伴随全球范围内汽车产业的高速发展以及人们购买力的提升,全球汽车的数量大幅增加,随之出现了诸如交通拥堵、事故频发、环境污染和资源浪费等众多问题,由此出现了无人驾驶的研究热潮。在高等级无人驾驶车成本居高不下,难以全面适应极其复杂环境状态的情况下,针对大型公园观光游览、码头港口的货物搬运等特定场景下既定路径下的无人驾驶市场非常广阔。针对于此,本文建立了无人驾驶环境感知与车辆控制系统的硬件平台,开发了环境感知与车辆控制的软件算法,可以实现规定场景既定路径下的无人驾驶。本文研究内容主要分为车辆的改装和传感器及控制硬件的安装调试、感知系统的设计应用和车辆的无人驾驶控制三部分。本文设计了无人驾驶车辆的整体方案。首先通过市场调研选用了电动车作为无人驾驶的改装车辆,完成了感知和控制线路的改装,选用了多线的激光雷达、摄像头、毫米波雷达和差分GPS作为无人驾驶的感知部件,根据车辆环境感知需要对各传感器的安装位置进行了优化布局。通过车辆增加电动助力转向机构(EPS)实现了车辆转向系统的数字控制,通过DA转换器控制舵机与油门电压实现了对刹车及油门的数字控制。环境感知是无人驾驶车辆自动驾驶的前提,本文设计了基于SSD网络的车载图像目标识别方案,可以用于车辆前方行人、汽车和自行车等目标物体分类识别。同时为了获得障碍物的深度信息,完成了激光雷达与摄像头的联合标定,经过信息融合,计算出目标障碍物的距离。当障碍物位于根据车速确定的安全范围内时,及时采取制动措施。毫米波雷达安装于车身四周,用于车辆侧向及后向目标的检测。为了保证车辆沿预定路径行驶,采用厘米级差分GPS进行车辆实时定位。本文设计了基于预瞄机制的模糊控制算法用于确保无人车能按预先采集的固定路线行驶,即实现路径跟踪。首先建立二自由度的车辆线性动力学模型,以单点预瞄方式计算出预瞄偏差,以预瞄偏差和其变化率作为输入建立模糊控制器,采用方向盘转角作为输出控制车辆的电动助力转向系统实现车辆横向控制。基于上述方法开发的无人驾驶平台在围绕北京交通大学机械实验馆周边进行了实车实验,结果表明无人驾驶平台感知系统可以在障碍物进入预警范围1.5秒内完成制动,确保无人车行驶安全;控制器可以快速稳定地确保无人车在固定路径上自动驾驶,实验的最大横向偏差在0.7m以内,能够确保车辆在当前车道行驶。