王建彬　张轩望　谭卓　侯明

摘 要：针对在封闭环境内智能车如何实现自动驾驶问题，本文通过算法与理论的分析以及在仿真环境中进行运动规划的验证，进而得到了一套低成本、简单易操控的自动驾驶引导方案。经实验结果证明，基于ROS平台设计的智能车，在地图构建（SLAM）、定位、路径规划方面具有较好的稳定性、实时性、快速性与准确性。

关键词：自动驾驶 ROS 仿真

1 自动驾驶的整体设计方案

这套针对封闭环境中既定路径下车辆自动驾驶的控制方案是基于ROS操作平台实现的，ROS提供了大量的工具组合用来进行功能的配置、启动、自检、调试以及可视化。在ROS平台中使用Gmapping算法针对激光雷达和IMU位姿传感器检测和采集的信息对周围环境进行二维栅格地图构建（SLAM）、采用AMCL算法来实现车辆在地图中的准确定位、最后通过A*算法进行全局的路径规划。在路径规划中针对道路中临时出现的障碍通过TEB算法进行判别并进行局部的路径规划以实现对其合理避让。整套方案在结构上具有适应性广泛、开发成本低的特点，在不降低效率的前提下实现了对于自动驾驶的功能。

2 基于Gmapping建图功能的设计

SLAM全称为Simultaneous Localization and Mapping，及定位的同时完成建图。本节从Gmapping算法功能包开始，结合重要参数信息展开介绍SLAM建图功能。

Gmapping运行的理论基础为通过从激光雷达和里程计分别获取数组观测向量信息和里程计测量信息，经过TF转换，输出地图信息和位姿估计。

3 定位以及导航算法功能介绍

AMCL全称为自适应蒙特卡洛定位，是在传统MCL定位算法基础上，添加KLD采样实现功能改进。……