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学者姓名：段建民
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摘要 ：
为了检测与跟踪道路上的目标,提出了一种基于多层激光雷达的目标检测与跟踪算法.利用地平面拟合算法将点云数据进行地面滤除,将过滤后的点栅格化并利用区域增长算法进行目标聚类,根据RANSAC算法构造的BBox得到的目标信息,利用改进的匈牙利算法建立对应的跟踪器.利用卡尔曼滤波算法实时更新目标的状态.改进的匈牙利算法能够解决非平衡目标指派到的问题,适应环境中目标突然增多或者减少的情况,以数据集论证了该算法的可靠性.
关键词 ：
地平面拟合算法 地平面拟合算法 目标检测与跟踪 目标检测与跟踪 匈牙利算法 匈牙利算法 RANSAC算法 RANSAC算法 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波
引用：
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| GB/T 7714 | 李帅印 , 段建民 , 冉旭辉 . 基于多层激光雷达的目标检测与跟踪算法 [J]. | 传感器与微系统 , 2020 , 39 (6) : 123-126 . |
| MLA | 李帅印 等. "基于多层激光雷达的目标检测与跟踪算法" . | 传感器与微系统 39 . 6 (2020) : 123-126 . |
| APA | 李帅印 , 段建民 , 冉旭辉 . 基于多层激光雷达的目标检测与跟踪算法 . | 传感器与微系统 , 2020 , 39 (6) , 123-126 . |
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摘要 ：
为提取无人驾驶车前方车道线信息,提出一种使用光流法的快速车道线识别算法;首先,根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流法检测车辆前方背景的相对移动;然后,利用车辆背景中特征点的移动方向和距离,对本帧图像中车道线的位置进行粗略定位,从而缩小本帧图像中车道线的检测区域,加速车道线识别算法;最后,通过对车道线像素点的处理,给出车道线类型信息;该算法提升了车道线检测算法的效率,降低了复合算子车道线检测算法的时间复杂度;在720* 480像素下,算法实现了13.5 Hz的处理速度,相较仅使用复合算子的处理算法提升了39.6％的处理速度,且算法检测效果良好;实车实验证明了算法的有效性和实时性.
关键词 ：
光流法 光流法 计算机视觉 计算机视觉 车道线识别 车道线识别 无人驾驶 无人驾驶
引用：
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| GB/T 7714 | 庄博阳 , 段建民 , 郑榜贵 et al. 基于光流法的快速车道线识别算法研究 [J]. | 计算机测量与控制 , 2019 , 27 (9) : 146-150 . |
| MLA | 庄博阳 et al. "基于光流法的快速车道线识别算法研究" . | 计算机测量与控制 27 . 9 (2019) : 146-150 . |
| APA | 庄博阳 , 段建民 , 郑榜贵 , 管越 . 基于光流法的快速车道线识别算法研究 . | 计算机测量与控制 , 2019 , 27 (9) , 146-150 . |
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摘要 ：
针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划路问题时存在目标不可到达问题 (GNRON) 和局部最优的缺陷, 提出一种建立在改进的人工势场模型之上结合遗传算法的并行搜索方法来寻求全局最优解的方法.通过引入填平势场使得势场函数能够跳出局部极小点, 再将遗传算法和人工势场法两种方法相结合, 利用人工势场法来优化采用遗传算法所得到的全局路径.仿真研究证明了所提出的改进算法的有效性, 改进后算法能够在复杂的静态和动态环境中实现避障并找到最佳或接近最佳的移动机器人路径.
关键词 ：
路径规划 路径规划 局部极小点 局部极小点 人工势场法 人工势场法 遗传算法 遗传算法 移动机器人 移动机器人
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| GB/T 7714 | 段建民 , 陈强龙 . 基于改进人工势场-遗传算法的路径规划算法研究 [J]. | 国外电子测量技术 , 2019 , 38 (3) : 19-24 . |
| MLA | 段建民 et al. "基于改进人工势场-遗传算法的路径规划算法研究" . | 国外电子测量技术 38 . 3 (2019) : 19-24 . |
| APA | 段建民 , 陈强龙 . 基于改进人工势场-遗传算法的路径规划算法研究 . | 国外电子测量技术 , 2019 , 38 (3) , 19-24 . |
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摘要 ：
为提高自动驾驶背景下视觉环境感知任务的鲁棒性,提出了一种基于双目视觉和可行驶区域剖面建模方法的非结构化可行驶区域分割算法.为改善视差计算的鲁棒性,以半全局块匹配(SGBM)算法框架为基础,改进其代价计算步骤提出了一种融合相对梯度和AD-Census变换的匹配代价计算方法,经过代价聚合求得视差图.区域分割过程先统计视差图的垂直方向差异直方图,以此作为数据源提出一种描述可行驶区域剖面的抛物线模型,采用动态规划算法和随机采样一致性算法(RANSAC)对模型参数求解过程进行全局优化,经后处理过程实现可行驶区域的分割.通过KITTI数据集和实车采集数据验证,算法达到了19.8 fps的速度和92％以上的分割准确率.
关键词 ：
自动驾驶 自动驾驶 双目视觉 双目视觉 环境感知 环境感知 可行驶区域分割 可行驶区域分割 立体匹配 立体匹配
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| GB/T 7714 | 段建民 , 管越 , 庄博阳 . 基于双目视觉的可行驶区域分割方法 [J]. | 电子测量技术 , 2019 , 42 (18) : 138-143 . |
| MLA | 段建民 et al. "基于双目视觉的可行驶区域分割方法" . | 电子测量技术 42 . 18 (2019) : 138-143 . |
| APA | 段建民 , 管越 , 庄博阳 . 基于双目视觉的可行驶区域分割方法 . | 电子测量技术 , 2019 , 42 (18) , 138-143 . |
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摘要 ：
强化学习中基于马尔可夫决策过程的标准Q-Learning算法可以取得较优路径,但是方法存在收敛速度慢及规划效率低等问题,无法直接应用于真实环境.针对此问题,提出一种基于势能场知识的Q-Learning移动机器人路径规划算法.通过引入环境的势能值作为搜索启发信息对Q值进行初始化,从而在学习初期便能引导移动机器人快速收敛,改变了传统强化学习过程的盲目性,适用于真实环境中直接学习.仿真实验表明,与现有的算法相比,所提算法不仅提高了收敛速度,而且还缩短了学习时间,使得移动机器人能够迅速找到一条较优的无碰撞路径.
关键词 ：
先验知识 先验知识 移动机器人 移动机器人 强化学习 强化学习 Q-Learning Q-Learning 路径规划 路径规划
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| GB/T 7714 | 段建民 , 陈强龙 . 利用先验知识的Q-Learning路径规划算法研究 [J]. | 电光与控制 , 2019 , 26 (9) : 29-33 . |
| MLA | 段建民 et al. "利用先验知识的Q-Learning路径规划算法研究" . | 电光与控制 26 . 9 (2019) : 29-33 . |
| APA | 段建民 , 陈强龙 . 利用先验知识的Q-Learning路径规划算法研究 . | 电光与控制 , 2019 , 26 (9) , 29-33 . |
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摘要 ：
本发明公开了一种基于模糊算法的带约束方波状车速规划方法，属于自动驾驶车辆速度规划领域。该方法首先确定了模糊算法输入输出量隶属函数和模糊算法的模糊规则集。然后计算了后续算法所需的全局变量，包括已得规划路径的曲率信号队列、滤波后的曲率以及方波状拟合算法相关的全局变量。最后对滚动窗口内的曲率进行方波状拟合并结合汽车、环境状态量计算出目标轨迹点的速度，再考虑车辆动力学，为规划出的速度曲线进行二次规划。本发明从人类驾驶经验出发，规划出的速度轨迹更符合正常的驾驶员驾驶习惯，从而更容易实现无人驾驶汽车的相关功能且具有更好的适应性与安全性。
引用：
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| GB/T 7714 | 段建民 , 马学峥 , 花晓峰 et al. 一种基于模糊算法的带约束方波状车速规划方法 : CN201910122873.2[P]. | 2019-02-19 . |
| MLA | 段建民 et al. "一种基于模糊算法的带约束方波状车速规划方法" : CN201910122873.2. | 2019-02-19 . |
| APA | 段建民 , 马学峥 , 花晓峰 , 黄小龙 . 一种基于模糊算法的带约束方波状车速规划方法 : CN201910122873.2. | 2019-02-19 . |
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摘要 ：
车辆行驶的过程中,要求行驶平顺性的垂直加速度和俯仰角加速度、悬架的动行程、车轮和路面间的动位移均较小.然而,这三个评价标准在客观上存在矛盾.为了解决半车电液主动悬架系统多目标优化控制问题、改善车辆乘坐舒适性以及行驶安全性,采用线性矩阵不等式(LMI)方法进行约束优化,设计鲁棒H∞最优状态反馈控制器.将汽车主动悬架的控制输出问题归结为鲁棒干扰抑制问题,最小化系统的性能输出,减少垂直加速度和俯仰角加速度.对悬架行程约束和接地性约束,采用Shur引理转化求解有LMI约束的问题,求出全状态最优控制律.仿真中假设平整路面上有一个包块,作为路面扰动脉冲输入.与被动悬架在时域和频域仿真结果对比,该控制方案在舒适性与操纵稳定性方面均得到改进,较好地解决了舒适性与操纵稳定性指标之间的矛盾.
关键词 ：
多目标优化 多目标优化 性能约束 性能约束 残性矩阵不等式 残性矩阵不等式 汽车主动悬架 汽车主动悬架 状态反馈控制 状态反馈控制 路面扰动抑制 路面扰动抑制 鲁棒控制 鲁棒控制
引用：
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| GB/T 7714 | 段建民 , 黄小龙 . 汽车主动悬架多目标最优鲁棒控制LMI方法研究 [J]. | 自动化仪表 , 2019 , 40 (8) : 43-48,54 . |
| MLA | 段建民 et al. "汽车主动悬架多目标最优鲁棒控制LMI方法研究" . | 自动化仪表 40 . 8 (2019) : 43-48,54 . |
| APA | 段建民 , 黄小龙 . 汽车主动悬架多目标最优鲁棒控制LMI方法研究 . | 自动化仪表 , 2019 , 40 (8) , 43-48,54 . |
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摘要 ：
为协调主动悬架各项相互冲突的性能,采用基于H2/H∞混合控制进行约束优化,解决半车电液主动悬架系统多目标优化控制问题.选择路面扰动到悬架质量垂直加速度和俯仰角加速的闭环传递函数的H2范数为平顺性指标,路面扰动到悬架动行程、主动控制力和轮胎动位移的闭环传递函数的H∞范数为操纵稳定性指标,选择合理的γ1值,最终求出全状态最优控制律.仿真中假设平整路面上有一个包块,作为路面扰动脉冲输入,将该控制方案与半车被动悬架的时域仿真结果进行对比.结果表明该方案较好地解决了舒适性与操纵稳定性指标之间的矛盾.
关键词 ：
H2/H∞混合控制 H2/H∞混合控制 半车主动悬架 半车主动悬架 多目标优化 多目标优化 性能约束 性能约束 状态反馈控制 状态反馈控制
引用：
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| GB/T 7714 | 段建民 , 黄小龙 . 汽车主动悬架H2/H∞多目标优化控制 [J]. | 西华大学学报（自然科学版） , 2019 , 38 (5) : 30-35 . |
| MLA | 段建民 et al. "汽车主动悬架H2/H∞多目标优化控制" . | 西华大学学报（自然科学版） 38 . 5 (2019) : 30-35 . |
| APA | 段建民 , 黄小龙 . 汽车主动悬架H2/H∞多目标优化控制 . | 西华大学学报（自然科学版） , 2019 , 38 (5) , 30-35 . |
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摘要 ：
本发明公开了一种基于立体视觉的多策略自适应车道线检测方法，该方法建立在立体视觉基础上，通过融合视差图的三维深度信息与二维图像的RGB语义信息来提高车道线检测任务的鲁棒性。检测阶段以三维环境信息的先验知识来自适应的分割道路路面区域作为车道线估计区域，滤除与检测非相关的障碍物，解决干扰问题。车道线提取阶段，使用二维图像的RGB语义信息，采用图像时域内多策略融合机制和滑动窗口技术进一步排除与检测相关的树木阴影、道路标识、局部污损等同区域的干扰。车道线拟合过程采用三阶贝塞尔曲线模型，能够更好的表达不同车道线的阶数特性。以上方法极大提高了基于视觉的车道线检测任务的鲁棒性，提高了数据点搜索速度和准确性。
引用：
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| GB/T 7714 | 段建民 , 管越 , 庄博阳 . 一种基于立体视觉的多策略自适应车道线检测方法 : CN201910391161.0[P]. | 2019-05-11 . |
| MLA | 段建民 et al. "一种基于立体视觉的多策略自适应车道线检测方法" : CN201910391161.0. | 2019-05-11 . |
| APA | 段建民 , 管越 , 庄博阳 . 一种基于立体视觉的多策略自适应车道线检测方法 : CN201910391161.0. | 2019-05-11 . |
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摘要 ：
为提高无人驾驶汽车转向系统对目标路径的跟踪精度,提出一种新的无人驾驶汽车路径跟踪方法.介绍基于跟踪预瞄点的无人驾驶汽车横向控制方案,给出系统的动态线性化数据模型及其多步预测方程,并采用最小二乘法推导出伪梯度向量的估计和预测方程.结合无模型自适应控制与预测控制的优点,能够通过滚动优化策略进行反复的在线计算,从而得到较好的动态性能.基于CarSim/Simulink联合仿真平台,在车速分别为5 m/s、20 m/s时进行验证,结果表明,与基于车辆动力学的MPC方案相比,该方法具有更好的跟踪效果.
关键词 ：
无人驾驶 无人驾驶 预瞄策略 预瞄策略 路径跟踪 路径跟踪 无模型自适应预测控制 无模型自适应预测控制 联合仿真 联合仿真
引用：
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| GB/T 7714 | 段建民 , 马学峥 , 柳新 . 基于MFAPC的无人驾驶汽车路径跟踪方法 [J]. | 计算机工程 , 2019 , 45 (6) : 6-11,20 . |
| MLA | 段建民 et al. "基于MFAPC的无人驾驶汽车路径跟踪方法" . | 计算机工程 45 . 6 (2019) : 6-11,20 . |
| APA | 段建民 , 马学峥 , 柳新 . 基于MFAPC的无人驾驶汽车路径跟踪方法 . | 计算机工程 , 2019 , 45 (6) , 6-11,20 . |
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