【摘 要】
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交通锥桶常常被放置在道路中间、危险地区和施工地段等,用以分隔车流,引导交通、以及在放置在场馆与停车场,用以引导车辆驶入。本文针对车辆在锥桶环境下的锥桶感知、场景决策、路径规划与路径跟踪控制进行研究,通过本文所研究的方法使车辆能够在锥桶环境下安全无碰撞的通过。首先,使用YOLOv3-Tiny算法对锥桶进行检测识别,并针对该算法在检测锥桶时存在的问题,通过（1）增加网络输入尺寸;（2）更改损失函数;（
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交通锥桶常常被放置在道路中间、危险地区和施工地段等,用以分隔车流,引导交通、以及在放置在场馆与停车场,用以引导车辆驶入。本文针对车辆在锥桶环境下的锥桶感知、场景决策、路径规划与路径跟踪控制进行研究,通过本文所研究的方法使车辆能够在锥桶环境下安全无碰撞的通过。首先,使用YOLOv3-Tiny算法对锥桶进行检测识别,并针对该算法在检测锥桶时存在的问题,通过（1）增加网络输入尺寸;（2）更改损失函数;（3）更改YOLOv3-Tiny主干网络;（4）融合浅层特征,构建新的特征金字塔等方向对其进行了改进,然后对改进后的算法进行了实验,改进后相较于改进前对锥桶检测的精确率与召回率分别提升了8.7与25.7个百分点,检测效果得到了显著的提升。随后依据锥桶尺寸这一先验信息,实现了三种锥桶在相机坐标系下的定位方法。通过分析锥桶的几何特征,设计了锥桶关键点检测网络,并制作了数据集,通过模型训练得到了锥桶关键点检测模型,然后利用Pn P算法实现了第一种基于锥桶关键点的Pn P定位方法;通过将锥桶抽象为圆柱体,将其圆心横截面矩形在图像坐标系上的投影近似为锥桶的检测框,利用Pn P算法实现了第二种基于检测框的Pn P定位方法;通过分析相机成像模型,利用针孔相机成像模型实现了第三种基于针孔相机成像模型的锥桶定位方法。最后在实车实验平台上,利用两颗工业摄像头进行了定位实验,验证了其定位精度,可以满足车辆在行驶中的锥桶定位要求。然后选取了四种锥桶的道路交通应用场景,并进行了简化,设计了相应的决策场景类型、决策算法以及路径规划算法,同时针对混合车道场景与纯锥桶场景下规划得到的路径曲率不连续的问题,设计了多段贝塞尔曲线进行拼接来平滑路径,包括五阶贝塞尔曲线拼接五阶贝塞尔曲线、五阶贝塞尔曲线拼接三阶贝塞尔曲线。最终依托2021 i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛-低速无人驾驶挑战赛,提取了比赛场景的参考路径,基于车辆运动学模型,搭建了Pure Pursuit路径跟踪控制器,并基于ROS系统进行了路径控制算法的仿真,并借助参赛车辆进行了实车路径跟踪实验,对算法的路径跟踪效果进行了验证。
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