配送线路车辆优化调度问题浅谈

配送线路的优化问题是配送工作的主要问题之一。本文在系统阐述节约里程法思想的基础上,主要研究既考虑时间要求又考虑空间位置要求的非满载车辆优化调度问题,对企业如何安排配送线路具有一定的指导作用和现实意义。     

机场飞行区无人驾驶清水车优化调度方法

针对机场航班延误和拥堵现象日益严重以及地面特种车辆服务航班效率低且存在较高安全隐患的问题,研究了面向机场飞行区无人驾驶清水车的优化调度方法。通过将无人驾驶清水车服务航班硬时间窗与梯形模糊隶属度函数相结合构建航班服务水平函数,结合传统C-W节约算法,考虑无人驾驶清水车服务机场航班的时间规则,实现了无人驾驶清水车总行驶路程最短以及航班服务水平最高的目标。考虑服务航班数量总和,衡量每辆无人驾驶清水车的服务航班阈值,并提出了服务航班任务量的差异评价值。新算法在C-W节约算法路径优化结果的基础上对未达到服务航班容量极限的子路径进一步优化,实现了所需服务航班的无人驾驶清水车数量最少、服务航班数量差异化最小的目标。以国内某机场航班信息为例,结果表明：与单车单服务模式相比,服务总路程节省59.36%,车辆使用减少84车次,航班服务水平为93.78%,航班任务量的差异评价值由93.32%降低至43.96%;与基准算法相比,新算法在实现任务量均衡的同时并不会增加总行驶路程,且将服务航班任务量的差异评价值由2.72降低至0.44,显著提高了车辆服务航班任务量的均衡性。     

无人驾驶汽车路径规划算法研究综述

无人驾驶汽车是目前汽车发展的一个大方向,无人驾驶的实现依靠于汽车的感知、决策和控制功能。路径规划属于决策中重要的一环。目前,无人驾驶汽车的路径规划算法存在受环境影响较大,无法适用于复杂的道路环境的问题,基于此文章对无人驾驶汽车轨迹规划算法进行归纳。其在广义上可分成全局路径规划和局部路径规划两种,文章对上述两种规划进行细分并介绍了各种路径规划方法的原理,分析了各个方法的优劣,为无人驾驶汽车路径规划算法的研究提供参考。     

区间阻抗下无人驾驶接驳出租车合乘路径优化

将无人驾驶接驳出租车和合乘问题相结合对路径优化展开研究,在满足乘客需求的前提下,将车辆资源、环境资源、时间资源等进行最大整合,构建区间阻抗下鲁棒最短路径混合整数规划模型,并设计鲁棒最短路径的Benders算法、采用AM PL编写并调用Gurobi进行求解.路网验证分析结果表明,在区间阻抗下该方法求得的鲁棒最短路径更具稳...     

基于改进人工势场法的无人驾驶车辆局部路径规划的研究

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.     

考虑碳排放的连锁零售企业配送路径优化研究

随着发展低碳经济成为共识,碳排放成本成为连锁零售企业营运过程中需考虑的众多成本之一。文中对连锁零售企业物流配送现状和流程进行分析,构建以包含车辆成本、碳排放成本在内的配送成本最小为目标函数的连锁零售企业配送路径优化模型,并选用节约法对其进行求解,得出解决考虑碳排放的连锁零售企业配送路径优化的较简便方法。     

某款纯电动物流车动力系统匹配与优化

文章以一款自动挡纯电动物流车为研究对象,在对其动力系统结构进行相关分析及整车设计需求的基础上,对其进行合理的参数匹配。为进一步提高整车性能,采取一种多目标遗传算法的优化方案,对整车的传动系参数进行优化。在ADVISOR仿真平台下搭建整车模型并对其进行仿真验证,结果表明,文中对自动挡纯电动物流车的参数匹配以及采取的优化方案是合理的。     

无人驾驶汽车路径识别算法研究

主要介绍采用机器视觉的无人驾驶汽车在路径识别方面采用的一种新的路径识别方法,该方法通过摄像头标定、车辆位置和道路位置标定、图像预处理等一系列预先处理方式,结合图像识别中的启发式搜索算法达到准确识别路径的目的。     

一种小型无人驾驶物流车线控底盘的研究

介绍一款小型无人驾驶物流车线控底盘的研发。利用RTK差分定位组合导航、自动驾驶模式下的制动和转向测试输出信号与车辆实际反馈信号的对比,验证其性能满足应用场景的要求。     

无人驾驶汽车局部路径规划研究综述

文章针对近年来的无人驾驶汽车路径规划算法进行总结和归纳。首先对目前主流的环境建模方法进行阐述;其次对路径规划算法进行介绍,通过分析其优缺点,指出融合轨迹规划算法具有最好的适用性;最后总结当前研究挑战并提出了相关建议。     

基于多传感器融合的纯电动无人驾驶重卡研究

以纯电动无人驾驶重卡为研究对象,突破港区复杂工况下多传感路复合定位的关键技术,基于激光点云定位、视觉定位等技术建立高精度复合导航地图系统,实现信号盲区的高精度导航.基于GMCNN卷积神经网络深度学习算法和FusionEncoder算法为基本结构的多传感器数据融合模型对充满不确定性与模糊性的目标识别数据进行处理,实现无人...     

基于PSO-BP优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制研究

针对模型预测控制（MPC）路径跟踪控制器在不同路面附着系数及车速下跟踪误差大的问题,提出了基于粒子群寻优（PSO）-反向传播（BP）神经网络优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制策略。首先,设计了MPC路径跟踪控制器;其次,利用PSO-BP对MPC进行优化,以控制器精度和车辆稳定性作为评价函数,获得PSO离线最优时域参数;最后,选择4种工况进行双移线跟踪对比仿真验证。结果表明：所提出的控制策略在保证行驶稳定性的条件下,低路面附着系数低速、高路面附着系数低速、高路面附着系数高速及中路面附着系数中速工况下双移线跟踪横向控制精度分别提高了50%、55%、9%和20%。     

复杂路况下无人驾驶路径跟踪模型预测控制研究

为了提高无人驾驶车辆在直角转弯、连续弯道和弧形弯的复杂路况下路径跟踪精度、行驶稳定性与安全性,提出了一种改进的模型预测控制算法。该改进算法是根据行驶路径弯曲度确定车辆在平坦路面上不发生滑移的最大纵向速度,即车辆纵向速度不是假定恒定值。基于模型预测控制,建立车辆运动学模型,设置以速度和前轮转角为约束条件,设计以位置偏差和控制增量为目标函数,获得最优前轮转角和行驶速度。最后,借助某新能源汽车有限公司提供的无人驾驶车辆平台与测试场地,试验对比分析了在复杂路况下改进的模型预测控制算法与纵向速度恒定的模型预测控制算法时车辆路径跟踪效果,试验验证了改进模型预测控制算法的有效性与优越性,保证了车辆的路径跟踪精度、行驶平稳性与安全性。     

浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

路径规划是自动驾驶关键技术之一,各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类,对几种常用的路径规划算法原理进行介绍,并分析其发展方向。     

无人驾驶清扫车的路径跟踪及远程控制

开展了电动清扫车的无人化研究。研究了车辆路径跟踪和远程控制,并进行了实车实验。对原型车辆进行底盘线控化改装,设计了无人清扫车的软硬件架构。路径跟踪控制采用前馈加反馈方法,前馈控制采用纯跟踪方法,反馈控制以车辆和参考路径之间的位置偏差进行滑模控制。结果表明：相较于单纯的反馈控制方法,使用前馈加反馈控制方法下的车辆位置偏差减小67.41%,前轮转角整体波动减小7.56%,侧向加速度整体波动减小8.04%。前馈加反馈控制方法下的车辆跟踪精度更高,横向运动更加平滑。因而,本文所设计的路径跟踪及远程控制方案安全可靠,可望有较好的工程应用价值。     

无人驾驶汽车路径跟踪控制方法拟人程度研究

无人驾驶汽车路径跟踪控制是无人驾驶汽车运动控制的核心所在,目前常用的路径跟踪模型主要以路径跟踪精度为主要控制目标,在很大程度上忽略了无人驾驶汽车的乘坐舒适性和控制的拟人程度。为了研究无人驾驶汽车路径跟踪控制算法的拟人程度并提高乘坐舒适性,基于转向几何学、汽车运动学和汽车动力学理论建立实车中常用的4种路径跟踪模型,提出以路径跟踪过程中的最大横向加速度a_ymax和方向盘转角平方和δ_w²共同表征路径跟踪模型的拟人程度和横向乘坐舒适性。基于驾驶人实车换道试验数据,建立多项式拟人换道参考路径,搭建CarSim/Simulink联合仿真模型,并对其进行不同车速下的车辆换道试验。研究结果表明：路径跟踪模型的横向循迹偏差均会随着车速的提高而增加,但都能较好实现路径跟踪;带预瞄路径跟踪模型和动力学前馈最优LQR路径跟踪模型拟人程度较好;汽车运动学路径跟踪模型的乘坐舒适性最差,方向盘修正激烈;在100 km·h^-1,a_ymax>0.7 m·s^-2,δ_w²>2.7×10³时,拟人程度最差;不带预瞄路径跟踪模型循迹精度最高,且拟人程度最高,乘坐舒适性最好,120 km·h^-1时,a_ymax ≤ 0.5 m·s^-2。     

无人驾驶电动游览车底盘集成控制研究

介绍了具有自动寻迹行驶和遥控行驶2种模式的无人驾驶电动游览车,该车采用光电传感器自动辨识行驶路径,自动完成寻迹行驶,且在自主行驶过程中通过超声波传感器探测技术自动检测障碍物信息,具有防碰撞功能,在底盘控制上实现了无人驾驶技术、轮毂电机驱动技术和线控转向技术以及防碰撞技术等的集成控制,对于实现车辆的智能驾驶具有重要意义。