工作
• 第二章 ALV 认知地图模型
• 2.1 引言
• 2.2 路径规划方法
• 2.3 环境表示方法
• 2.4 认知地图特性分析
• 2.4.1 认知地图概念
• 2.4.2 生物认知地图特性分析
• 2.4.3 认知地图模型
• 2.5 ALV 认知地图特性分析与模型
• 2.5.1 传感器系统
• 2.5.2 实验平台移动机构特性
• 2.5.3 拓扑-动作-度量分层认知地图模型
• 2.6 本章小结
• 第三章 ALV 认知地图创建
• 3.1 引言
• 3.2 基于单目视觉的全局一致地图创建
• 3.2.1 通行区域判定
• 3.2.2 全局一致地图生成
• 3.3 基于细化算法的拓扑层创建
• 3.3.1 道路中心线提取
• 3.3.2 拓扑编码
• 3.4 认知地图动作层创建
• 3.4.1 车辆性能约束表达
• 3.4.2 内在知识表示
• 3.5 基于几何地图的度量层创建
• 3.5.1 局部环境特征表示
• 3.5.2 环境特征提取
• 3.6 本章小结
• 第四章 实验结果与分析
• 4.1 认知地图创建仿真
• 4.1.1 拓扑层仿真
• 4.1.2 动作层仿真
• 4.2 越野环境下认知地图创建实验
• 4.2.1 拓扑层创建
• 4.2.2 动作层创建
• 4.2.3 度量层创建
• 4.3 校园环境下认知地图创建实验
• 4.3.1 拓扑层创建
• 4.3.2 动作层创建
• 4.3.3 度量层创建
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 全文工作总结
• 5.2 未来研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果