项 目 背 景
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能1发展规划》（国发〔2017〕35号），规划中多次提及要重点发展自动驾驶、车联网等技术，并要在智能交通建设和自主无人驾驶技术平台、高端人工智能人才等方面实现突破。随着5G时代的到来，AI、物联网、激光雷达新技术也迎来全新的发展阶段，基于此的自动驾驶，也以更开放的姿态向资本和科技企业展开商业化落地场景的进程。
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。自动驾驶示教方案是基于无人驾驶技术的开发，通过模拟城市交通道路，搭建真实沙盘，推进无人驾驶技术在智慧城市交通道路的应用。通过本套自动驾驶示教方案，使教师和学生对无人驾驶的技术构成有一个感性的认识；通过让学生参与编程和组装机器人系统，让学生了解无人驾驶技术的技术要点，具体功能和实施难点。
项目需求
实现小车在园区规定道路上的自动驾驶；
小车实现智能避障、车道线识别、红绿灯识别、路标识别；
小车底层驱动开发、和供二次开发的各种程序包和开发套件；
室内自动驾驶沙盘整套系统开发（包括slam定位与导航、沿着车道线内行走，红灯停绿灯行等功能）。
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红绿灯识别和车道线识别都是基于OpenCV实现的。项目中使用的传感器是单目相机。红绿灯识别的原理主要分颜色识别与轮廓识别两大部分组成。实现步骤包括图像采集、图像预处理、颜色判别、颜色空间转换、红绿灯定位等。
红绿灯识别
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车道线识别
车道线识别是使用OpenCV实时处理无畸变摄像头采集的道路图像，检测当前的车道，并计算出车道中心。
底层驱动开发和里程航迹推演利用轮式编码器与IMU的数据融合的方式实现，其原理如图3所示。利用IMU获取机器人姿态θ，通过左右轮在单位周期（10Hz）内的位移确定机器人的相对位置变化，通过旋转矩阵确定世界坐标系下机器人的位姿。
底层驱动和航迹推演
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室内沙盘自动驾驶技术融合了上述的所有功能，初步实现了自动驾驶示教平台的搭建。实验配置：MR500平台上搭载了单目相机、2D激光雷达、毫米波雷达等传感器。在基于模拟交通道路的城市沙盘中，MR500严格按照交通规则进行自动驾驶，如图5所示。导航过程中，机器人沿着车道线的方向进行路径规划并且始终保持在车道线内行走。同时对红绿灯进行识别，实现红灯停绿灯行的功能.
室内2D-SLAM导航
在MR500移动平台上搭载2D激光雷达，IMU等传感器，实现了室内2D-SLAM导航。。
室内2D-SLAM导航
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