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本文在全局轨迹规划基础上,研究自动驾驶系统在轨迹跟随控制中的需求,通过轨迹提取算法充分获取轨迹信息,并设计纵/侧向控制策略实现自动驾驶车辆沿预设轨迹完成驾驶任务。通过实际道路测试,本文提供的方法能够很好地控制自动驾驶车辆循轨迹行驶,过程中纵向车速、转向盘转角的决策与人工驾驶时驾驶员决策结果保持了高度的一致性,满足自动驾驶纵侧向控制的需求。 相似文献
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由于汽车数量的迅速增长,交通拥堵问题越来越严重,交通事故发生率也随之不断上升,对人类生产生活造成了巨大损失。为了能够减少甚至避免道路交通系统中存在交通控制方面的盲点性和冲突,自动驾驶汽车技术已经成为当前研究的热点。针对基于多目标优化的交通轨迹跟踪控制问题进行了分析与研究,首先介绍了一种简单实用且能有效避免交通事故发生的方法 ;针对国内外相关课题研究现状作简要综述并提出自己所存在和有待解决或改进的关键性问题:即车辆动力学参数确定困难、运动学特性不同时间下位置变化导致轨迹失调及道路拥挤等现象。 相似文献
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为了进一步提高自动驾驶汽车在交叉路口行驶时的燃油经济性,基于模型预测控制(MPC)理论,量化分析了车辆安全性、经济性、舒适性等多性能指标函数及约束,并设计了以经济性为主的交叉路口自动驾驶汽车生态驾驶控制器。仿真结果表明,所提出的控制策略能够保证良好的安全性和舒适性,与LQR控制器相比,在有前车影响和无前车影响工况下的百公里油耗分别降低15.83%和34.98%。 相似文献
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针对自动驾驶车辆换道过程中存在的车辆规划轨迹与人类驾驶员决策轨迹偏差较大问题,开发了一种基于驾驶员轨迹特征学习的换道轨迹规划算法.采集驾驶员换道轨迹曲线函数特征,在轨迹采样及成本优化相结合的轨迹规划基础上,采用最大熵逆强化学习策略迭代更新成本函数权重,并依据学习的成本函数筛选备选采样轨迹,生成反映驾驶员轨迹特征的自动驾... 相似文献
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目前无人驾驶发展迅速,城市运营环境中避障轨迹规划是核心问题之一,如何避免轨迹离散优化过程中可能出现的角碰等状况逐渐成为研究热点。文章比较了轨迹规划中坐标系的优缺点并选取笛卡尔坐标系,提出考虑自车形状的车辆模型,在车辆模型基础上结合新的障碍物边界处理方法进一步排查可能的碰撞危险区域,以起到简化环境信息避免进行碰撞检测、减少规划耗时的效果。结合自车与周围障碍物位置关系,文章提出通过使用运动走廊,结合MinimumSnap最优化理论进行硬约束轨迹优化,最后通过仿真验证证明该方法可行,并且能够有效满足避障场景下安全性和舒适性要求。 相似文献
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自动驾驶汽车进行大规模市场推广前必须进行准确可靠的安全性评价,由于自动驾驶系统复杂程度的增加及设计运行区域的扩大,面向传统汽车的评价方法已不能满足自动驾驶汽车的安全性评价需求,基于此,建立一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法,可解决现有方法在逻辑场景层面安全性评价的缺陷。首先,建立基于自然驾驶数据的逻辑场景构建流程,分析场景描述参数,搭建自然驾驶数据采集平台采集相关自然驾驶数据,采用高斯分布模型描述参数概率分布;进而,离散逻辑场景参数空间获取具体测试用例,并在建立的PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台中对被测自动驾驶算法进行仿真遍历测试,通过高斯模型将测试结果中的危险场景参数聚类,获取被测算法在逻辑场景中的危险区域;最后,综合考虑逻辑场景参数空间概率分布和得到的相应逻辑场景危险区域,提出基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价指标——场景风险指数,并以前车制动和前车切入场景为例,给出某黑盒算法的具体评价示例。研究结果表明:被测算法在前车制动场景和前车切入场景中的场景风险指数分别为0.409 8和1.08×10-5,在前车制动场景中具有较大的安全风险,与仿真测试的直观结果相符;通过比较计算得到的场景风险指数与实际仿真测试结果可证明所提出的方法可以实现逻辑场景层面的自动驾驶安全性量化、易于操作、贴近自然驾驶情况。 相似文献
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自动驾驶汽车参与交通已经成为未来交通运输发展的必然趋势,与之有关的社会、经济、工程、设计、计算机科学、道德等问题成了人们关注的热点。自动驾驶汽车不仅会带来新的工程问题,也会带来一系列社会和道德问题。开发新技术时,需要应用工程道德方法,认真分析和解决现实世界中的工程问题。软件在控制自动驾驶汽车方面发挥着至关重要的作用,因此,软件工程解决方案需要认真处理道德问题和社会关切。本文研究了与自动驾驶汽车有关的内容,讨论了需要应对的社会和道德挑战以及自动驾驶汽车可能给社会带来的影响。 相似文献
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与手动变速器汽车相比,自动变速器汽车的驾驶操作变得非常简单,不仅大大降低了驾驶者的体力消耗,而且使驾车出行变得更加轻松愉快。但在实际使用中,有些车主对自动变速器汽车的一些特殊使用方法掌握得不够全面,或者是只知其表,不知其里。还有一些人误认为汽车的档次越高,其驾驶操作越简单,只要控制好方向盘,会踩制动、会踩油门就可以了。 相似文献