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智能车辆自动驾驶实验总结

智能车辆自动驾驶实验总结

一、实验概述

本实验旨在通过模拟和实际测试，验证智能车辆自动驾驶系统的性能与稳定性。实验采用先进的传感器融合技术、路径规划算法和决策控制系统，在封闭测试场和部分开放道路环境中进行。实验主要涵盖系统搭建、功能测试、性能评估和问题分析四个方面。

（一）实验目的

1.验证自动驾驶系统在多种环境条件下的运行稳定性

2.评估系统感知、决策和控制环节的协同效率

3.收集系统运行数据，为后续优化提供依据

4.分析系统存在的不足，提出改进方案

（二）实验设备与平台

1.测试车辆：配备激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器的高配测试车

2.控制平台：基于ROS2的分布式计算架构

3.传感器系统：包括8个激光雷达、4个毫米波雷达、6个高清摄像头

4.模拟器：CARLA模拟环境用于环境预演和算法验证

5.数据采集系统：高精度IMU、GPS和CAN总线数据记录

二、实验方法与过程

（一）系统搭建

1.硬件集成：将各类传感器安装于车身指定位置，确保视场覆盖无死角

2.软件部署：在车载计算单元上部署自动驾驶核心算法模块

3.网络配置：建立传感器数据实时传输网络，确保低延迟通信

4.标定过程：

-传感器外部标定：使用靶标板完成多传感器联合标定

-传感器内部标定：分别对激光雷达、摄像头进行参数优化

（二）功能测试

1.感知测试

-物体检测准确率：≥95%（测试数据：2000帧样本）

-语义分割精度：≥90%（测试数据：1000张图像）

-自主导航能力：在GPS信号弱环境下保持定位误差＜3米

2.决策测试

-路径规划算法测试：在复杂交叉路口场景完成规划时间＜100ms

-交通规则遵守率：≥98%（测试数据：500次交叉口通过）

-紧急情况响应：平均反应时间＜0.5秒（测试数据：30次紧急制动）

3.控制测试

-加速性能测试：0-100km/h加速时间≤7秒

-制动性能测试：100-0km/h制动距离≤35米

-转向响应测试：90度转弯时间≤8秒

（三）性能评估

1.稳定性测试：连续运行100小时，系统崩溃率＜0.1%

2.环境适应性测试：在-10℃至40℃温度范围内性能稳定

3.能耗测试：自动驾驶模式下百公里能耗≤18kWh

4.安全性评估：完成1000公里封闭道路测试，无重大安全事故

三、实验结果与分析

（一）主要成果

1.感知系统：在雨雾天气条件下，物体检测准确率仍保持≥85%

2.决策系统：复杂交通场景下路径规划成功率≥92%

3.控制系统：车道保持误差平均值≤0.2米

4.整体系统：在测试场完成全部预定场景测试，通过率89%

（二）存在问题

1.传感器融合问题：激光雷达与摄像头数据在强光下的同步延迟（最大延迟达50ms）

2.决策算法问题：在混合交通流中，对非机动车行为预测准确率＜80%

3.控制精度问题：在弯道行驶时，侧向偏差累积达1.5米/公里

4.系统资源问题：在极端场景下，计算单元负载达98%，存在过热风险

（三）改进建议

1.硬件方面：

-增加传感器冗余配置，特别是长距离激光雷达

-采用工业级散热设计，提升计算单元耐热性

-优化传感器布局，减少盲区

2.软件方面：

-改进传感器时间戳同步算法，目标延迟＜20ms

-扩展行为预测模型，增加非机动车训练样本

-优化路径规划算法，提高动态避障效率

-增加系统自诊断功能，实时监测关键参数

四、结论与展望

本实验验证了所开发智能车辆自动驾驶系统的可行性，在测试场景中表现出良好的性能表现。系统在感知、决策和控制三个核心环节协同工作下，能够完成大部分预定功能。实验数据表明，当前系统在复杂交通环境下的适应性和稳定性仍有提升空间。

未来工作将重点围绕以下方向展开：

1.进一步优化传感器融合算法，提升恶劣天气性能

2.扩展高精地图覆盖范围，提高定位精度

3.增强系统自主标定能力，减少人工干预

4.开展更长时间的实路测试，积累更多运行数据

智能车辆自动驾驶实验总结

一、实验概述

本实验旨在通过模拟和实际测试，验证智能车辆自动驾驶系统的性能与稳定性。实验采用先进的传感器融合技术、路径规划算法和决策控制系统，在封闭测试场和部分开放道路环境中进行。实验主要涵盖系统搭建、功能测试、性能评估和问题分析四个方面。

（一）实验目的

1.验证自动驾驶系统在多种环境条件下的运行稳定性

2.评估系统感知、决策和控制环节的协同效率

3.收集系统运行数据，为后续优化提供依据

4.分析系统存在的不足，提出改进方案