中文摘要：

针对无人地面车辆在自然环境下的自主导航问题，提出基于"度量-语义-行为"概念的无人地面车辆行驶空间构建方法，构建的行驶空间，可为车辆自身、他车信息共享以及车辆的自主导航提供支撑。行驶空间由度量空间、语义空间和行为空间组成，研究内容包括（1）度量空间、语义空间的构建；(2）空间数据挖掘；（3）行为空间的构建。度量空间和语义空间研究如何有效表示获得的行驶环境信息，借鉴人类用几何形状描述自然界的思想，提出基于计算几何的场景描述、场景知识库几何数据压缩、搜索与匹配方法。行为空间研究环境数据、行为规则与控制决策相互作用的问题，根据人类的知识认知机理，拟基于自监督学习机制完成行为空间的构建。行驶空间要求对多维空间的数据进行快速、有效的关联及挖掘，拟基于粗集理论实现空间数据的快速挖掘。最后拟将提出的行驶空间构建方法及自制构建设备，应用于实际地面自主车平台，实现车辆自主行驶，验证方法的可行性。

结论摘要：

针对无人地面车辆在自然环境下的自主导航问题，本项目提出了基于“度量-语义-行为”概念的无人地面车辆行驶空间构建方法，构建的行驶空间可为车辆自身、他车信息共享以及车辆的自主导航提供支撑。行驶空间由度量空间、语义空间和行为空间组成，度量空间和语义空间研究如何有效表示获得的行驶环境信息，行为空间研究环境数据、行为规则与控制决策相互作用的问题。本项目将提出的行驶空间构建方法及自制构建设备，应用于实际地面无人车辆，实现了车辆的自主行驶。研究内容主要包括度量空间的构建、语义空间的构建、行为空间的构建、行驶空间的构建、实验平台搭建与实验验证。度量空间是对无人地面车辆行驶环境对象的方向、位置的客观描述，在此方面本项目主要开展了基于自然环境特征的热像仪、可见光摄像机与3D激光雷达之间的配准，基于RGB-I-D信息在线的激光雷达与可见光摄像机的空间配准，基于图像与3D点云融合的越野地形准确估计问题的研究。语义空间是对行驶环境进行认知的结果，是对度量空间中不同环境属性的划分与描述，是规划行为空间的基础。在此方面本项目主要开展了基于3D彩色点云的越野行驶环境语义分析、融合毫米波雷达数据与视觉多特征的车辆检测方法、基于全局运动补偿与混合高斯模型的动态目标检测方法、基于毫米波雷达与3D激光雷达数据融合的动态目标检测方法、基于语义模型的3D点云目标识别方法、基于粗集的激光雷达数据聚类与识别方法以及基于宏观道路匹配与微观精确定位的车辆定位的研究。行为空间是无人移动平台按照行驶行为规则，在环境属性、车辆属性与车辆行驶状态相互作用下产生的控制决策，主要包括平台行驶线速度、角速度以及行驶行为技巧。在此方面本项目主要开展了基于GIS的行驶空间架构设计、道路匹配、路径规划与路径生成算法，基于图像与3D点云信息融合的可行驶道路生成，基于模糊推理机的运动控制方法以及轮式机器人的控制器设计研究。本项目自2012年获批以后，连续几年组织参加国家自然基金委组织的“中国智能车未来挑战赛”， 并取得了较好成绩；同时与长春一汽、中国航天3院、总装进行合作；并与美国普林斯顿大学建立了汽车主动安全联合实验室。本项目培养了博士生5名，硕士生11名。发表学术论文27篇，申请专利15项，出版译著1本。完成了预期目标。