本技術(shù)涉及自動(dòng)駕駛仿真測試領(lǐng)域，特別涉及一種地下開采全流程的hil仿真方法。

背景技術(shù)：

1、在礦業(yè)領(lǐng)域，井下作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，存在安全隱患大、人員作業(yè)強(qiáng)度高等問題。引入自動(dòng)駕駛技術(shù)，利用無人駕駛車輛實(shí)現(xiàn)采礦、運(yùn)輸?shù)茸鳂I(yè)，能夠有效改善井下惡劣環(huán)境，提高作業(yè)安全性和生產(chǎn)效率。

2、盡管自動(dòng)駕駛技術(shù)在城市道路環(huán)境下已經(jīng)有了較多應(yīng)用，但將其移植到井下工況還面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。與城市道路不同，井下巷道狹窄、光照條件差、定位難度大，對車輛的環(huán)境感知和自主決策能力提出了更高要求。此外，井下車輛需要與掘進(jìn)機(jī)、運(yùn)輸機(jī)等設(shè)備協(xié)同工作，作業(yè)流程復(fù)雜，安全風(fēng)險(xiǎn)高。

3、為了驗(yàn)證井下無人駕駛系統(tǒng)的可行性和安全性，有必要在實(shí)際部署前，在仿真環(huán)境下對系統(tǒng)進(jìn)行全面測試。然而，目前缺乏一套面向井下工況的無人駕駛仿真測試系統(tǒng)。主流的商用仿真軟件如prescan、vtd等主要面向城市道路場景，難以直接應(yīng)用于井下環(huán)境。而carla雖然在場景構(gòu)建和傳感器配置上更靈活，但缺乏與井下環(huán)境相匹配的地圖和車輛模型，搭建全流程仿真系統(tǒng)的工作量大。

4、另一方面，完全基于軟件的仿真測試，雖然可以驗(yàn)證無人駕駛算法的有效性，但無法全面評估系統(tǒng)集成后的實(shí)際性能。硬件在環(huán)仿真可以將控制器硬件納入仿真環(huán)境，與真實(shí)傳感器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，從而獲得更接近真實(shí)的測試效果。但如何構(gòu)建一個(gè)包含車載控制器、傳感器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等部件的硬件在環(huán)系統(tǒng)，并與軟件仿真環(huán)境實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換，是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)集成問題。

5、因此，開發(fā)一套面向井下工況的無人駕駛車輛硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從真實(shí)場景采集、三維重建到仿真測試、硬件集成的全流程閉環(huán)，對于推動(dòng)礦山無人駕駛技術(shù)發(fā)展、保障系統(tǒng)安全性具有重要意義。本文提出的技術(shù)方案，旨在突破上述瓶頸，為礦業(yè)行業(yè)提供一種低成本、高效、可靠的無人駕駛仿真測試手段。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的難以全面評估無人駕駛測試的問題，本技術(shù)提供了一種地下開采全流程的hil仿真方法，通過從真實(shí)井下場景采集、三維重建到仿真測試，硬件集成的全流程閉環(huán)等，通過靈活構(gòu)建虛擬測試場景，提高了測試的覆蓋率。

2、本技術(shù)的目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。

3、本技術(shù)提供一種地下開采全流程的hil仿真方法，包括：采集井下場景的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用激光雷達(dá)掃描井下場景獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)；利用采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成carla格式的仿真場景；優(yōu)選地，將建立的三維場景模型和道路模型，轉(zhuǎn)換為carla支持的fbx格式的三維模型文件和open?drive格式的道路文件。通過unreal引擎編譯導(dǎo)入生成的carla格式的仿真場景，在carla模擬器中搭建車輛模型和激光雷達(dá)傳感器模型，采集仿真場景的點(diǎn)云數(shù)據(jù)包；根據(jù)采集的仿真場景的點(diǎn)云數(shù)據(jù)包，通過slam算法進(jìn)行建圖，生成pcd格式的點(diǎn)云地圖；根據(jù)pcd點(diǎn)云地圖構(gòu)建仿真場景的地圖；優(yōu)選地，采用高翔的lidar?slam方法，生成pcd格式的三維點(diǎn)云地圖。

4、搭建包含上位機(jī)、下位機(jī)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的硬件在環(huán)hil仿真平臺；將構(gòu)建的仿真場景的地圖加載到構(gòu)建的硬件在環(huán)hil仿真平臺，通過仿真平臺模擬真實(shí)的井工況場景，驗(yàn)證井工況無人駕駛算法，并通過接入無人駕駛域控制器和車輛硬件，驗(yàn)證控制器的算力、穩(wěn)定性以及對硬件的控制效果；無人駕駛域控制器采用nvidiadrivepx2自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺，具備感知、定位、規(guī)劃、控制等無人駕駛算法的執(zhí)行能力。無人駕駛算法包括：激光雷達(dá)感知算法、hdmap定位算法、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法和軌跡跟蹤控制算法，協(xié)同完成無人駕駛。驗(yàn)證無人駕駛算法時(shí)，在仿真環(huán)境中建立與真實(shí)井下環(huán)境相似的測試場景，設(shè)置與實(shí)際作業(yè)工況類似的干擾因素，評估無人駕駛系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性。

5、其中，carla(car?learning?toact)是一個(gè)開源的自動(dòng)駕駛汽車模擬器，專門用于城市自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的研究。carla格式是指符合carla模擬器規(guī)范的虛擬場景描述格式，包括道路、建筑、植被等環(huán)境要素的幾何和材質(zhì)屬性信息。unreal引擎是一款由epic?games開發(fā)的游戲引擎，廣泛應(yīng)用于游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)、電影等領(lǐng)域。carla模擬器基于unreal引擎開發(fā)。通過unreal引擎提供的編譯工具，可以將carla格式的場景文件轉(zhuǎn)換為可在carla模擬器中加載運(yùn)行的場景模型。carla是一個(gè)專用于自動(dòng)駕駛研究的模擬器。它提供了逼真的城市道路環(huán)境、車輛動(dòng)力學(xué)模型以及多種傳感器模型，可以方便地搭建自動(dòng)駕駛仿真測試系統(tǒng)。carla模擬器支持與ros等其他軟件的接口，便于集成無人駕駛算法。slam(simultaneous?localization?and?mapping)即時(shí)定位與地圖構(gòu)建，是機(jī)器人和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的一種常用算法。slam算法通過融合多傳感器數(shù)據(jù)，同步實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在未知環(huán)境中的定位和建圖。常見的slam算法有ekf-slam、圖優(yōu)化slam、激光slam等。pcd(pointclouddata)是一種常用的點(diǎn)云數(shù)據(jù)存儲格式，由pcl(point?cloud?library)庫定義。pcd文件以ascii或二進(jìn)制形式存儲3d點(diǎn)的坐標(biāo)、顏色等屬性信息。pcd格式便于不同軟件之間交換和使用點(diǎn)云數(shù)據(jù)。上位機(jī)是指自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的監(jiān)督控制層，通常由工控機(jī)、人機(jī)界面等組成。上位機(jī)負(fù)責(zé)與下位機(jī)通信，發(fā)送高層控制指令，接收和處理下位機(jī)反饋信息，實(shí)現(xiàn)對整個(gè)控制系統(tǒng)的監(jiān)控和調(diào)度。下位機(jī)是指自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的執(zhí)行控制層，直接連接傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)和執(zhí)行控制指令。下位機(jī)通常采用plc、dsp、單片機(jī)等嵌入式控制器，具有實(shí)時(shí)性、可靠性高的特點(diǎn)。執(zhí)行機(jī)構(gòu)是控制系統(tǒng)中的末端設(shè)備，根據(jù)控制指令完成具體的操作任務(wù)。例如，無人駕駛車輛的執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括油門、剎車、轉(zhuǎn)向等控制器，通過控制車輛的速度、加速度和方向，實(shí)現(xiàn)車輛的自主行駛。hil(hardware-in-the-loop)是一種實(shí)時(shí)仿真測試技術(shù)，將部分實(shí)物硬件集成到仿真環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)仿真模型與物理硬件的閉環(huán)交互。硬件在環(huán)仿真平臺搭建了上位機(jī)、下位機(jī)以及執(zhí)行機(jī)構(gòu)，通過接入無人駕駛控制算法和硬件，可在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下驗(yàn)證控制系統(tǒng)的性能，縮短開發(fā)測試周期，提高測試覆蓋率。

6、進(jìn)一步的，生成carla格式的仿真場景，包括：將采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入到軟件roadrunner中；根據(jù)導(dǎo)入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的形態(tài)特征，對仿真場景進(jìn)行三維建模，以還原真實(shí)的井下場景；根據(jù)建立的三維模型，搭建與真實(shí)的井下場景對應(yīng)的路網(wǎng)和道路，生成carla格式的仿真場景。

7、具體的，將采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入到三維建模軟件roadrunner中；在roadrunner軟件中，根據(jù)導(dǎo)入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的形態(tài)特征，對井下場景進(jìn)行三維重構(gòu)，建立與真實(shí)井下場景相匹配的三維模型，以還原井下巷道的空間結(jié)構(gòu)和地形地貌特征；在建立的三維模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合井下巷道的寬度、高度、拐彎半徑等參數(shù)，利用roadrunner提供的道路編輯工具，在三維場景中構(gòu)建與真實(shí)井下道路相匹配的道路模型，搭建完整的井下道路網(wǎng)絡(luò)；將roadrunner軟件中構(gòu)建的包含三維場景模型和道路模型的仿真環(huán)境，通過roadrunner提供的導(dǎo)出工具，將三維場景模型轉(zhuǎn)換為carla模擬器支持的fbx格式的三維模型文件，將道路模型轉(zhuǎn)換為carla模擬器支持的open?drive格式的道路文件，生成完整的carla格式的井下仿真場景。

8、進(jìn)一步的，根據(jù)pcd點(diǎn)云地圖構(gòu)建仿真場景的地圖，包括：將采集的仿真場景點(diǎn)云數(shù)據(jù)包導(dǎo)入到點(diǎn)云處理框架pcl中，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；根據(jù)預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過激光slam算法，進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的幀間配準(zhǔn)和全局優(yōu)化，生成點(diǎn)云地圖，將點(diǎn)云地圖保存為pcd格式的點(diǎn)云地圖；對生成的pcd格式的點(diǎn)云地圖進(jìn)行后處理，對點(diǎn)云地圖進(jìn)行體素降采樣，減少點(diǎn)云數(shù)量，提高后續(xù)處理效率；應(yīng)用平面提取算法，提取點(diǎn)云地圖中的平面特征，識別地面、墻面等平坦區(qū)域；采用聚類分割算法，將點(diǎn)云地圖分割為不同的物體和區(qū)域，區(qū)分道路、障礙物等不同要素；根據(jù)平面提取結(jié)果，選擇符合道路特征的平面，提取道路點(diǎn)云；通過聚類分割結(jié)果，將屬于同一條道路的點(diǎn)云聚合在一起，形成完整的道路點(diǎn)云片段；將點(diǎn)云地圖中的道路點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為幾何元素，提取道路中心線、邊界線等特征；根據(jù)道路寬度、曲率等參數(shù)，生成與實(shí)際道路相匹配的數(shù)學(xué)模型；對道路模型進(jìn)行平滑處理，消除噪聲和異常點(diǎn)，得到連續(xù)光滑的道路曲線；通過坐標(biāo)變換和尺度縮放，將道路模型與三維場景模型對齊；在道路模型上附加道路材質(zhì)、標(biāo)線、交通標(biāo)識等語義信息；將融合后的道路模型替換到三維場景中，得到包含真實(shí)道路的仿真場景地圖。

9、其中，體素(voxel)是三維空間中的立方體單元。體素降采樣是指將點(diǎn)云劃分為若干個(gè)體素，每個(gè)體素內(nèi)只保留一個(gè)代表點(diǎn)，從而減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)量，提高處理效率。常用的體素降采樣方法有體素網(wǎng)格濾波、隨機(jī)降采樣等。平面提取是指從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中識別出平面特征，如地面、墻面、屋頂?shù)?。常用的平面提取算法有ransac(random?sample?consensus)、hough變換、區(qū)域生長等。通過平面提取，可以將點(diǎn)云中的平面區(qū)域分割出來，簡化場景表示。聚類分割是指將點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)不相交的子集(聚類)，每個(gè)聚類內(nèi)的點(diǎn)具有相似的屬性或特征。常用的點(diǎn)云聚類算法有k-means、dbscan(density-based?spatialclustering?ofapplications?with?noise)、歐式聚類等。聚類分割可以將點(diǎn)云中的不同物體或區(qū)域分離出來，便于后續(xù)的識別和處理。點(diǎn)云特征是指點(diǎn)云數(shù)據(jù)中能夠表征物體或場景屬性的量化指標(biāo)，常用于點(diǎn)云的分析、識別和匹配。點(diǎn)云特征可以分為局部特征和全局特征。局部特征描述點(diǎn)云的局部幾何性質(zhì)，如法向量、曲率、粗糙度等；全局特征描述點(diǎn)云的整體形狀和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如形狀直徑、拓?fù)溥B通性等。提取合適的點(diǎn)云特征是進(jìn)行點(diǎn)云語義分割、物體檢測等任務(wù)的基礎(chǔ)。語義地圖是指包含場景語義信息的環(huán)境地圖，不僅表示環(huán)境的幾何結(jié)構(gòu)，還包含物體的類別、屬性等高層語義。例如，對于道路場景，語義地圖不僅包含道路的幾何形狀，還標(biāo)注了車道線、交通標(biāo)志、路邊建筑等要素。構(gòu)建語義地圖需要將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與語義標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，通過點(diǎn)云語義分割、實(shí)例分割等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。語義地圖可以為無人駕駛提供更豐富的環(huán)境信息，提高車輛的感知和決策能力。

10、進(jìn)一步的，生成點(diǎn)云地圖，包括：利用預(yù)處理后的連續(xù)幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過icp算法進(jìn)行幀間配準(zhǔn)，估計(jì)相鄰幀之間的相對運(yùn)動(dòng)，得到幀間變換矩陣；其中，icp算法通過最小化對應(yīng)點(diǎn)之間的距離誤差，迭代計(jì)算最優(yōu)的變換矩陣；在icp幀間配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，設(shè)置運(yùn)動(dòng)約束，利用里程計(jì)和imu傳感器數(shù)據(jù)，對icp算法估計(jì)的幀間變換進(jìn)行優(yōu)化和校正；在幀間配準(zhǔn)和運(yùn)動(dòng)約束優(yōu)化的基礎(chǔ)上，通過回環(huán)檢測算法，判斷無人駕駛是否重復(fù)到達(dá)過同一位置，如果檢測到回環(huán)，則在相應(yīng)的位置之間添加閉環(huán)約束，并通過圖優(yōu)化算法對整個(gè)軌跡進(jìn)行全局優(yōu)化和調(diào)整，得到全局一致的點(diǎn)云地圖；將優(yōu)化后的點(diǎn)云地圖保存為pcd格式的點(diǎn)云文件。

11、其中，icp算法：icp(iterative?closest?point)是一種常用的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法，用于估計(jì)兩組點(diǎn)云之間的剛體變換(平移+旋轉(zhuǎn))。icp算法通過迭代優(yōu)化的方式，找到兩組點(diǎn)云之間的最佳變換矩陣，使得配準(zhǔn)后的點(diǎn)云之間的距離誤差最小。icp算法的基本步驟包括：建立點(diǎn)云之間的對應(yīng)關(guān)系、估計(jì)變換矩陣、應(yīng)用變換矩陣、重新計(jì)算對應(yīng)關(guān)系，直到收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)。運(yùn)動(dòng)約束是指在估計(jì)幀間變換時(shí)，引入額外的約束條件，以提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性。常見的運(yùn)動(dòng)約束包括：運(yùn)動(dòng)模型約束(如假設(shè)勻速運(yùn)動(dòng))、運(yùn)動(dòng)范圍約束(如限制最大速度和加速度)、傳感器數(shù)據(jù)約束(如融合里程計(jì)和imu數(shù)據(jù))等。通過引入運(yùn)動(dòng)約束，可以濾除icp算法估計(jì)中的異常值，提高配準(zhǔn)的精度。imu(inertial?measurementunit)是一種慣性測量單元，通常包括三軸加速度計(jì)和三軸陀螺儀。imu傳感器可以測量物體的加速度和角速度，用于估計(jì)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。在無人駕駛中，imu傳感器提供了車輛的姿態(tài)信息(俯仰角、橫滾角、航向角)和加速度信息，可以與里程計(jì)數(shù)據(jù)融合，提高車輛運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度。回環(huán)檢測(loop?closure?detection)是指在slam過程中，識別機(jī)器人是否重復(fù)到達(dá)過先前訪問過的位置。回環(huán)檢測算法通過比較當(dāng)前觀測數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的相似性，判斷是否發(fā)生了回環(huán)。常用的回環(huán)檢測算法包括基于視覺特征的fab-map、基于激光雷達(dá)特征的scan?context等?；丨h(huán)檢測的目的是在slam過程中建立遠(yuǎn)距離的約束關(guān)系，減少累積誤差，實(shí)現(xiàn)全局一致的地圖構(gòu)建。

12、閉環(huán)約束(loop?closure?constraint)是指在回環(huán)檢測的基礎(chǔ)上，在相應(yīng)的位置之間添加約束關(guān)系，表示這些位置對應(yīng)著同一地點(diǎn)。閉環(huán)約束通常以相對位姿變換的形式表示，即回環(huán)位置之間的相對平移和旋轉(zhuǎn)。引入閉環(huán)約束可以有效地減少slam過程中的累積誤差，使得地圖在全局范圍內(nèi)保持一致性。圖優(yōu)化(graph?optimization)是一種用于解決slam問題的優(yōu)化算法，將slam問題表示為一個(gè)圖結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點(diǎn)表示機(jī)器人的位姿或路標(biāo)的位置，邊表示節(jié)點(diǎn)之間的約束關(guān)系(如里程計(jì)測量、回環(huán)約束等)。圖優(yōu)化算法通過最小化所有約束的誤差，對整個(gè)圖進(jìn)行優(yōu)化，得到全局一致的軌跡和地圖。常用的圖優(yōu)化算法包括g20、ceres、gtsam等。圖優(yōu)化算法可以有效地處理slam問題中的非線性因素和噪聲，提高定位和建圖的精度。

13、進(jìn)一步的，對icp算法估計(jì)的幀間變換進(jìn)行優(yōu)化和校正，包括：通過里程計(jì)獲取無人駕駛車輛的速度和航向角信息，通過imu獲取無人駕駛車輛的姿態(tài)角信息，將獲取的速度、航向角信息和姿態(tài)角信息進(jìn)行時(shí)間同步；對時(shí)間同步后的里程計(jì)和imu傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)積分，得到兩幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的運(yùn)動(dòng)增量；將運(yùn)動(dòng)增量作為運(yùn)動(dòng)約束，與icp算法估計(jì)的幀間變換進(jìn)行融合，構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)包含icp匹配誤差項(xiàng)和運(yùn)動(dòng)約束誤差項(xiàng)；采用非線性優(yōu)化算法，求解優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，得到優(yōu)化后的幀間變換；利用優(yōu)化后的幀間變換，對當(dāng)前幀點(diǎn)云進(jìn)行變換，得到與前一幀點(diǎn)云在同一坐標(biāo)系下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)行點(diǎn)云幀間配準(zhǔn)；重復(fù)以上步驟，直至處理完所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)幀，得到經(jīng)過運(yùn)動(dòng)約束優(yōu)化的點(diǎn)云幀間配準(zhǔn)結(jié)果。

14、其中，航向角(yawangle)是指物體在水平面內(nèi)的旋轉(zhuǎn)角度，表示物體的朝向。在無人駕駛中，航向角信息表示車輛的行駛方向與某個(gè)參考方向(如正北)之間的夾角。航向角信息可以通過imu中的陀螺儀測量得到，也可以通過里程計(jì)計(jì)算車輛的轉(zhuǎn)向角度得到。準(zhǔn)確的航向角信息對于無人駕駛車輛的定位和控制至關(guān)重要。姿態(tài)角(attitude?angle)是指物體相對于參考坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)角度，通常包括三個(gè)分量：俯仰角(pitch)、橫滾角(roll)和航向角(yaw)。姿態(tài)角信息描述了物體在三維空間中的旋轉(zhuǎn)狀態(tài)。

15、在無人駕駛中，姿態(tài)角信息反映了車輛的傾斜和朝向狀態(tài)，可以通過imu中的加速度計(jì)和陀螺儀測量得到。姿態(tài)角信息可以用于補(bǔ)償車輛的傾斜對傳感器數(shù)據(jù)的影響，提高定位和建圖的精度。預(yù)積分(pre-integration)是一種用于處理imu數(shù)據(jù)的技術(shù)，將imu測量值在兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間進(jìn)行積分，得到位置、速度和姿態(tài)的增量。預(yù)積分的目的是將imu數(shù)據(jù)壓縮為一個(gè)緊湊的表示，減少優(yōu)化過程中的計(jì)算復(fù)雜度。預(yù)積分通過假設(shè)imu的偏置在短時(shí)間內(nèi)保持不變，將imu測量值轉(zhuǎn)換為相對于起始時(shí)刻的增量，構(gòu)建預(yù)積分因子，用于圖優(yōu)化或?yàn)V波器的更新。預(yù)積分技術(shù)可以有效地處理imu數(shù)據(jù)，提高狀態(tài)估計(jì)的效率和精度。非線性優(yōu)化(nonlinear?optimization)是一種用于求解非線性最小二乘問題的數(shù)學(xué)方法。在slam中，由于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和傳感器測量都是非線性的，因此需要使用非線性優(yōu)化算法來估計(jì)機(jī)器人的軌跡和地圖。常用的非線性優(yōu)化算法包括高斯牛頓法(gauss-newton)、萊文伯格-馬夸爾特法(levenberg-marquardt)等。這些算法通過迭代的方式，在每一步中構(gòu)建并求解一個(gè)線性化的最小二乘問題，不斷更新優(yōu)化變量，直到收斂到最優(yōu)解。非線性優(yōu)化算法可以有效地處理slam問題中的非線性因素，如相機(jī)投影模型、里程計(jì)運(yùn)動(dòng)模型等，提高slam的精度和魯棒性。在優(yōu)化過程中，通常需要合理選擇優(yōu)化變量、誤差函數(shù)和優(yōu)化策略，以平衡計(jì)算效率和精度。

16、進(jìn)一步的，獲取全局一致的點(diǎn)云地圖，包括：根據(jù)幀間配準(zhǔn)得到的運(yùn)動(dòng)軌跡，利用詞袋模型算法，提取每一幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征描述子，并構(gòu)建視覺詞典；利用構(gòu)建的視覺詞典，對每一幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征匹配，計(jì)算當(dāng)前幀與歷史幀之間的相似度得分；當(dāng)相似度得分超過設(shè)定閾值時(shí)，判斷無人駕駛車輛重復(fù)達(dá)到過同一位置，檢測到回環(huán)；根據(jù)回環(huán)檢測結(jié)果，在相應(yīng)的位置之間建立閉環(huán)約束，將閉環(huán)約束添加到構(gòu)建的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)中，構(gòu)建一個(gè)閉環(huán)約束圖；利用g20圖優(yōu)化庫，對構(gòu)建的閉環(huán)約束圖進(jìn)行優(yōu)化求解，調(diào)整無人駕駛車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡；根據(jù)優(yōu)化后的運(yùn)動(dòng)軌跡，將多幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接在一起，得到全局一致的點(diǎn)云地圖。

17、其中，詞袋模型(bag-of-words，bow)是一種用于圖像檢索和識別的特征表示方法。詞袋模型將圖像或點(diǎn)云數(shù)據(jù)看作是一組離散的“視覺詞”的集合，每個(gè)視覺詞代表了一個(gè)局部特征。詞袋模型算法的基本步驟包括：特征提取、詞典構(gòu)建和特征編碼。首先，對每一幀數(shù)據(jù)提取局部特征描述子；然后，通過聚類算法(如k-means)將所有描述子聚類為若干類，每一類對應(yīng)一個(gè)視覺詞；最后，對每一幀數(shù)據(jù)的特征描述子進(jìn)行編碼，得到一個(gè)詞頻向量表示。詞袋模型可以將高維的特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為緊湊的向量表示，便于后續(xù)的相似度計(jì)算和匹配。視覺詞典(visual?vocabulary)是詞袋模型中的一個(gè)關(guān)鍵概念，表示了一組具有代表性的局部特征模式。視覺詞典通過對大量數(shù)據(jù)的特征描述子進(jìn)行聚類得到，每一個(gè)聚類中心對應(yīng)一個(gè)視覺詞。視覺詞典的大小和質(zhì)量對詞袋模型的性能有重要影響。一個(gè)好的視覺詞典應(yīng)該具有以下特點(diǎn)：視覺詞之間有良好的區(qū)分性，能夠覆蓋數(shù)據(jù)中的各種特征模式；視覺詞的數(shù)量適中，既要有足夠的表達(dá)能力，又不能過于冗余。構(gòu)建視覺詞典通常采用k-means聚類算法，通過迭代優(yōu)化的方式得到最終的聚類中心。g20(general?graphoptimization)是一個(gè)用于解決圖優(yōu)化問題的c++庫，在slam和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。圖優(yōu)化是一種將優(yōu)化問題表示為圖結(jié)構(gòu)的方法，其中節(jié)點(diǎn)表示優(yōu)化變量，邊表示誤差項(xiàng)或約束條件。g20通過將圖優(yōu)化問題抽象為一個(gè)統(tǒng)一的接口，提供了一套靈活、高效的優(yōu)化工具。g20支持各種類型的優(yōu)化變量(如相機(jī)位姿、路標(biāo)位置等)和誤差函數(shù)(如重投影誤差、imu預(yù)積分誤差等)，同時(shí)提供了豐富的求解器選擇(如高斯牛頓法、levenberg-marquardt法等)。用戶可以方便地定義自己的優(yōu)化問題，構(gòu)建優(yōu)化圖，并使用g20進(jìn)行求解。g20的模塊化設(shè)計(jì)和優(yōu)秀的性能，使其成為slam領(lǐng)域的主流優(yōu)化庫之一。

18、進(jìn)一步的，采用levenberg-marquardt算法，求解優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。其中，levenberg-marquardt(lm)算法是一種用于解決非線性最小二乘問題的優(yōu)化算法，結(jié)合了高斯牛頓法和梯度下降法的優(yōu)點(diǎn)。lm算法在每次迭代中，通過引入一個(gè)阻尼因子來調(diào)整優(yōu)化步長，在高斯牛頓法和梯度下降法之間進(jìn)行自適應(yīng)切換。當(dāng)阻尼因子較小時(shí)，lm算法接近高斯牛頓法，具有快速收斂的特點(diǎn)；當(dāng)阻尼因子較大時(shí)，lm算法接近梯度下降法，能夠跨越局部極小值。lm算法通過動(dòng)態(tài)調(diào)整阻尼因子，在收斂速度和魯棒性之間取得平衡，適用于各種非線性優(yōu)化問題。在slam中，lm算法常用于優(yōu)化相機(jī)位姿、路標(biāo)位置等變量，通過最小化重投影誤差或其他誤差函數(shù)來估計(jì)最優(yōu)解。lm算法在每次迭代中，根據(jù)當(dāng)前估計(jì)的參數(shù)值和誤差函數(shù)的梯度信息，計(jì)算出一個(gè)增量，用于更新參數(shù)估計(jì)值。重復(fù)這一過程，直到達(dá)到收斂條件或達(dá)到最大迭代次數(shù)。

19、具體的，采用非線性優(yōu)化算法，求解優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，得到優(yōu)化后的幀間變換，其中，非線性優(yōu)化算法采用levenberg-marquardt算法：設(shè)待優(yōu)化變量為位姿變換的李代數(shù)形式ξ＝(v,ω)，其中，在本技術(shù)中ξ＝(v,ω)表示無人駕駛車輛在相鄰兩幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的位姿變換；v表示平移向量，ω表示旋轉(zhuǎn)向量。構(gòu)建優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如下：min?imizef(ξ)＝∑||pr(keξtp)-p'||2+∑||eξtg-tg'||2，其中，pr表示將3d點(diǎn)投影到2d像素坐標(biāo)系的函數(shù)，在本技術(shù)中將采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)投影到相機(jī)坐標(biāo)系下的過程；k為相機(jī)內(nèi)參矩陣，在本技術(shù)中對應(yīng)激光雷達(dá)傳感器模型的內(nèi)部參數(shù)矩陣；p為3d特征點(diǎn)坐標(biāo)，表示在第一幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取的3d特征點(diǎn)的坐標(biāo)；p'為對應(yīng)的2d特征點(diǎn)坐標(biāo)，表示在第二幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中與p匹配的2d特征點(diǎn)的坐標(biāo)；tg和tg'分別為相鄰幀之間的初始位姿變換和優(yōu)化后的位姿變換，具體的，t通過里程計(jì)和imu數(shù)據(jù)預(yù)積分得到的初始位姿變換，t'通過levenberg-marquardt算法優(yōu)化后的位姿變換。應(yīng)用levenberg-marquardt算法迭代求解最小二乘問題：(jtj+λi)δξ＝j(luò)tf(ξ)，其中，j為目標(biāo)函數(shù)f對ξ的雅可比矩陣，在本技術(shù)中，j包含icp匹配誤差項(xiàng)和運(yùn)動(dòng)約束誤差項(xiàng)對ξ的偏導(dǎo)數(shù)。λ為阻尼系數(shù)，δξ為迭代更新量，表示每次迭代中對位姿變換ξ的更新值。

20、根據(jù)求解得到的位姿變換，對稀疏點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)，形成全局一致的稠密點(diǎn)云地圖；基于稠密點(diǎn)云地圖，通過表面重建和紋理映射，生成虛擬仿真場景的三維網(wǎng)格模型。其中，ξ＝(v,ω)表示待優(yōu)化變量，表示位姿變換的李代數(shù)形式。v：平移向量，表示位姿變換中的平移部分。ω：旋轉(zhuǎn)向量，表示位姿變換中的旋轉(zhuǎn)部分。pr表示將3d點(diǎn)投影到2d像素坐標(biāo)系的函數(shù)。假設(shè)3d點(diǎn)的齊次坐標(biāo)為p＝(x,y,z,1)，則pr的計(jì)算公式為：其中，fx和fy分別為相機(jī)的焦距，cx和cy為主點(diǎn)坐標(biāo)。k：相機(jī)內(nèi)參矩陣，描述相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)。k的計(jì)算公式為：

21、eξ將李代數(shù)ξ轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的se(3)變換矩陣的指數(shù)映射，計(jì)算公式為：其中，se(3)表示三維歐幾里得空間中的特殊歐幾里得群，即包含旋轉(zhuǎn)和平移的剛體變換群，在視覺slam中，se(3)用于表示相機(jī)或機(jī)器人在三維空間中的位姿，即旋轉(zhuǎn)和平移的組合；r為旋轉(zhuǎn)矩陣，r是一個(gè)3x3的正交矩陣，表示三維空間中的旋轉(zhuǎn)變換，旋轉(zhuǎn)矩陣r滿足rt×r＝i和det(r)＝1的性質(zhì)，其中i是單位矩陣，det(r)表示r的行列式，旋轉(zhuǎn)矩陣r可以將一個(gè)向量從一個(gè)坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)到另一個(gè)坐標(biāo)系。t為平移向量，t是一個(gè)3x1的向量，表示三維空間中的平移變換，平移向量t描述了坐標(biāo)系原點(diǎn)的位置變化。r和t的計(jì)算公式為：dot(w)表示向量ω與自身的點(diǎn)積。其中，ω是一個(gè)3x1的向量，表示李代數(shù)se(3)中的旋轉(zhuǎn)部分，即旋轉(zhuǎn)向量，旋轉(zhuǎn)向量ω的方向表示旋轉(zhuǎn)軸，其長度表示旋轉(zhuǎn)角度。skew(ω)是ω的反對稱矩陣，用于將旋轉(zhuǎn)向量ω轉(zhuǎn)換為反對稱矩陣，反對稱矩陣skew(ω)滿足skew(ω)t＝-skew(ω)的性質(zhì)，在李代數(shù)se(3)的指數(shù)映射中，skew(ω)用于構(gòu)建旋轉(zhuǎn)矩陣r。

22、當(dāng)θ≈0:

23、r＝i+skew(ω)+0.5×skew(ω)2

24、t＝v

25、其他情況：

26、

27、skew(ω)為ω的反對稱矩陣：

28、

29、p表示3d特征點(diǎn)坐標(biāo)，表示在第一幀中提取的3d特征點(diǎn)的坐標(biāo)。p'表示對應(yīng)的2d特征點(diǎn)坐標(biāo)，表示在第二幀中與p匹配的2d特征點(diǎn)的坐標(biāo)。t和t'表示相鄰幀之間的位姿變換矩陣。t表示初始位姿變換，通常通過估計(jì)或預(yù)測得到。t'表示優(yōu)化后的位姿變換，通過非線性優(yōu)化算法求解得到。

30、在視覺slam中，需要優(yōu)化相機(jī)或機(jī)器人的位姿以最小化重投影誤差。優(yōu)化問題通常使用非線性最小二乘方法求解，如levenberg-marquardt算法。求解過程需要計(jì)算目標(biāo)函數(shù)(即重投影誤差)對優(yōu)化變量(即李代數(shù)ξ)的雅可比矩陣。具體的，本技術(shù)中j表示目標(biāo)函數(shù)f對ξ的雅可比矩陣，j表示優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)f(包含icp匹配誤差項(xiàng)和運(yùn)動(dòng)約束誤差項(xiàng))對待優(yōu)化變量ξ的雅可比矩陣。j的計(jì)算公式為：

31、其中，為目標(biāo)函數(shù)f對ξ的第i個(gè)分量的偏導(dǎo)數(shù)。λ：阻尼系數(shù)，用于控制levenberg-marquardt算法的收斂速度和穩(wěn)定性。通常初始值設(shè)置為較小的正數(shù)，如0.001。其中，雅可比矩陣j將非線性優(yōu)化問題在當(dāng)前估計(jì)點(diǎn)附近進(jìn)行線性化，將原問題近似為一個(gè)線性最小二乘問題。通過雅可比矩陣j和目標(biāo)函數(shù)值，可以計(jì)算出優(yōu)化變量ξ的增量δξ，用于更新當(dāng)前估計(jì)。

32、進(jìn)一步的，搭建包含上位機(jī)、下位機(jī)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)的硬件在環(huán)hil仿真平臺，包括：上位機(jī)與下位機(jī)之間通過以太網(wǎng)，利用ros的多機(jī)通信原理進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊；下位機(jī)與執(zhí)行機(jī)構(gòu)之間通過can總線，利用can協(xié)議發(fā)送相應(yīng)的can報(bào)文進(jìn)行通信。

33、其中，ros(robot?operating?system)是一個(gè)開源的機(jī)器人軟件框架，提供了多機(jī)通信的機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)不同計(jì)算機(jī)之間的數(shù)據(jù)交換和協(xié)同工作。在ros的多機(jī)通信中，存在一個(gè)主節(jié)點(diǎn)(master)和多個(gè)從節(jié)點(diǎn)(slave)。主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)管理整個(gè)ros系統(tǒng)的通信，包括節(jié)點(diǎn)注冊、話題發(fā)布和訂閱等。從節(jié)點(diǎn)是實(shí)際運(yùn)行ros程序的計(jì)算機(jī)，通過與主節(jié)點(diǎn)的通信來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和協(xié)同工作。ros中的節(jié)點(diǎn)是執(zhí)行具體任務(wù)的進(jìn)程，可以運(yùn)行在不同的計(jì)算機(jī)上。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)唯一的名稱，用于標(biāo)識其身份和功能。節(jié)點(diǎn)之間通過話題、服務(wù)、參數(shù)等機(jī)制進(jìn)行通信。在多機(jī)通信中，不同計(jì)算機(jī)上的節(jié)點(diǎn)可以相互通信，實(shí)現(xiàn)分布式的數(shù)據(jù)處理和任務(wù)執(zhí)行。話題是ros中的一種異步通信機(jī)制，用于在節(jié)點(diǎn)之間傳輸數(shù)據(jù)。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以發(fā)布(publish)特定話題的消息，其他節(jié)點(diǎn)可以訂閱(subscribe)該話題以接收消息。在多機(jī)通信中，不同計(jì)算機(jī)上的節(jié)點(diǎn)可以通過話題來傳輸數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)分布式的數(shù)據(jù)共享。為了實(shí)現(xiàn)多機(jī)通信，需要對參與通信的計(jì)算機(jī)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)配置。通常采用以太網(wǎng)連接，并為每個(gè)計(jì)算機(jī)分配唯一的ip地址。在ros的啟動(dòng)過程中，需要設(shè)置ros_master_uri和ros_hostname環(huán)境變量，指定主節(jié)點(diǎn)的ip地址和本機(jī)的ip地址，以確保節(jié)點(diǎn)之間能夠正確地建立網(wǎng)絡(luò)連接。在多機(jī)通信中，需要將ros消息轉(zhuǎn)換為可以在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)母袷?，這一過程稱為數(shù)據(jù)序列化。ros使用自定義的數(shù)據(jù)類型和序列化機(jī)制，將消息轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)流，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸。接收端通過反序列化將二進(jìn)制數(shù)據(jù)流還原為ros消息，以便節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。通過以上機(jī)制，ros實(shí)現(xiàn)了多機(jī)通信，使得不同計(jì)算機(jī)上的節(jié)點(diǎn)能夠相互通信、共享數(shù)據(jù)和協(xié)同工作。在上位機(jī)與下位機(jī)的通信中，可以利用ros的多機(jī)通信原理，將上位機(jī)作為主節(jié)點(diǎn)，下位機(jī)作為從節(jié)點(diǎn)，通過話題、服務(wù)等機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和任務(wù)協(xié)同。通過合理的網(wǎng)絡(luò)配置和節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)，可以構(gòu)建高效、可擴(kuò)展的多機(jī)通信系統(tǒng)，支撐復(fù)雜的機(jī)器人應(yīng)用和仿真任務(wù)。

34、進(jìn)一步的，上位機(jī)作為服務(wù)端，下位機(jī)作為客戶端，通過以下方式啟動(dòng)仿真平臺進(jìn)行仿真：啟動(dòng)上位機(jī)的unreal引擎，進(jìn)入carla仿真環(huán)境；啟動(dòng)roscore，運(yùn)行ros橋，如果在ros話題中接收到與仿真場景中的傳感器模型對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)，則判斷carla啟動(dòng)成功；在下位機(jī)上運(yùn)行無人駕駛算法，進(jìn)行仿真測試；在上位機(jī)啟動(dòng)rviz工具，用于展示下位機(jī)輸出的車輛制信號對應(yīng)的車輛運(yùn)行軌跡和傳感器模型采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；其中，rviz(rosvisualization)是一個(gè)三維可視化工具，用于顯示ros中的各種傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器人狀態(tài)信息。通過rviz，可以實(shí)時(shí)查看機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡、傳感器數(shù)據(jù)、地圖、點(diǎn)云等，方便調(diào)試和監(jiān)控機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)。rviz支持多種數(shù)據(jù)類型和顯示方式，例如激光雷達(dá)點(diǎn)云、攝像頭圖像、機(jī)器人模型等。通過訂閱相關(guān)的ros話題，rviz可以實(shí)時(shí)更新顯示內(nèi)容，提供直觀的可視化界面。在無人駕駛仿真平臺中，可以使用rviz展示車輛的運(yùn)行軌跡和傳感器采集的數(shù)據(jù)，方便觀察和分析無人駕駛算法的性能和行為。

35、進(jìn)一步的，上位機(jī)安裝ubuntu系統(tǒng)，運(yùn)行unreal引擎和carla模擬仿真軟件，接收下位機(jī)的車輛控制信號，控制仿真場景中的車輛模型，并根據(jù)仿真場景中傳感器模型，生成傳感器仿真數(shù)據(jù)，將傳感器仿真數(shù)據(jù)通過ros橋發(fā)送至下位機(jī)；下位機(jī)接收上位機(jī)通過ros橋發(fā)送的傳感器仿真數(shù)據(jù)后，將傳感器仿真數(shù)據(jù)輸入到無人駕駛算法中，生成車輛控制信號，通過ros橋發(fā)送至上位機(jī)，同時(shí)通過can總線發(fā)送相應(yīng)的can報(bào)文至執(zhí)行機(jī)構(gòu)；執(zhí)行機(jī)構(gòu)為車輛硬件，車輛硬件包含驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，根據(jù)接收的下位機(jī)輸出的控制信號，執(zhí)行相應(yīng)的車輛硬件動(dòng)作；其中，ubuntu是一款基于debian的linux操作系統(tǒng)，以其易用性、穩(wěn)定性和豐富的軟件生態(tài)而聞名。ubuntu采用gnome作為默認(rèn)的桌面環(huán)境，提供了友好的用戶界面和完善的系統(tǒng)管理工具。在機(jī)器人和無人駕駛領(lǐng)域，ubuntu是一個(gè)常用的操作系統(tǒng)選擇，得益于其對ros的良好支持和廣泛的硬件兼容性。ubuntu提供了ros的官方安裝包和配置工具，可以方便地搭建ros開發(fā)環(huán)境。同時(shí)，ubuntu也支持各種傳感器驅(qū)動(dòng)和硬件接口，便于集成不同的傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

36、在無人駕駛仿真平臺中，上位機(jī)可以運(yùn)行ubuntu系統(tǒng)，利用其豐富的軟件資源和ros生態(tài)，實(shí)現(xiàn)仿真環(huán)境的搭建和數(shù)據(jù)通信。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是指車輛的動(dòng)力系統(tǒng)，包括發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱、傳動(dòng)軸等組件，負(fù)責(zé)為車輛提供動(dòng)力和驅(qū)動(dòng)力。在無人駕駛車輛中，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)通常采用電機(jī)驅(qū)動(dòng)，通過控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩，實(shí)現(xiàn)車輛的加速、減速和恒速行駛。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)根據(jù)上層控制算法輸出的速度或加速度指令，調(diào)整電機(jī)的工作狀態(tài)，以達(dá)到預(yù)期的車輛運(yùn)動(dòng)效果。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性能和響應(yīng)特性對無人駕駛車輛的動(dòng)力性、平順性和能耗有重要影響。在硬件在環(huán)仿真平臺中，執(zhí)行機(jī)構(gòu)中的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)根據(jù)接收到的控制信號，執(zhí)行相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)動(dòng)作，以模擬真實(shí)車輛的運(yùn)動(dòng)行為。制動(dòng)系統(tǒng)是車輛的安全關(guān)鍵系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)車輛的減速、停止和靜止保持。常見的制動(dòng)系統(tǒng)類型包括液壓制動(dòng)、氣壓制動(dòng)和電子制動(dòng)等。在無人駕駛車輛中，制動(dòng)系統(tǒng)通常采用電子制動(dòng)技術(shù)，通過控制制動(dòng)執(zhí)行器(如電子真空助力器、電子駐車制動(dòng)器等)來實(shí)現(xiàn)制動(dòng)力的調(diào)節(jié)。制動(dòng)系統(tǒng)根據(jù)上層控制算法輸出的制動(dòng)力矩或減速度指令，快速、精確地控制車輪的制動(dòng)力，以實(shí)現(xiàn)車輛的安全減速和停止。制動(dòng)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性對無人駕駛車輛的安全至關(guān)重要。在硬件在環(huán)仿真平臺中，執(zhí)行機(jī)構(gòu)中的制動(dòng)系統(tǒng)根據(jù)接收到的控制信號，執(zhí)行相應(yīng)的制動(dòng)動(dòng)作，以模擬真實(shí)車輛的制動(dòng)行為。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是車輛的轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)車輛的轉(zhuǎn)向和方向控制。常見的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)類型包括機(jī)械轉(zhuǎn)向、液壓助力轉(zhuǎn)向和電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向等。在無人駕駛車輛中，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)通常采用電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向技術(shù)，通過控制轉(zhuǎn)向執(zhí)行器(如電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向電機(jī))來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向角度的調(diào)節(jié)。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)根據(jù)上層控制算法輸出的轉(zhuǎn)向角度指令，精確地控制車輪的轉(zhuǎn)向角度，以實(shí)現(xiàn)車輛的平穩(wěn)轉(zhuǎn)向和路徑跟蹤。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的響應(yīng)速度、精度和穩(wěn)定性對無人駕駛車輛的機(jī)動(dòng)性和路徑控制能力有重要影響。在硬件在環(huán)仿真平臺中，執(zhí)行機(jī)構(gòu)中的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)根據(jù)接收到的控制信號，執(zhí)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)向動(dòng)作，以模擬真實(shí)車輛的轉(zhuǎn)向行為。

37、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于：

38、本技術(shù)通過對真實(shí)井下環(huán)境進(jìn)行三維重建，構(gòu)建了高保真的虛擬仿真場景。在此基礎(chǔ)上，可以靈活設(shè)計(jì)多樣化的測試場景，全面模擬車輛在狹小、黑暗、泥濘等惡劣條件下的運(yùn)行工況。與傳統(tǒng)方法相比，本技術(shù)不受實(shí)際環(huán)境和資源的限制，能夠覆蓋更多潛在的極端工況，從而全面評估無人駕駛系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性。

39、通過將無人車控制器硬件集成到仿真環(huán)境中，本技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高度自動(dòng)化的硬件在環(huán)測試。避免了繁瑣的實(shí)車道路測試準(zhǔn)備過程，大幅縮短了測試周期。

40、本技術(shù)采集真實(shí)井下環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行場景重建，保證了仿真環(huán)境與實(shí)際工況的一致性。同時(shí)，將車載控制器硬件集成到仿真環(huán)境，可以準(zhǔn)確評估控制算法的執(zhí)行效果。硬件在環(huán)仿真不僅考察了感知、決策算法本身，還測試了算法在硬件平臺上的運(yùn)行性能，獲得更全面、更可靠的評估結(jié)果。

41、基于硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)，可以方便地對感知、規(guī)劃、控制等算法進(jìn)行反復(fù)調(diào)試和對比測試，快速評估不同算法方案的性能差異，從而指導(dǎo)算法改進(jìn)和參數(shù)調(diào)優(yōu)。同時(shí)，仿真環(huán)境可以方便地引入各種干擾因素，考察系統(tǒng)的容錯(cuò)能力和失效安全機(jī)制。