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动态路径规划是自动驾驶汽车避障控制的关键技术。针对自动驾驶汽车弯道超车工况,建立基于改进人工势场(Artificial Potential Field, APF)的动态路径规划方法。为使基于APF的动态路径规划方法能运用于包含弯曲道路的复杂交通环境,将已在直道环境验证过的道路APF函数通过极坐标系与笛卡尔坐标系的相互转换,建立考虑道路曲率的弯曲道路APF函数。针对根据车辆质心位置判断车辆碰撞风险方法存在的缺陷,提出考虑车辆体积的碰撞风险预判方法,建立综合考虑车辆位置、速度和体积的障碍车辆APF函数。基于弯曲道路APF和改进障碍车辆APF,建立道路环境综合APF,引导车辆实现弯道超车。为避免目标函数中子目标相互干涉,提高弯道超车安全性,提出根据本车与障碍车辆相对位置关系自适应调整权重矩阵的方法。基于Carsim/Simulink联合仿真平台,分别在静态障碍车辆和动态障碍车辆2种工况下,验证自动驾驶汽车弯道超车动态路径规划的有效性。研究结果表明:所建立的弯曲道路APF能引导车辆转弯行驶,避免冲出车道;目标函数权重自适应调整方法能根据超车过程动态调整子目标的权重,规划出符合道路交通安全法规的路径,避免车辆超车时提前折返原车道,提高了超车安全性;考虑车辆体积的障碍车辆APF提高了车辆碰撞风险的预判精度,有效避免碰撞事故发生。 相似文献
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快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT~*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT~*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT~*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能计算出满足车辆轨迹曲率约束的有效路径,同时具有较快的搜索速度和更高的成功率。 相似文献
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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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为分析智能车辆实时规划和跟踪控制的相互影响关系,基于改进的快速随机搜索树规划算法(improved-RRT)与线性时变的模型预测控制算法,提出了一种智能车路径规划与跟踪控制系统的构架。首先,采用目标导向、节点修剪、曲线拟合和最优路径选择等方法对基础RRT规划算法进行改进,保证规划路径满足车辆运动学约束并趋近最优解。然后,基于线性时变模型预测控制算法,实现智能车对期望路径的稳定控制。硬件在环仿真结果表明,车速为36 km/h,规划步长为2 m,规划周期为0.1 s时,侧向加速度小于0.2g,满足安全性和实时性要求。最后,分析了车速、规划步长和规划周期等因素对实时规划和稳定跟踪的影响。 相似文献
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路径规划是智能汽车的关键技术之一,其中轨迹规划是智能汽车实现自动泊车的前提。基于Hybrid A*算法对智能汽车的泊车轨迹规划展开研究,通过启发函数优化解决智能汽车泊车时反复倒车或变更行驶方向的问题,通过碰撞检测策略改进,解决泊车中车辆安全距离保持的问题。通过MATLAB软件仿真,算法可实现在倒车入库、侧方位停车和停车场寻径停车等环境下的轨迹规划,验证了改进算法的有效性和实用性。 相似文献
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研究了自动驾驶汽车在高速公路上超车过程中的轨迹规划和跟踪控制。基于纵向位移与时间(s-t)图,对超车过程进行建模和数字仿真分析,并应用多项式来规划车辆横纵向运动。采用集中式模型预测控制器,综合控制车辆横纵向的运动,以实现超车过程的轨迹跟踪。结果表明:相较于分散式控制方法,利用集中式控制方法下的车辆侧向加速度的整体波动减小19.0%,横摆角速度的整体波动减小11.6%。因而,集中式控制方法下的横向运动偏差更小,纵向加速过程更加平滑、稳定,符合高速公路超车过程安全平稳性的要求。 相似文献
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高速公路闸口区域内,由于周围车辆行为的随机性,传统路径规划和智能决策方法不能实现无人驾驶车辆的安全行驶。针对这一问题,提出一种决策树的结构化控制模型,通过控制速度使车辆沿预定路径安全驶过闸口区。首先给出高速闸口区场景参数、闸口区收费窗口到匝道之间路径预定义方法和车辆模型;在此基础上提出决策树的结构化控制模型,控制速度实现车辆安全行驶,并采用纯追踪法使车辆沿预定路径通过闸口区;最后通过计算机仿真创建随机道路环境,验证决策树控制模型的安全性和车辆速度的连续性、加减速度的可执行性。结果表明,无人驾驶车辆在周围车辆遵守交通规则的前提下,通过决策树控制模型控制车身速度可实现安全通过高速公路闸口区,并且车辆速度、加减速度均符合交通规则且在车辆可执行范围内。 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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轨迹规划是智能车辆行为决策模块的重要组成部分,也是车路协同技术的重要一环。Frenet坐标系相对于传统的笛卡尔坐标系,在车辆规划算法中具有明显优势。因此提出了一种基于Frenet坐标系的智能车辆多场景轨迹规划模型。首先在Frenet坐标系的基础上,根据车辆动力学模型解耦并构建横、纵向两个维度的轨迹规划集模型,然后根据各场景需求分别建立高速、低速、跟驰等多种场景的轨迹优化函数。最后通过仿真验证,证明该模型具有可实现性,并能高效准确地解决多种场景下的轨迹规划问题。 相似文献
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自然灾害发生后,最重要的任务是救援。但由于灾后信息传输受到阻碍,相关道路损毁分布状况、预先规划的救援路线发生损毁等信息不能及时获取,给救援救灾带来很大困难,如何根据已获得的灾区路网信息动态规划安全、快速的车辆救灾通道极为重要。文中针对灾后救援时间紧迫、救援路程中道路通过性动态变化及安全性等因素,以到达救援点时间最短为目标,建立灾害情况下车辆路径优化模型;采用基于图论的改进蚁群算法进行全局车辆路径优化,并对救援路径中规划好的救援路线出现障碍点时车辆局部路径优化进行仿真试验,验证改进蚁群算法的有效性,结果表明相对于传统蚁群算法,改进蚁群算法的寻优效果更好。 相似文献
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智能汽车驾驶作为一项代表性的高新技术集成载体,能够提高车辆行驶安全性并减轻驾驶员操作负担,并且能够有效缓解交通拥堵压力。由于我国道路环境复杂多变,驾驶员经常采取超车变道操作,使得机动车超车变道的安全问题尤为严峻。为此,辅助驾驶员安全地完成超车变道过程,提出了基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统,以车辆实际速度与目标速度为参数,设计具有滑模控制特性的控制器。仿真结果与硬件在环台架测试结果表明,基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统能够较为有效地提高驾驶安全性,减轻驾驶员操作负担。 相似文献