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无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究的中期报告
本报告旨在介绍目前无人驾驶车辆在运动过程中遇到的障碍物检测、预测和避撞方法的研究进展情况，主要包括以下内容：
一、无人驾驶车辆的感知系统
无人驾驶车辆的感知系统是实现障碍物检测、预测和避撞的重要组成部分，目前无人驾驶车辆的感知系统主要包括雷达、摄像头、激光雷达、GPS、惯性导航系统等多种传感器，这些传感器可以协同作用，提供丰富的环境信息，帮助车辆决策并做出避撞动作。
二、障碍物检测方法
障碍物检测方法是无人驾驶车辆实现自主避撞的基础，主要涉及到障碍物的检测、识别和跟踪。目前，常用的方法包括基于图像处理的目标检测方法、基于激光雷达的点云特征提取方法、基于雷达的运动目标跟踪方法等。
三、障碍物预测方法
障碍物预测方法是为了提前预判障碍物的行为轨迹，从而做出更加精确的避撞决策。目前，主要的预测方法包括基于规则、模型和数据驱动的方法。其中，基于数据驱动的方法可以通过大规模数据训练，获得更加准确的预测结果，但需要解决数据标注、数据质量等问题。
四、避撞方法
避撞方法是基于障碍物检测和预测结果，实现无人驾驶车辆的避撞决策和动作的方法，包括基于模型预测控制的方法、优化方法和深度强化学习方法等。其中，深度强化学习方法可以借助大规模数据进行自主学习，逐步优化避撞策略，具有较高的智能化水平。
总体而言，随着传感器技术和算法的不断发展，无人驾驶车辆的障碍物检测、预测和避撞技术也在不断地改进和优化。但是，由于无人驾驶车辆运动环境的复杂性，相关技术仍需要不断的研究和改进。