无人避障车项目报告

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1、智能无人避障车项目报告任超，杜聿博一、项目概述本项目旨在开发出能够通过双目摄像头传感器自行识别障碍物并减速或停车避让的智能无人车。项目组有意在此基础上继续开发，最终达到将无人驾驶前沿技术和传统技术相结合，使自动驾驶技术能够落地日常生活，低成本地实现轻量级配送服务的智能自动化无人配送车，并且为此做了一些努力，将一同在下文说明。二、项目内容1.立项依据最近电商市场不断发展，物流行业也覆盖全国，将从传统的人力物流向现代智慧物流体系转型。在“互联网+"、中国制造与工业4.0等政策影响下,智慧物流也因此成为物流行业转型重点。但是现在底层物流仍然依靠原始的人力运输，成本很高且非常低效，为了节

2、省成本，快递公司通常会设置取货点，快递员送到取货点后用户自行取件，对于居住点离快递点比较远又没有时间的用户来说不够方便，因此一种低成本的配送方式是很必要的。与此同时，无人驾驶技术趋近成熟，智能图像识别技术发展很快，所以发展基于图像识别技术导航的智能无人配送车成为一种可能的解决方案。本次先实现避障的功能，为最终达到智能无人配送车打下基础。2.项目意义通过利用计算机视觉和神经网络技术，对最基本且重要的小车避障能力实现，为之后实现其他功能探索可行性和方法。3.项目逻辑智能无人配送车依赖于多方面的突破和创新，关键技术包括环境感知、逻辑推理和决策、运动控制、处理器性能等。技术最关键的地方，

3、是在感知层。通过双目摄像机，用相机成像原理进行定位，用深度学习，对图像进行物体识别，用深度相机定位，跟踪。然后提高准确度和精度，让小车可以安全地在环境中行走。1、环境感知环境感知就像我们人类的视觉，听觉一样，也就是利用各样的传感器对周围环境进行相应的数据采集，以获取周边环境信息，并对收集到的信息进行数据处。可以说环境感知是智能无人配送车实现精确定位，主动避障和自适应路径选择等高级智能行为的基础和先决条件。检测：小车通过双目摄像头的深度学习来获取训练数据，采用了Facebook人工智能研究院开源的MaskR-CNN算法，这种算法速度很快，能够识别数十种不同物体且很精确（能够为物体提

4、供精确的分割掩码）。识别：算法中搭载2个MaskR-CNN模型，一个利用双目摄像头，通过COCO2014数据集训练对障碍物的识别，通过对比左右摄像头的图像确定目标物体的深度（距离），因此可以对车前方的障碍物进行识别，测距，从而进行避障；另一个通过在科大东区实地采集的白线照片生成数据集训练对白线的识别，通过对路边地标线（白线）的识别和定向，可以识别路的走向，再借助陀螺仪提高精度，从而实现导航。（图：摄像头得到的原图和处理后的图片对比（白线，障碍物））跟踪：通过对比连续的两张取到的图片，在图中匹配识别到的物体。识别的依据主要为被识别区域的彩色直方图，将直方图配对的认为是同一个物体，这

5、样可以计算出它的运动速度，从而估计其轨迹。2、运动决策设定小车的状态集合为：I={直线正常速度行驶、直线低速行驶、直线微调、直角拐弯、停车}。小车设置内外安全范围，外层之外的障碍物视为无，内层之外外层之内的进行跟踪，内层之内的视为危险。若测量没有障碍物影响轨迹，并且直线方向与小车坐标系中小车前进方向夹角在正负10度范围内，则小车处于直线正常速度行驶状态；如果检测到有物体在小车的外层安全距离范围内，那么小车处于直线低速行驶状态；如果小车检测到白线方向偏离，或者小车到白线的距离不在正常范围内，那么进入直线微调状态；如果根据地图检测到行驶到了路口，则进入直角拐弯状态；如果有任何物体进入

6、小车的内层安全距离范围内，则进入停车状态。停车状态优先于其他所有状态。3、运动控制控制指令由主机通过USB串口与Arduino通信，Arduino向电机发送指令来操控电机。两边履带的转速，由电机编码器实时向决策系统反馈，转角由陀螺仪向决策系统反馈。例如转向指令，在底层封装好，上位机只需要调用相应的接口即可。最后通过各个部分共同配合，完成对小车较为精准的控制。4.实物结构（图：小车实物图）小车主要有上下位机，动力系统，传感器组成。双目摄像头主机散热风扇ups电源底盘1、上位机为了满足实时地处理摄像头取到的图片，要求安装GPU且对GPU的要求很高，因此不得不采用带有GTX1080ti

7、的GPU的主机电脑作为上位机，小车和电脑共同由UPS电源作为供电设备。2、下位机下位机采用Arduibo控制电机，采用USB串口与主机通信。3、动力系统小车选择了含有履带的底盘作为动力装置。四段履带由四个电机控制，电机通过编码器，与Arduino连接。在编码器中，将一边的两个履带封装在一起，统一控制。编码器可以记录两边履带所行走的圈数。测量每圈的周长，则可以根据编码器算出前行的距离。小车的转向，靠两边履带转动的速度差来实现。4、传感器传感器以双目摄像机为主要传感器，再添加一个陀螺