面向车道变换的路径规划及模型预测轨迹跟踪

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。     

基于二次规划的智能车辆动态换道轨迹规划研究

为实现智能车辆的自主换道操作并满足安全性、舒适性和实时性等约束条件,提出一种针对动态交通环境的换道轨迹规划模型.该模型由道路平面曲线表征模块、路径生成模块以及速度曲线生成模块组成.首先,在道路平面曲线表征模块中,模型基于实时获取的周边道路信息,利用切比雪夫多项式插值法回归拟合出连续可导的道路平面曲线函数,用以保证模型在...     

智能快递车避障路径规划系统设计与实现

文章提出一种基于高精度RTK惯性组合导航和激光雷达的智能快递车避障路径规划系统设计与实现方案。智能快递车利用高精度RTK惯性组合导航自主行驶,激光雷达感知前方障碍物。在障碍物聚类分析的基础上,进行避障算法的设计。将障碍物投影到二维平面上,用平行于坐标轴的矩形进行包络,将投影轮廓规则化。利用延长系数实现面积膨胀,并将膨胀后的矩形左侧边作为避障路径,进行高斯坐标的统一。之后与GPS路网曲线融合,完成避障路径的规划。     

基于AStar算法的避障路径局部规划方法开发

介绍一种基于AStar算法的避障规划逻辑,并介绍与之配合使用的路径平滑算法,再将AStar算法与实际场景相结合,提出一种多次规划的避障逻辑,最后将此逻辑与Carla进行联合仿真与调试。     

复杂动态环境下智能汽车局部路径规划与跟踪算法研究

路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术,而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况,无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题,提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性,在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇;考虑动态碰撞安全影响,在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求,规划车辆速度;此外,综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素,以选择最优路径。在路径跟踪层面,基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器,以跟踪误差最小为目标,采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后,基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台,设计多车道,多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明：由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标,极大地提升了规划器性能,使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度,降低换道次数,从而保证智能汽车的主动安全性能,提升了通行效率,使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。     

基于贝叶斯概率估计的智能电动车动态目标避障算法

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。     

基于弹性绳理论的自主车辆防碰撞的路径规划

基于人工势场的引导策略,通过建立包括车道边界和障碍车的道路危险势场,采用弹性绳模型实现了车辆在高速公路上的车道保持和紧急避障功能。为了保证车辆在高速情形下避障的安全性,在障碍车辆原有势场基础上,在障碍车辆的前后各增加一个引导势场,使车辆能够提前避障,从而避障过程更安全。再结合Carsim仿真,在车辆的路径跟随过程中观察主车的横摆角速度的变化来判断车辆的稳定性。对直道和弯道两种情形进行避障仿真对比分析,结果表明:在障碍车辆前后添加引导势场能提前避障,从而使避障过程更安全。     

改进RRT算法在复杂环境下智能车路径规划中的应用

采用快速搜索随机树(RRT)算法进行路径规划时,在存在大量随机障碍物的复杂环境下,规划出的路径曲折且算法无法快速收敛,不能满足智能车路径规划的要求.为了实现智能车路径规划,提出一种基于RRT的运动规划算法——同心圆RRT算法.该算法在RRT算法的基础上结合智能车行驶时自身运动学约束,引入同心圆采样策略和邻近点选择方法....     

装载机避障轨迹规划及模型预测轨迹跟踪

轮式装载机在工作区域行驶时,避障过程频繁,以往的避障轨迹规划未考虑整车转向半径约束和车速变化,也较少考虑整车在动力学模型条件下的轨迹跟踪性能.针对上述情况,以自动驾驶轮式装载机为对象,基于最优快速随机扩展树算法(RRT*),考虑车身膨胀圆个数,生成全局最优避障路径,以整车最小稳定转向半径为约束,利用CC-Steer算法...     

智能车辆的障碍物检测研究方法综述

按照使用传感器的不同类型来分类，对智能车辆的障碍物检测和识别技术进行了综述，并分析各种障碍物检测方法。这些方法中主要包括基于立体视觉方法、基于激光雷达的方法：基于彩色机器视觉的方法及基于结构光的方法等等，同时作者指出任何一种有效的障碍物检测系统不能只依靠单一传感器进行环境感知，因此利用多种传感器信息融合技术检测智能车辆前方障碍物，是未来该领域的研究重点与难点。另外，还介绍了近几年一些研究机构在该领域的研究成果，并对所使用的一些算法进行简要的概括，为我国在智能车辆的障碍物检测领域的发展提供借鉴。     

智能车辆主动避撞与稳定性联合控制仿真

为改善车辆在主动避撞过程中的车辆动力学特性,在MATLAB/Simulink环境下结合驾驶员模型分别设计了基于模糊控制理论的主动避撞控制处理器、制动稳定性控制器和转向稳定性控制器,从而能够在车辆主动避撞过程中综合考虑避撞和稳定性两个目标.并在ADAMS中建立了整车模型,联合MATLAB进行了仿真研究,仿真结果证明,在相...     

基于MATLAB汽车动力学仿真研究

对影响汽车行驶安全的各方面因素进行了较为深入的分析和研究,建立车体6个自由度加上前轮转向系统1个自由度的汽车数学模型;该汽车数学模型不需引入很多的人为假设;可以实现给定汽车前轮转角,也可以不给定前轮转角;不依赖需要复杂测定的侧向力函数及相关模型参数;考虑了轮胎的滚动特性。利用MATLAB语言开发了一个模块化的仿真软件,该软件能够满足所建模型的校验和在特殊工况下的仿真研究;也可以进一步完善该软件使之服务于汽车运行的其他方面的仿真研究。