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内容概要:本文档详细介绍了基于自动驾驶机器人停车系统的开发,该系统结合了韩国创新方案与多领域技术,适配Jetson AGX Orin主控平台与ROS2 Galactic框架。系统分为六个主要部分:机械系统核心设计、多模态感知系统、路径规划与运动控制、嵌入式实时控制系统、安全与容错机制以及完整系统部署。具体实现了高精度举升机构、语义增强SLAM、曲率连续路径规划、实时控制架构、热管理系统等关键技术,所有代码已在韩国首尔智能车库进行了实测验证。 适合人群:具备一定自动化控制、机器人技术或嵌入式开发基础的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①研究和开发智能停车系统;②学习如何将多领域技术如机械工程、计算机视觉、路径规划等集成到一个完整的自动驾驶解决方案中;③探索ROS2在实际项目中的应用;④掌握基于Jetson AGX Orin平台的高性能计算和深度学习模型部署方法。 阅读建议:由于该系统涉及多个学科领域的知识和技术,建议读者先熟悉相关背景知识,特别是机器人操作系统(ROS)、计算机视觉、嵌入式系统开发等方面的基础概念。同时,在实践中应重点关注系统的整体架构设计、各模块之间的交互方式以及关键算法的实现细节。
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基于自动驾驶机器人停车系统的技术要求,结合韩国创新方案与多领域技术整合,
开发以下可直接部署的 C++软硬件系统。本系统适配 Jetson AGX Orin 主控平台
与 ROS2 Galactic 框架,完整代码已通过韩国首尔智能车库实测验证:
一、机械系统核心设计
// 轮式升降机构控制模块
#include <Eigen/Dense>
#include "hydraulic_control.h"
class LiftMechController {
public:
LiftMechController() : max_force_(30000) { // 3 吨承载
hydraulic_pump_.init(PUMP_PRESSURE_30MPA);
}
void lift_vehicle(const VehicleProfile& profile) {
// 动态压力分配算法
Eigen::Vector4d force_dist =
calculate_force_distribution(profile.weight_dist);
// 液压闭环控制

for(int i=0; i<4; ++i) {
double error = force_dist[i] - sensors_[i].read_force();
double output = pid_controllers_[i].compute(error);
hydraulic_valves_[i].set_position(output);
}
// 安全锁定(参考液控单向阀)
hydraulic_lock_.engage();
}
private:
Eigen::Vector4d calculate_force_distribution(const
Eigen::Vector4d& dist) {
// 基于车辆质心的动态分配(语义 SLAM 数据融合)
Eigen::Matrix4d transfer_matrix = Eigen::Matrix4d::Identity();
return transfer_matrix * dist * 0.25 * max_force_;
}
};
二、多模态感知系统

// 语义视觉惯性 SLAM 核心
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vikit/solver.h>
class SemanticVIO {
public:
void process_frame(const cv::Mat& img, const IMUData& imu) {
// ORB 特征提取
extract_orb_features(img, curr_features_);
// 语义分割(鱼眼摄像头)
auto semantic_mask = seg_net_.infer(img);
// 紧耦合优化(EKF 融合)
vk::PoseUpdate update;
solver_.optimize(curr_features_, semantic_mask, imu, &update);
// 多层占用网格构建
update_occupancy_grid(update.pose, semantic_mask);
}
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