无人驾驶系统设计思考

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程通信接口电路的设计及编程分析探索无人驾驶小车技术以及其实用性。此无人驾驶小车能够使人们在交通出行方面更方便，同时，可以避免一些人为可控交通事故的发生。无人驾驶小车通过普通摄像头和深度摄像头对红绿灯进行跟踪识别，结合激光雷达对一些路况进行检测并做出判断和控制小车的制动，从而让人们交通出行更加安心。

1无人驾驶智能小车介绍

随着生活水平的不断提高，私家车已经成为家家户户出门必要的工具之一。与自行车相比，私家车有不少优点，例如速度快，乘坐人员多等。但是新闻中也有许多因为司机疲劳驾驶，酿成的悲剧。如果能利用现有的科技手段，有效监控红绿灯或突发意外，辅助或者代替司机驾驶，红灯停绿灯行，礼让行人。规避了绝大多数可能产生的意外，为人们生活工作提供安全保障。而目前只有个别城市的公交车拥有无人驾驶技术（杨艳明,高增桂,张子龙,沈悦,王林军.无人驾驶技术发展对策研究[J].中国工程科学,2018,20(06):101-104），而这样的线路还很少，并没有普及。如果能够从根本上解决这样的交通问题，能给我们的生活带来许多便利。无人驾驶小车的影响可能即将深远的影响我们生活的每一个部分。无人驾驶汽车的先进算法（郭丽芳,游雪辉,苏志鑫,邹家伟,邹何.无人驾驶智能车导航定位系统设计研究[J].中国管理信息化,2019,22(18):174-176）会使高速公路容纳汽车的能力更强。货车与货车直接交换信息内容，比司机在拥堵的路上使用喇叭互相沟通交流所使用的时间更短。这两方面能大幅的防止高速公路上汽车出现拥挤的情况。无人驾驶汽车对于停放控制展开了优化，比如制动、加快等等方面，那对汽车提升柴油机管理效率、减少污液排放有踊跃的作用。无人驾驶中，我们运用上了结合雷达实地三维建模（李炯,张志超,赵凯,何滨兵,徐友春.城市环境多激光雷达融合的障碍物检测与跟踪[J].中国机械工程2019,11(27):1-16）的视频处理技术（王昊,关豪,王鹏飞,张映宏.基于ROS系统的摄像头循迹小车设计[J].信息技术与信息化,2019(02):96-98+103），这将大大地提高了小车的性能，当然也需要多学科中使用的传感器、执行器和计算机实时控制。对于无人驾驶的研究（郭丽芳,游雪辉,苏志鑫,邹家伟,邹何.无人驾驶智能车导航定位系统设计研究[J].中国管理信息化,2019,22(18):174-176）亦应是对于这些技术的积攒。

2系统总体设计

我们考虑到自动驾驶小车会经常遇到复杂多变的情况,所以就想到了使用ROS机器人来实现，再配合深度摄像头、普通摄像头和雷达,以此来应付复杂多变的情况。因为要进行图像处理（胡春旭.ROS机器人开发实践[M].机械工业出版社,2018(5)）的数据比较多，所以我们就采用了工控机而不是树莓派，工控机所采用的英特尔i3处理器保证了处理数据的流畅性，再将处理好的数据发送给驱动板驱动四个电机来控制小车。首先使用的是雷达，通过雷达对于周边环境进行读取，再使用SLAM算法（陈庆伟,李民东,罗川,周军,皇攀凌,李蕾.视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究[J].现代制造工程,2019(10):135-139+134）展开数据的妥善处理，之后完成空间分析模型的构建。其次我们的小车还配备了深度摄像头，其原理类似于人眼，能够了利用视差进行三维的检测（王昊,关豪,王鹏飞,张映宏.基于ROS系统的摄像头循迹小车设计[J].信息技术与信息化,2019(02):96-98+103），因此我们用深度摄像头来对环境进行三维的检测，以此来辅助雷达进行更加准确的建模，保证了准确性。最后是使用普通的摄像头对交通信号的信息获取，通过OpenCV来获取数据,再将数据发送给工控机，工控机再将处理好的数据通过ROS传输给驱动板以此来完成自动驾驶。

3软件设计

我们要想做到交通信号的获取与判断，就要首先使用普通摄像头对信号灯图像进行获取，在使用OpenCV中的cvtColor函数对颜色进行获取与判断将判断后的结果转换为ROS能读懂的数据通过publisher话题通信机制（胡春旭.ROS机器人开发实践[M].机械工业出版社,2018(5)）将结果发送给小车，以此完成红灯黄灯停，绿灯行的功能，系统总体流程如图1所示。

4总结

本文大致讲解了基于ROS系统的无人驾驶小车的设计，分析解释了摄像头识别模块、电机驱动模块、雷达检测模块在该小车功能上的运用，以及小车对所捕捉图像的处理。无人驾驶智能小车的使用首先会选择在交通道路较为宽敞且交通系统较为完善的地方进行。设计将会考虑所在道路的信号干扰方面进行优化，尽量避免小车因外界不确定因素而受到干扰而进行误判。对此，将会针对不同的交通路况进行小车的测试，从而使无人驾驶的智能小车能够广泛运用于现实交通中。

作者:曾仕峰 吴锦均 叶智文 叶妙欣 赖怡雯 丁凡 单位:韶关学院