苏致远
- 作品数：5 被引量：56H指数：4
- 供职机构：中国人民解放军军事交通学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划广州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程电子电信更多>>
- IPSO-MPC算法在智能车纵向速度控制中的应用被引量：4
- 2017年
- 基于模型预测控制(MPC)理论的智能车纵向速度控制问题可以转换为二次规划问题(QP)。针对该QP问题,利用一种改进的粒子群算法(IPSO)减少MPC计算成本。通过引入收缩因子保证粒子群算法收敛,引入惯性因子避免粒子在全局最优解附近振荡,引入"备胎机制"来处理QP约束。数值试验验证了改进的IPSO算法可减少迭代次数、降低计算成本。将IPSO算法与MPC算法结合形成IPSO-MPC算法,智能车纵向速度控制仿真结果证明IPSO-MPC算法有效。
- 周晶晶徐友春张自立李明喜苏致远
- 关键词：智能车粒子群算法模型预测控制
- 基于多缩微车的智能交通半实物仿真平台被引量：6
- 2016年
- 为了更真实地模拟现实环境中的人、车、路等交通要素及相关的交通设施,解决交通安全与拥堵等问题,提出一种缩微尺度下智能交通半实物仿真平台。介绍了半实物仿真平台的硬件组成和软件架构,进行车载系统、道路及路侧系统设计,详细说明此平台在车辆自主驾驶与多车交互驾驶、三维构图与定位和基于事件驱动的车联网集群混成控制3个方面的应用,并进行仿真。仿真结果表明:该平台能够使缩微智能车实现完全模拟真车在真实道路环境下的驾驶行为,为交通系统仿真与智能交通系统的研究提供了有益借鉴。
- 苏致远马育林李建市周晶晶
- 关键词：半实物仿真智能交通
- 基于点云密度的结构化道路边界增强检测方法被引量：2
- 2017年
- 为快速鲁棒地检测结构化道路边界,提出一种基于HDL-64E激光雷达点云密度的道路边界增强检测方法。通过建立虚拟雷达模型,利用点云密度特征,实现前景与背景分离,并利用随机采样一致性算法得到20m内的道路边界。为解决20~100m内道路边界点云稀疏、检测准确性下降的问题,提出利用光线切割模型对道路边界进行增强检测。在校园道路和城市快速路进行实验,道路边界检测率达到95%以上,有效检测距离可达70m以上,检测周期小于32ms。
- 苏致远徐友春彭永胜王任栋
- 基于三维激光雷达的车辆目标检测方法被引量：14
- 2017年
- 为有效检测道路中的障碍物,识别其中的车辆目标,提出一种基于三维激光雷达的障碍物检测和车辆识别方法。采用雷达相邻扫描点的距离特征分割地面,利用DBSCAN聚类方法对障碍物聚类,利用IEPF算法分割和拟合障碍物轮廓曲线,最后结合多个判据实现车辆目标检测。在城市快速路进行实验,结果表明该方法可以有效识别其中的车辆目标。
- 苏致远徐友春李永乐
- 关键词：智能车车辆检测
- 基于三维激光雷达的无人车障碍物检测与跟踪被引量：31
- 2018年
- 针对真实交通场景中障碍物的检测与跟踪问题,提出了一种基于三维激光雷达HDL-64E的无人车障碍物检测与跟踪方法。首先对三维激光雷达产生且经路面分割后的点云数据栅格化,并进行栅格增补。在障碍物聚类之后,先利用无人车RTK-GPS数据和INS航向角数据进行多帧融合的静态障碍物的检测,再进一步利用动态障碍物模板匹配算法对静态障碍物检测结果形成的可行驶区域进行动态障碍物检测。最后,利用标准卡尔曼滤波器实现对动态障碍物的跟踪。本文方法应用在自主研发的无人车上的大量实验结果表明,本文提出的方法具备较高的可靠度,满足无人车的环境感知要求。
- 谢德胜徐友春王任栋苏致远
- 关键词：障碍物检测
