多视角陆空两栖飞行汽车系统

作者：    梁迪轩 计算机系

          石萌   车辆学院

          刘桉君 车辆学院

          江彦君 机械工程系

          李冰白 精密仪器系

          戴咏雅 计算机系

指导老师：张新钰 车辆学院

          郭敏   训练中心

关键词：无人驾驶车辆、机械控制技术、路径规划技术、非线性控制技术、预期功能安全技术

摘要

本项目为基于现有技术的探索性应用研究，相关技术源于当前无人驾驶车辆的感知导航技术、路径规划技术、非线性控制技术以及预期功能安全技术。项目的研究方法依托人工智能、机器学习、车辆工程、自动化等领域最新研究成果，研究内容涉及了机器视觉、融合感知、动态规划、非线性控制、预期功能安全等方面问题，具有较强的学科交叉特点，其研究有重要的应用参考价值。

本项目为我们与实验室的共同作品，一直在研发制作当中，下图为我们经已搭建的陆空两栖飞行汽车实物，并已经调试可以运作。我们核心开发飞行汽车的传感与算法融合部分，汽车前端的蓝色装置为多线雷达，配合其他各个传感器，采用例如点云等方式，构建汽车周边的环境状况，配合自主编写的路径算法，作出多传感器融合感知协同决策。我们采用创新性的多线雷达作为感知系统的核心传感部分，配合摄像头等多种传感器协同感知周围环境，从而实现对环境的精准探测，利用SLAM与点云等技术进行3D环境重建，实现飞行汽车的完全自动控制。

本项目在多维度感知系统的基础上，采用自主研发的硬件解决方案与算法系统，配合云台进行多视觉并行处理，能够在低成本的移动平台上（即低算力，低硬件配置）的苛刻条件下，提升探测精准度与即时决策稳定度，尤其当飞行汽车在天空时对路面的视觉和环境感知，对在有车流量的马路上实现自动降落的控制策略非常关键。

我们在疫情下，全个学期都无法返校到现场开发和操作的困境下，我们采用基于Ubuntu 16.04上的ROS+Gazebo系统搭建了全套仿真环境，飞行汽车采用RotorS模拟仿真，并搭配CitySim模拟城市环境。

我们的飞行汽车有深度的软硬件结合，软件方面包括路径规划与算法，陆空两栖下运动决策的价值函数，二维到三维的扩展。硬件方面我们使用了多线雷达，Kinect，GPS定位模块，飞控模块。