全景化智能小车

本文设计的智能小车硬件系统使用英伟达的Jetson Nano开发板,软件系统使用Ubuntu18.04搭配ROS1.0。视觉巡航模块运用深度学习中的CNN网络对赛道图片和转向数据进行训练,建立赛道转向的数学模型;交通标志检测模块使用YOLOv5对特定的交通标志进行训练与识别;导航避障模块使用激光SLAM的方法,采用Gmapping建图算法建立实时局部地图,然后运用扩展卡尔曼滤波算法融合里程计与IMU数据进行定位,通过激光雷达扫描得到环境中障碍物的位置信息,再使用导航算法实现障碍物区域的路线制定,以此实现自动行驶。