随着时代发展,汽车数量越来越多,伴随而来的是汽车安全驾驶问题、环境污染问题、交通拥堵问题等。为了解决这些问题,人们开始大力研究无人驾驶汽车,无人驾驶汽车在国防和民用领域都有广阔的应用前景。自主导航技术是无人车的关键技术之一,基于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的无人车导航具有全球覆盖、定位精度高的特点,然而它在城市环境下容易发生GPS信号被遮挡的情况。航迹推算(Dead reckoning,DR)系统是自助式导航,不需要外界信息,一般不受环境影响,但是其定位误差会随着时间累积而变大,不能持续使用。视觉导航通过检测道路中的车道及交通标志,引导无人车自主行驶。它是一种被动式的测量方法,本身不会发出光和辐射,具有隐蔽性好,测量快速准确的优点,但是容易受到光线、路面环境的影响。任何一种单一的导航方式都有其缺点,不能满足无人车自主驾驶的需求,而组合导航可以利用各种导航的优点,进行优势互补,是实现无人车导航的有效方法。本文首先设计了一套无人车平台方案,为导航实现提供硬件支撑。车上配置有GPS、摄像头、位移编码器、电子罗盘等传感设备,处理器有上位机和下位机。上位机使用高性能计算机处理图像数据与定位数据,下位机采用微处理器控制电机、舵机并处理数据量较小的传感数据。方案将系统分为环境感知系统、路径规划系统、底层控制系统三大部分。环境感知系统收集环境感知数据,路径规划系统通过本文所提出的两种导航算法处理感知数据得到控制变量,底层控制系统用改进的PID控制算法处理控制变量来控制无人车的转向和速度。结合本文硬件,提出并实现了一种基于GPS/DR的无人车导航。本文设计了一套差分GPS精度采集测试方案,测试表明本文的GPS系统定位精度达到厘米级满足无人车定位需求。导航算法通过获取规划路径中的前点和目标点,无人车的当前定位与航向,推导得到无人车航向与期望航向的夹角,并传递给无人车转向控制部分。算法中设定车与目标点距离阈值,当距离小于阈值时无人车更新前点与目标点,直到车到达终点。无人车转向控制采用带有死区的PID控制方法,速度控制采用增量式PID控制方法,使无人车稳定行驶。针对GPS/DR导航易受GPS信号遮挡影响的缺点,设计了基于视觉的无人车导航,将两者组合使用得到基于GPS/DR/视觉的无人车导航。视觉导航获取车前方道路图像,经过图像预处理后得到二值图像,经过Canny算子边缘检测得到边缘图像,用Hough变换提取直线,基于车道线的平行和宽度特征提取出车道线。用车道中心线表示无人车期望方向,图像中心线表示无人车当前航向,得到航向偏角并传递给无人车转向控制部分。当GPS信号受到遮挡导致GPS未定位或者非差分定位时,采用视觉导航。当GPS信号正常时,采用GPS/DR导航。为验证本文提出的导航算法的效果,设计了跑车试验,试验选取校园内矩形路段,其中部分路段GPS信号受到遮挡,在该路段铺设了车道线。试验测试了两种算法,分别为基于GPS/DR的无人车组合导航和基于GPS/DR/视觉的无人车组合导航。此外,本文针对无人车试验时安全需求,编写了监控台软件系统来实时监测检测无人车的环境感知系统是否正常运行,并在百度地图上实时显示无人车的位置,避免无人车出现故障时发生意外。实验结果显示本文提出的基于GPS/DR/视觉的无人车组合导航算法能使无人车按既定路线稳定行驶,有效解决了GPS信号受到遮挡时无人车自主行驶不稳定,偏离既定路线的问题。