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1.
为研究智能电动车在弯曲道路场景下进行避障规划的有效性, 提出了一种将笛卡尔坐标系转换为曲线坐标系的方法, 利用5次贝塞尔曲线对弯曲道路场景中的车道线进行逼近得到参考路径, 通过对参考路径进行弧长参数化, 以弧长为横坐标, 横向偏移为纵坐标的方法建立曲线坐标系, 根据车辆和子目标点在曲线坐标系中的位置关系, 采用3次多项式实时生成候选路径, 利用序列二次规划算法对候选路径进行优化; 为验证所提算法的有效性, 以某智能电动车为平台, 利用单目相机、64线激光雷达、工控机等设备搭建试验车, 通过Apollo平台对车辆在弯曲道路场景中的避障算法进行在线仿真, 在园区实车试验中对避障算法进行了GPS位置误差和航向角累计误差分析。研究结果表明: 在曲线坐标系中进行车辆弯曲道路场景下的避障路径规划, 能有效地描述规划路径曲率半径、车辆中心位置偏移车道线距离等信息, 容易确定自身车辆的可行驶区域、前方障碍物位置信息, 从而生成最优路径; 在园区场景的避障过程中, GPS位置误差发生在初始点、转弯点以及避障点, 最大误差为0.15 m, 航向角累计误差为12°, 突然增大的弯道位置误差主要由车辆姿态瞬时改变及障碍物匹配过程引起, 但是误差都能够很好地控制在一定范围之内, 利用曲线坐标系解决弯曲道路场景中的避障路径规划是可行的。   相似文献   
2.
为了实现智能电动车在中汽中心智能网联示范基地内的动态避障,首先将直角坐标系与曲线坐标系进行转换,构建以参考路径的弧长s为横坐标,横向偏移距离q为纵坐标的曲线坐标系;其次,在曲线坐标系中利用三次多项式生成满足初始位姿与子目标点位姿的候选路径,同时对标准化常量的似然函数进行定义,在此基础上利用贝叶斯定理对每条候选路径的危险等级进行概率估计;在动态避障过程中,借鉴速度障碍法对碰撞威胁进行实时检测,并建立最短避障时间和安全距离的数学模型来实现高效的动态避障,最后对行人占用车道行走与横穿马路2种典型场景进行动态避障试验。研究结果表明:在曲线坐标系中,通过横向偏移距离能够便捷地建立起一系列候选路径,克服在直角坐标系中寻找移动子目标点这个难题;在寻找安全路径方面,由于智能电动车工作环境的不确定性,利用贝叶斯定理对候选路径危险等级进行概率计算的方法可靠性更高,速度障碍法与避障数学模型的结合满足碰撞危险检测的实时性和动态避障的高效性要求。试验结果表明:采用曲线坐标系中的动态避障算法对行人占用车道和横穿马路2种场景进行了有效的避障,在路径选择上符合实际驾驶习惯,达到了智能网联示范基地动态避障的要求。  相似文献   
3.
汽车双横臂式悬架转向梯形断开点位置优化   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用多刚体系统动力学中的R-W方法对双横臂式架转向机构进行空间运动计算,编制了断开点位置优化设计程序,与传统的平面作图法和平面解析法相比,考虑了更多的因素,并根据实际需要加入了权重函数,使计算结果更符合实际情况。  相似文献   
4.
根据车型数据设计特种车辆无缝对接系统及其运动规律。针对系统结构分析载荷力的传递过程,推算驱动装置电动推杆的受力情况,利用MATLAB/SIMULINK进行数学建模仿真验证是否符合电动推杆的额定推力,最后将所建结构模型利用ADAMS软件进行结构优化,从而得到符合要求的最优结构。  相似文献   
5.
6.
本文提出一种新型的大客车电动外摆滑动式车门装置,并介绍其工作原理及特点。  相似文献   
7.
麦弗逊悬架转向机构优化设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
运用多刚体系统动力学中 R- W方法进行机构运动计算 ,编制了汽车麦弗逊悬架转向机构优化设计通用程序。优化模型中把麦弗逊悬架系统和转向机构作为一个整体系统进行运动分析 ,考虑了车轮跳动对转向误差的影响 ,并根据转向过程中的实际要求计入两个权重函数 ,使转向误差分布更合理  相似文献   
8.
双轴转向挂车具有转向半径小、机动灵活的特点,适合于场地狭窄情况的运输要求。介绍了一种双轴转向挂车的结构型式,并分析了不同方案的结构特点。通过双轴转向挂车列车转向过程的几何分析,导出了转弯半径、相邻两挂车铰接点的位置以及牵引杆的长度计算公式  相似文献   
9.
采用UG软件对全向蓄电池侧面叉车进行实体建模,导入ADAMS软件中,运用View模块建立虚拟样机,在考虑轮胎的刚度和阻尼的情况下对叉车3种危险工况进行稳定性仿真分析,为设计提供了依据。  相似文献   
10.
把双横臂悬架和转向系统作为整体,利用凯恩方法建立系统的多体模型,列写系统的较低序号物体阵列,建立系统运动方程。以转向总误差为目标函数,以三维连续性函数为权重函数建立系统优化模型,用遗传算法作为解算工具,对双横臂悬架和转向系统进行优化研究,并对优化前后转向误差和运动性能进行了对比。结果表明:该方法优化效果显著,可获得较佳的悬架和转向系统参数。  相似文献   
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