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为解决智能车辆在车道变换过程中的路径规划和路径跟踪问题,首先,利用梯形加速度法设计了车道变换虚拟理想轨迹,该路径规划方法的适应性取决于车道变换时间、横向加速度及变化率等关键变量的约束条件,因而对各关键变量之间的数学关系进行了定量计算,并绘制了不同工况下的车道变换虚拟理想轨迹,用于分析各关键变量对路径规划的影响;其次,建立了线性离散的车辆动力学预测模型,综合分析了车辆模型的控制输入、状态变量以及道路结构参数等约束条件,构建了多约束模型预测控制(MMPC)系统用于车道变换路径跟踪,并基于Hildreth二次规划算法对其目标函数进行了求解,获得前轮转向角控制量,从而保证智能车辆在车道变换过程中的路径跟踪性能及操纵稳定性能;最后,利用MATLAB和Carsim软件对提出的多约束模型预测控制系统进行联合仿真,并构建单约束模型预测控制(SMPC)系统与其进行性能比较,分别对车道变换时间为3 s和6 s时的车道变换性能进行比较分析。结果表明:当车道变换时间为6 s时,2种控制系统都能较好地实现车道变换功能;当车道变换时间为3 s时,与SMPC控制系统相比较,MMPC控制系统能够在有效跟踪期望行驶路径的同时改善车辆的操纵稳定性,从而提高车辆在路径跟踪过程中的主动安全性能。 相似文献
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为满足汽车零部件中异形件在集装箱多式联运中的装箱运输需求,设计提出1种新型组合式单元集装箱,并研究其装载优化方法。考虑到箱体内部装载单元划分、异形件装箱及多层堆放的作业要求,重点解决待装箱物品的托盘选型、载货托盘在箱体内部装载单元的堆存位置选择等难题,以实现货物、托盘和箱体内部装载空间的有效适配。结合以上差异性特征,重新定义货物托盘选择、载货托盘堆放层位选择、同层双托盘位置选择的决策变量,并考虑装箱货物托盘类型、单个装载单元内部及其前后相邻装载单元内部的托盘尺寸统一等约束条件,以集装箱内部有效空间利用率最大化为目标,构建了单元集装箱装载决策问题的0-1整数规划模型(container loading model,CLM)。为实现该问题的高效寻优,设计了包含货物分组、货物排序及货物装箱的启发式算法(fast-packing algorithm,FPA)。算例结果表明:提出的CLM模型和FPA算法能求解得出高质量装载方案,所有算例中CLM模型和FPA算法的平均有效空间利用率分别为84.52%和83.57%,且针对存在装箱货物选择的算例,平均结果可达91.00%和89.84%。其中,CLM模... 相似文献
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为了改善传统快速搜索随机树(RRT)算法在全局路径规划中存在的平滑度差、具有潜在碰撞性等问题,提出了一种双重优化的RRT算法。在传统RRT算法基础上,引入自适应目标偏向策略以缩短采样时间,引入角度约束采样策略以适应车辆极限转角。得到初始路径后,建立二项优化函数(即降低路径曲率和远离障碍物),并将其作为基点进行梯度下降二次优化,生成可供车辆行驶、平滑性良好且碰撞概率低的路径,并进行仿真验证。结果表明:优化RRT算法相比于传统RRT算法、RRT-Connect算法和RRT*算法,平均曲率分别降低了38.1%、36.4%和24.7%,曲率均方差分别降低了38.4%、38.4%和27.2%。 相似文献
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针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。 相似文献
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本文旨在研究在结构化道路上行驶的无人驾驶汽车的局部路径规划.基于人工势场法,利用高斯组合隶属函数建立引力的目标点函数,在引力点函数中考虑障碍物约束和车辆约束,并引入调节因子,建立了改进的无人驾驶汽车人工势场模型,消除了传统人工势场法容易陷入局部极小的问题.硬件在环试验结果验证了所提方法的有效性. 相似文献