设计一个完整的无人驾驶系统，包括硬件和软件部分。这个系统将实现L4级别的自动驾驶功能，采用感知层、决策层和执行层的架构。

已于 2025-04-04 21:34:53 修改
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分类专栏： 无人驾驶 自动驾驶 人工智能 文章标签： 自动驾驶 人工智能 机器学习
于 2025-04-04 21:28:23 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lbh73/article/details/147003203
版权

想要实现无人驾驶，必须包含，感知层，决策层和执行层三个方面，他们分别代替了人类的眼睛，大脑和手脚，首先是感知层，摄像头可以识别车辆尾灯，红绿灯，车道线，行人等，但是在光线微弱时可能会出现危险，因此雷达也很重要，超声波雷达可以探测近距离的障碍物，实现自动泊车的功能，毫米波雷达可以穿透雾烟灰尘，为系统提供障碍物的距离和速度，激光雷达分辨率高，可以扫描半径60米内的周围环境，形成3D图像，在获取信息后，这需要交给角色层处理，也就是放置在车辆后方的主控电脑，它可以迅速的分析数，
做出判断帮助汽车规划路线，最后位于执行层的控制系统，就可以按照指令操控车辆前行了，但在现实情况中，99%宣称搭载了自动驾驶功能的车辆，只是拥有高级辅助驾驶系统，它只能帮助驾驶员处理常规状况，距离真正无人驾驶还有一定距离，而狗熊机器人，则属于自动驾驶领域中巨人智能的佼佼者，当前使用的自研2.0自动驾驶技术，利用了感知层，决策层，控制层执行层的传统架构，技术更为成熟且优化程度更高，率先实现了L4级别的自动驾驶。

无人驾驶系统设计方案

设计一个完整的无人驾驶系统，包括硬件和软件部分。这个系统将实现L4级别的自动驾驶功能，采用感知层、决策层和执行层的架构。

系统架构

1. 硬件部分

  • 感知层：
    • 摄像头模块
    • 毫米波雷达
    • 激光雷达
    • 超声波传感器
  • 计算平台：
    • 主控计算机(STM32或树莓派)
    • GPU加速模块
  • 执行层：
    • 电机控制单元
    • 转向系统
    • 制动系统

2. 软件部分

  • 感知模块：图像处理、目标识别
  • 决策模块：路径规划、决策算法
  • 控制模块：车辆控制、执行指令

代码实现

以下是核心代码实现，分为三个主要模块：

1. 感知层代码

// 感知层核心代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>

// 摄像头图像处理类
class CameraProcessor {
private:
    cv::VideoCapture cap;
    cv::CascadeClassifier stopSignCascade;
    cv::CascadeClassifier trafficLightCascade;
    
public:
    CameraProcessor(int cameraIndex) {
        cap.open(cameraIndex);
        // 加载分类器
        stopSignCascade.load("stop_sign.xml");
        trafficLightCascade.load("traffic_light.xml");
    }
    
    // 获取当前帧
    cv::Mat getCurrentFrame() {
        cv::Mat frame;
        cap >> frame;
        return frame;
    }
    
    // 检测交通标志
    std::vector<cv::Rect> detectStopSigns(const cv::Mat& frame) {
        std::vector<cv::Rect> signs;
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        stopSignCascade.detectMultiScale(gray, signs, 1.1, 3, 0, cv::Size(30, 30));
        return signs;
    }
    
    // 检测交通灯
    std::vector<cv::Rect> detectTrafficLights(const cv::Mat& frame) {
        std::vector<cv::Rect> lights;
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        trafficLightCascade.detectMultiScale(gray, lights, 1.1, 3, 0, cv::Size(30, 30));
        return lights;
    }
};

// 激光雷达数据处理类
class LidarProcessor {
private:
    std::vector<float> scanData;
    
public:
    // 模拟获取激光雷达数据
    void getScanData() {
        // 这里应该是从实际硬件获取数据
        // 示例数据
        scanData.resize(360);
        for(int i = 0; i < 360; i++) {
            scanData[i] = 5.0f + (rand() % 100) / 100.0f; // 随机数据
        }
    }
    
    // 检测障碍物
    bool detectObstacle(float thresholdDistance) {
        for(float distance : scanData) {
            if(distance < thresholdDistance) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
    
    // 获取3D点云
    std::vector<cv::Point3f> getPointCloud() {
        std::vector<cv::Point3f> pointCloud;
        for(int i = 0; i < scanData.size(); i++) {
            float distance = scanData[i];
            float angle = i * (2 * M_PI / scanData.size());
            float x = distance * cos(angle);
            float y = distance * sin(angle);
            pointCloud.push_back(cv::Point3f(x, y, 0));
        }
        return pointCloud;
    }
};

2. 决策层代码

// 决策层核心代码
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cmath>

// 路径规划算法
class PathPlanner {
private:
    std::vector<cv::Point> path;
    int gridWidth, gridHeight;
    float cellSize;
    
public:
    PathPlanner(int width, int height, float size) : gridWidth(width), gridHeight(height), cellSize(size) {}
    
    // A*算法实现路径规划
    std::vector<cv::Point> planPath(cv::Point start, cv::Point goal, const std::vector<cv::Point>& obstacles) {
        // 创建网格
        std::vector<std::vector<bool>> grid(gridHeight, std::vector<bool>(gridWidth, false));
        for(auto& obstacle : obstacles) {
            int x = obstacle.x / cellSize;
            int y = obstacle.y / cellSize;
            if(x >= 0 && x < gridWidth && y >= 0 && y < gridHeight) {
                grid[y][x] = true;
            }
        }
        
        // A*算法实现
        // 这里是简化的版本，实际应用中需要更复杂的实现
        std::vector<cv::Point> openList;
        std::vector<cv::Point> closedList;
        std::map<cv::Point, float> gScore;
        std::map<cv::Point, float> fScore;
        std::map<cv::Point, cv::Point> cameFrom;
        
        openList.push_back(start);
        gScore[start] = 0;
        fScore[start] = heuristic(start, goal);
        
        while(!openList.empty()) {
            // 找到fScore最小的节点
            auto current = *std::min_element(openList.begin(), openList.end(),
                [&](const cv::Point& a, const cv::Point& b) {
                    return fScore[a] < fScore[b];
                });
            
            if(current == goal) {
                // 重建路径
                return reconstructPath(cameFrom, current);
            }
            
            openList.erase(std::remove(openList.begin(), openList.end(), current), openList.end());
            closedList.push_back(current);
            
            // 检查相邻节点
            std::vector<cv::Point> neighbors = getNeighbors(current, grid);
            for(auto& neighbor : neighbors) {
                if(std::find(closedList.begin(), closedList.end(), neighbor) != closedList.end()) {
                    continue;
                }
                
                float tentativeGScore = gScore[current] + distance(current, neighbor);
                
                if(std::find(openList.begin(), openList.end(), neighbor) == openList.end()) {
                    openList.push_back(neighbor);
                } else if(tentativeGScore >= gScore[neighbor]) {
                    continue;
                }
                
                cameFrom[neighbor] = current;
                gScore[neighbor] = tentativeGScore;
                fScore[neighbor] = gScore[neighbor] + heuristic(neighbor, goal);
            }
        }
        
        // 无路径可走
        return {};
    }
    
private:
    float heuristic(cv::Point a, cv::Point b) {
        return std::sqrt(std::pow(a.x - b.x, 2) + std::pow(a.y - b.y, 2));
    }
    
    float distance(cv::Point a, cv::Point b) {
        return std::sqrt(std::pow(a.x - b.x, 2) + std::pow(a.y - b.y, 2));
    }
    
    std::vector<cv::Point> getNeighbors(cv::Point current, const std::vector<std::vector<bool>>& grid) {
        std::vector<cv::Point> neighbors;
        int x = current.x / cellSize;
        int y = current.y / cellSize;
        
        // 8个方向
        int dx[] = {-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1};
        int dy[] = {-1, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 1};
        
        for(int i = 0; i < 8; i++) {
            int nx = x + dx[i];
            int ny = y + dy[i];
            
            if(nx >= 0 && nx < gridWidth && ny >= 0 && ny < gridHeight && !grid[ny][nx]) {
                neighbors.push_back(cv::Point(nx * cellSize, ny * cellSize));
            }
        }
        
        return neighbors;
    }
    
    std::vector<cv::Point> reconstructPath(const std::map<cv::Point, cv::Point>& cameFrom, cv::Point current) {
        std::vector<cv::Point> path;
        while(cameFrom.find(current) != cameFrom.end()) {
            path.push_back(current);
            current = cameFrom.at(current);
        }
        std::reverse(path.begin(), path.end());
        return path;
    }
};

// 决策算法
class DecisionMaker {
private:
    PathPlanner pathPlanner;
    
public:
    DecisionMaker(int width, int height, float cellSize) : pathPlanner(width, height, cellSize) {}
    
    // 根据感知数据做出决策
    std::vector<cv::Point> makeDecision(const std::vector<cv::Point>& obstacles, 
                                        const std::vector<cv::Rect>& trafficLights,
                                        const std::vector<cv::Rect>& stopSigns,
                                        cv::Point currentPos, cv::Point goalPos) {
        // 处理交通灯
        for(auto& light : trafficLights) {
            // 简单处理: 如果交通灯在前方且是红色，停止
            if(light.y < 200) {
                std::cout << "Traffic light detected: stop" << std::endl;
                return {};
            }
        }
        
        // 处理停车标志
        for(auto& sign : stopSigns) {
            // 简单处理: 如果停车标志在前方且足够近，停止
            if(sign.y < 300) {
                std::cout << "Stop sign detected: stop" << std::endl;
                return {};
            }
        }
        
        // 规划路径
        return pathPlanner.planPath(currentPos, goalPos, obstacles);
    }
};

3. 执行层代码

// 执行层核心代码
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <pigpio.h> // 用于控制GPIO

class VehicleController {
private:
    int motorPin;
    int steeringPin;
    int brakePin;
    
public:
    VehicleController(int motor, int steering, int brake) 
        : motorPin(motor), steeringPin(steering), brakePin(brake) {
        if(gpioInitialise() < 0) {
            std::cerr << "GPIO initialization failed" << std::endl;
            exit(1);
        }
        
        gpioSetMode(motorPin, PI_OUTPUT);
        gpioSetMode(steeringPin, PI_OUTPUT);
        gpioSetMode(brakePin, PI_OUTPUT);
    }
    
    ~VehicleController() {
        gpioTerminate();
    }
    
    // 控制车辆速度
    void setSpeed(int speed) {
        // 速度范围: 0-100
        speed = std::max(0, std::min(100, speed));
        gpioPWM(motorPin, speed);
    }
    
    // 控制转向角度
    void setSteering(int angle) {
        // 角度范围: -90到90
        angle = std::max(-90, std::min(90, angle));
        int pwmValue = 1500 + (angle * 10); // 转换为PWM信号
        gpioPWM(steeringPin, pwmValue);
    }
    
    // 应用刹车
    void applyBrake(bool brake) {
        gpioWrite(brakePin, brake ? 1 : 0);
    }
    
    // 执行路径
    void executePath(const std::vector<cv::Point>& path) {
        if(path.empty()) {
            std::cout << "No path to execute" << std::endl;
            applyBrake(true);
            return;
        }
        
        applyBrake(false);
        setSpeed(50); // 设置中等速度
        
        for(size_t i = 0; i < path.size() - 1; i++) {
            cv::Point current = path[i];
            cv::Point next = path[i+1];
            
            // 计算转向角度
            float dx = next.x - current.x;
            float dy = next.y - current.y;
            float angle = std::atan2(dy, dx) * (180 / M_PI);
            
            setSteering(static_cast<int>(angle));
            
            // 模拟行驶时间
            std::cout << "Moving to point: (" << next.x << ", " << next.y << ")" << std::endl;
            std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(500));
        }
        
        std::cout << "Reached destination" << std::endl;
        setSpeed(0);
        applyBrake(true);
    }
};

4. 主程序

// 主程序
#include <iostream>
#include <thread>
#include <chrono>
#include "CameraProcessor.h"
#include "LidarProcessor.h"
#include "DecisionMaker.h"
#include "VehicleController.h"

int main() {
    // 初始化各模块
    CameraProcessor camera(0); // 使用摄像头0
    LidarProcessor lidar;
    DecisionMaker decisionMaker(100, 100, 0.5); // 100x100网格，每个单元0.5米
    VehicleController vehicleController(17, 18, 27); // GPIO引脚
    
    // 设置目标位置
    cv::Point goalPosition(50, 50); // 50米x50米的位置
    
    while(true) {
        // 1. 感知层获取数据
        cv::Mat frame = camera.getCurrentFrame();
        std::vector<cv::Rect> stopSigns = camera.detectStopSigns(frame);
        std::vector<cv::Rect> trafficLights = camera.detectTrafficLights(frame);
        
        lidar.getScanData();
        std::vector<cv::Point3f> pointCloud = lidar.getPointCloud();
        
        // 从点云中提取障碍物
        std::vector<cv::Point> obstacles;
        for(auto& point : pointCloud) {
            if(point.z < 2.0f) { // 高度低于2米的点可能是障碍物
                obstacles.push_back(cv::Point(point.x, point.y));
            }
        }
        
        // 2. 决策层处理数据
        cv::Point currentPosition(0, 0); // 当前位置，实际应用中需要GPS定位
        std::vector<cv::Point> path = decisionMaker.makeDecision(
            obstacles, trafficLights, stopSigns, currentPosition, goalPosition);
        
        // 3. 执行层执行指令
        vehicleController.executePath(path);
        
        // 显示当前帧
        cv::imshow("Camera Feed", frame);
        if(cv::waitKey(30) >= 0) {
            break;
        }
        
        // 模拟行驶时间
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
    }
    
    return 0;
}

系统说明

  1. 感知层：

    • 使用OpenCV处理摄像头图像，检测交通标志和交通灯
    • 使用激光雷达获取周围环境的3D点云数据
    • 融合多种传感器数据提高感知准确性

  2. 决策层：

    • 使用A*算法进行路径规划
    • 根据交通标志和交通灯状态调整行驶策略
    • 实时处理感知数据并做出决策

  3. 执行层：

    • 使用PWM信号控制车辆电机和转向
    • 执行决策层规划的路径
    • 提供紧急制动功能

部署要求

  1. 硬件：

    • 树莓派或类似单板计算机
    • 摄像头模块
    • 激光雷达
    • 电机驱动模块
    • GPIO扩展板

  2. 软件：

    • OpenCV库
    • Pigpio库(用于GPIO控制)
    • C++编译环境

注意事项

  1. 这是一个简化版本的无人驾驶系统，实际应用中需要更复杂的算法和硬件
  2. 系统需要在安全的测试环境中运行
  3. 代码需要根据实际硬件进行调整
  4. 实现L4级别自动驾驶需要更高级的感知和决策算法

这个系统提供了一个无人驾驶的基本框架，您可以根据实际需求进行扩展和优化。

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