35、自主水面车辆与城市驾驶环境中的预测技术研究

自主水面车辆与城市驾驶环境中的预测技术研究

在当今科技发展中，自主水面车辆（ASV）的外部力场建模以及城市驾驶环境中车辆意图和轨迹的预测是两个备受关注的领域。下面将为大家详细介绍相关的实验、方法和研究成果。

自主水面车辆实验

为了研究自主水面车辆在不同环境下的性能以及记录作用于其上的外部力（风与水流），研究人员进行了一系列实验。
- 实验环境与方法
- 环境选择 ：实验在两种不同环境中进行，一是相对平静的100m×100m区域的湖泊，二是水流条件随降雨和当地水电公司的计划泄洪而不断变化的河流。
- 标准模式 ：采用标准网格搜索模式来建立性能比较的基线。
- 数据处理流程
1. 数据验证 ：将PixHawk数据日志转换为键孔标记语言（KML），对实地试验中机器人的任务、序列和轨迹进行可视化检查，验证所有时间戳和世界方向数据。当确认时间戳无间隙后，使用Python脚本基于近似时间同步器方案处理ROS包文件，对齐每个传感器的时间戳，以此验证收集数据的完整性。
2. 数据处理 ：完成上述验证后，对数据进行转换、可视化和高斯过程（GP）预测等处理。
- 实验内容与结果
- 初步实验 ：进行初步实验以微调PID控制器参数，并评估在湖泊中调整好控制器的ASV在河流中的性能。结果显示，ASV无法维持计划轨迹。
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