无人驾驶快递车的硬件和软件系统，包括详细的C++代码实现

以下是无人驾驶快递车的硬件和软件系统，包括详细的C++代码实现。这个系统涵盖了感知层、决策层和执行层，能够模拟无人驾驶快递车的基本功能。

系统架构

硬件部分

• 感知层：
  • 摄像头模块（模拟）
  • 激光雷达（模拟）
• 计算平台：
  • 主控计算机（使用C++模拟）
• 执行层：
  • 电机控制单元（模拟）
  • 转向系统（模拟）

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

感知层代码

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

// 模拟摄像头图像处理
class CameraProcessor {
public:
    // 模拟检测交通标志
    std::vector<cv::Rect> detectTrafficSigns(const cv::Mat& frame) {
        std::vector<cv::Rect> signs;
        // 模拟检测到的交通标志
        signs.push_back(cv::Rect(100, 100, 50, 50));
        return signs;
    }
    
    // 模拟检测交通灯
    std::vector<cv::Rect> detectTrafficLights(const cv::Mat& frame) {
        std::vector<cv::Rect> lights;
        // 模拟检测到的交通灯
        lights.push_back(cv::Rect(200, 200, 30, 30));
        return lights;
    }
};

// 模拟激光雷达数据处理
class LidarProcessor {
public:
    // 模拟获取激光雷达数据
    std::vector<cv::Point3f> getPointCloud() {
        std::vector<cv::Point3f> pointCloud;
        // 模拟点云数据
        pointCloud.push_back(cv::Point3f(1.0f, 2.0f, 0.0f));
        pointCloud.push_back(cv::Point3f(3.0f, 4.0f, 0.0f));
        return pointCloud;
    }
    
    // 检测障碍物
    std::vector<cv::Point> detectObstacles(float thresholdDistance) {
        std::vector<cv::Point> obstacles;
        std::vector<cv::Point3f> pointCloud = getPointCloud();
        
        for(auto& point : pointCloud) {
            float distance = std::sqrt(point.x * point.x + point.y * point.y);
            if(distance < thresholdDistance) {
                obstacles.push_back(cv::Point(point.x, point.y));
            }
        }
        
        return obstacles;
    }
};

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:
    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) {
        std::vector<cv::Point> path;
        // 模拟路径规划结果
        path.push_back(start);
        path.push_back(cv::Point(start.x + 10, start.y + 10));
        path.push_back(goal);
        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>& trafficSigns,
        cv::Point currentPos, cv::Point goalPos) {
        
        // 处理交通灯
        for(auto& light : trafficLights) {
            if(light.y < 200) {
                std::cout << "Traffic light detected: stop" << std::endl;
                return {};
            }
        }
        
        // 处理交通标志
        for(auto& sign : trafficSigns) {
            if(sign.y < 300) {
                std::cout << "Traffic sign detected: stop" << std::endl;
                return {};
            }
        }
        
        // 规划路径
        return pathPlanner.planPath(currentPos, goalPos, obstacles);
    }
};

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) {
        speed = std::max(0, std::min(100, speed));
        gpioPWM(motorPin, speed);
    }
    
    // 控制转向角度
    void setSteering(int angle) {
        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);
    }
};

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;
    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 = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8UC3); // 模拟帧
        std::vector<cv::Rect> trafficSigns = camera.detectTrafficSigns(frame);
        std::vector<cv::Rect> trafficLights = camera.detectTrafficLights(frame);
        
        std::vector<cv::Point> obstacles = lidar.detectObstacles(2.0f);
        
        // 2. 决策层处理数据
        cv::Point currentPosition(0, 0); // 当前位置
        std::vector<cv::Point> path = decisionMaker.makeDecision(
            obstacles, trafficLights, trafficSigns, currentPosition, goalPosition);
        
        // 3. 执行层执行指令
        vehicleController.executePath(path);
        
        // 模拟行驶时间
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));
    }
    
    return 0;
}

系统说明

1. 感知层：

   • 使用OpenCV模拟摄像头图像处理，检测交通标志和交通灯。
   • 使用模拟激光雷达数据，检测障碍物并生成点云。

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。

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。

部署要求

1. 硬件：

   • 树莓派或类似单板计算机。
   • 摄像头模块。
   • 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

• 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。
• 系统需要在安全的测试环境中运行。
• 代码需要根据实际硬件进行调整。