论文总字数：19934字

摘 要

随着生活质量的提升，汽车开始逐渐普及。目前交通拥堵，以及因为驾驶员的失误操作导致的交通事故频繁发生。针对这一现象，无人驾驶成为未来汽车行业发展的目标之一。这种可以辅助或者代替驾驶员的操作方式一旦能够正式投入使用，可以减少交通拥堵和交通事故的发生，但如无人驾驶汽车的安全性与可靠性是当前需要解决的重要问题。目前的解决方式是进行无人驾驶在环仿真。所以本次毕业设计针对这种情况，选取ROS Gazebo的方式搭建无人驾驶在环仿真平台，实现无人驾驶汽车的仿真。

本文详细的介绍了搭建无人驾驶在环仿真平台的软件ROS的相关功能，包括Gazebo以及rviz，阐述了搭建仿真平台所需要配置的传感器，包括相机，激光雷达等。

无人驾驶汽车所需的三种算法：地图构建、定位、以及路径规划，针对这些算法本文也一一做了介绍，其中结合前人成果，对地图构建Gmapping算法进行升级，使其能够应对复杂的道路环境。而路径规划算法则是采用ROS官方提供的move_base包。

在实验部分，本文由浅入深，先通过智能车在跑道上的自动导航与避障，确定仿真平台搭建的可行性。在仿真实验成功后，又在模拟现实环境的仿真地图中进行多次重复测试，证明平台的功能完整且具有有效性。

关键词：ROS，无人驾驶，Gazebo，导航

Abstract

In the continuous development of the automobile era, traffic jams and traffic accidents caused by driver's wrong operation frequently occur. In response to this phenomenon, driverless driving has become one of the goals of the future development of the automotive industry. Once this operation method that can assist or replace the driver can be officially put into use, it can reduce traffic jams and traffic accidents, but how to ensure the safety and reliability of driverless cars is a problem that needs to be solved at present. The current solution is to perform unmanned in-loop simulation. Therefore, this graduation project aims at this situation, and chooses ROS Gazebo to build a self-driving in-loop simulation platform to realize the simulation of driverless cars.

This article introduces in detail the relevant functions of the software ROS for building an unmanned in-loop simulation platform, including Gazebo and rviz, and describes the sensors that need to be configured to build a simulation platform, including cameras and lidar.

The three algorithms required for driverless cars: map construction, positioning, and path planning. This article also introduces these algorithms one by one. Among them, in combination with previous achievements, the map construction Gmapping algorithm is upgraded to enable it to deal with complex Road environment. The path planning algorithm uses the move_base package provided by ROS.

In the experimental part, this article starts from the shallower to the deeper. First, through the automatic navigation and obstacle avoidance of the smart car on the runway, the feasibility of building the simulation platform is determined. After the simulation experiment was successful, repeated tests were carried out on the simulation map that simulates the real environment, proving that the platform's functions are complete and effective.

Keywords: ROS, driverless, Gazebo, navigation

目录

摘要 I

Abstract Ⅱ

目录 3

第一章 绪论 5

1.1 课题背景及研究意义 5

1.2 国内外研究现状 5

1.2.1无人驾驶在环仿真平台研究现状 5

1.2.2 国外无人驾驶在环仿真平台研究现状 6

1.2.3 国内无人驾驶在环仿真平台研究现状 6

1.3 论文的主要研究内容和组织结构 8

第二章 ROS系统搭建无人驾驶在环仿真平台 9

2.1 无人驾驶汽车的仿真环境与可视化 9

2.1.1 无人驾驶汽车URDF文件 9

2.1.2 Gazebo与rviz的仿真环境 9

2.2 无人驾驶仿真平台中的感知 10

2.2.1 相机 10

2.2.2 LIDAR 10

2.3本章小结 10

第三章 仿真平台中无人驾驶汽车导航及轨迹跟随 11

3.1 地图构建与定位 11

3.2 路径规划 18

3.2.1 全局路径规划 18

3.2.2 局部路径规划 18

3.3 轨迹跟踪 19

3.4 本章小结 20

第四章 无人驾驶在环仿真平台实验与数据分析 21

4.1 仿真环境的搭建及实验结果 21

4.1.1简单跑道环境上的无人驾驶仿真 21

4.1.2复杂环境的无人驾驶仿真 23

4.2 实验数据分析 25

4.3 本章小结 27

第五章 总结与展望 29

5.1 论文总结 29

5.2 未来工作展望 29

参考文献 30

致谢 32

第一章 绪论

1.1 课题背景及研究意义

传感器的发展使得汽车产业升级，无人驾驶汽车正在走进人们的日常生活，引起了各大公司的重视。如今各大公司把目标瞄准在汽车的电子化与智能化上，智能辅助驾驶、主动安全与自动驾驶等已经成为了未来汽车发展的方向^[1]。相较于传统的手动挡以及自动挡的驾驶方式，无人驾驶的研发与测试领域将要面临行驶环境复杂、情况多变及突发事件处理等问题，为了在低成本，低耗时的前提下解决这一问题，开发无人驾驶在环仿真平台是必要的。目前这种集数字化，虚拟化以及智能化的无人驾驶在环仿真已经成为无人驾驶汽车科研创新的主要目标。通过无人驾驶在环仿真平台，测试无人驾驶汽车的软硬件问题，包括：紧急情况的处理、硬件寿命等。最重要的是，仿真平台的模拟测试不会产生车祸等不可逆的严重后果。

驾驶员的不正当操作而引起的问题占据交通事故的大部分。随着汽车与电子行业的结合以及互联网行业的飞速发展，出现了车联网的名词，智能化汽车也因此数量急剧上升^[2]。无人驾驶能够很好的解决交通问题，使得交通进入流水线模式，由计算机统一规划各个车辆路线，避免拥堵以及事故发生。

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