發(fā)布時(shí)間：2020-07-24 08:10

【摘要】：智能無(wú)人駕駛車(chē)輛是智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System,ITS)的關(guān)鍵組成部分,它將環(huán)境感知建模、路徑規(guī)劃、行為決策、路徑跟蹤、運(yùn)動(dòng)控制等多種功能有機(jī)結(jié)合起來(lái)。其中,路徑跟蹤與運(yùn)動(dòng)控制在智能無(wú)人駕駛技術(shù)中占有十分重要的地位,同時(shí),準(zhǔn)確地跟蹤期望可行路徑并且穩(wěn)定地運(yùn)動(dòng)控制是實(shí)現(xiàn)智能無(wú)人駕駛的基礎(chǔ)。本文針對(duì)智能無(wú)人駕駛車(chē)輛的關(guān)鍵問(wèn)題——智能無(wú)人車(chē)路徑跟蹤及底層運(yùn)動(dòng)控制方法中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。以中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所的“北極星”越野車(chē)作為實(shí)驗(yàn)研究平臺(tái)進(jìn)行改裝,建立智能無(wú)人駕駛系統(tǒng),搭建了智能無(wú)人駕駛車(chē)輛的硬件平臺(tái)、軟件平臺(tái)和主要傳感器以及各個(gè)功能模塊,并在各模塊之間建立了CAN總線(xiàn)通信和UDP通信。以下為主要工作:首先,參照相關(guān)研究成果,將路徑跟蹤控制分為橫向跟蹤控制與縱向跟蹤控制,并對(duì)目前已有的路徑跟蹤控制方法進(jìn)行了深入的調(diào)研。在橫向跟蹤控制方面,對(duì)于研究領(lǐng)域較為常用的傳統(tǒng)Pure Pursuit跟蹤方法其目前所存在的在智能無(wú)人車(chē)行駛過(guò)程中無(wú)法獲取合適的預(yù)瞄距離這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了分析,并且提出了一種基于比較跟蹤位置誤差來(lái)獲取自適應(yīng)預(yù)瞄距離的改進(jìn)方法,通過(guò)這種改進(jìn)方法,智能無(wú)人車(chē)能夠更加精確、穩(wěn)定地跟蹤不同曲率下的期望可行路徑。在縱向跟蹤控制方面,結(jié)合PID控制理論,根據(jù)車(chē)輛實(shí)驗(yàn)研究平臺(tái),設(shè)計(jì)了基于油門(mén)和剎車(chē)雙方的智能無(wú)人車(chē)縱向跟蹤控制系統(tǒng),即通過(guò)油門(mén)的加速、減速以及剎車(chē)的制動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能無(wú)人車(chē)縱向速度跟蹤控制。之后,在搭載Ubuntu操作系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)上對(duì)改進(jìn)的Pure Pursuit跟蹤方法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)Pure Pursuit方法進(jìn)行比較,所獲得的實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果及數(shù)據(jù)能夠驗(yàn)證所提出改進(jìn)方法的有效性。最后,參與設(shè)計(jì)了智能無(wú)人駕駛車(chē)輛系統(tǒng),主要負(fù)責(zé)包括底層傳感器的軟、硬件系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)和電控系統(tǒng)等各功能模塊的搭建和測(cè)試工作。通過(guò)智能無(wú)人車(chē)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)在實(shí)際環(huán)境下的道路測(cè)試實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文對(duì)智能無(wú)人車(chē)輛底層運(yùn)動(dòng)控制的方案設(shè)計(jì)以及相關(guān)算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6
【圖文】：

社會(huì)快速發(fā)展，人類(lèi)生活水平日漸提高，汽車(chē)迅速進(jìn)入普通百姓家中，極大方便了人們的日常出行。在現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程中，汽車(chē)業(yè)飛速發(fā)展，電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和控制技術(shù)都給汽車(chē)業(yè)注入了新鮮活力與動(dòng)力，汽車(chē)作為一個(gè)智能化的綜合體，以其特有的優(yōu)越性，為人類(lèi)文明進(jìn)步與社會(huì)發(fā)展做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)。同時(shí)，道路交通系統(tǒng)的不斷發(fā)展，加快了社會(huì)革新，推動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)，改善了人們?nèi)粘Ｉ钯|(zhì)量。近些年來(lái)，全球范圍內(nèi)汽車(chē)的產(chǎn)銷(xiāo)量與保有量呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)，21 世紀(jì)以來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的快速進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的迅猛發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)成為全球第一大汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)市場(chǎng)。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2016 年我國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)分別為 2819 萬(wàn)輛和2803 萬(wàn)輛，居全球之首，截至 2016 年底，全國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量達(dá) 2.9 億輛，其中汽車(chē)保有量達(dá)到 1.94 億輛，汽車(chē)駕駛?cè)顺^(guò) 3.1 億人，預(yù)計(jì)到 2020 年，我國(guó)各類(lèi)汽車(chē)保有量將達(dá) 2.8 億輛[1]。如圖 1.1 所示，為 2012-2020 年全國(guó)汽車(chē)保有量走勢(shì)及預(yù)測(cè)圖。

社會(huì)快速發(fā)展，人類(lèi)生活水平日漸提高，汽車(chē)迅速進(jìn)入普通百姓家中，極大方便了人們的日常出行。在現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程中，汽車(chē)業(yè)飛速發(fā)展，電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和控制技術(shù)都給汽車(chē)業(yè)注入了新鮮活力與動(dòng)力，汽車(chē)作為一個(gè)智能化的綜合體，以其特有的優(yōu)越性，為人類(lèi)文明進(jìn)步與社會(huì)發(fā)展做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)。同時(shí)，道路交通系統(tǒng)的不斷發(fā)展，加快了社會(huì)革新，推動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)，改善了人們?nèi)粘Ｉ钯|(zhì)量。近些年來(lái)，全球范圍內(nèi)汽車(chē)的產(chǎn)銷(xiāo)量與保有量呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)，21 世紀(jì)以來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的快速進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的迅猛發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)成為全球第一大汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)市場(chǎng)。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2016 年我國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)分別為 2819 萬(wàn)輛和2803 萬(wàn)輛，居全球之首，截至 2016 年底，全國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量達(dá) 2.9 億輛，其中汽車(chē)保有量達(dá)到 1.94 億輛，汽車(chē)駕駛?cè)顺^(guò) 3.1 億人，預(yù)計(jì)到 2020 年，我國(guó)各類(lèi)汽車(chē)保有量將達(dá) 2.8 億輛[1]。如圖 1.1 所示，為 2012-2020 年全國(guó)汽車(chē)保有量走勢(shì)及預(yù)測(cè)圖。

全球約有 120 萬(wàn)人在道路交通事故中喪生，受傷人數(shù)更是超過(guò) 5000 萬(wàn)，而在我國(guó)，2005 年因交通事故死亡近 10 萬(wàn)人，約有 47 萬(wàn)人受傷。2009 年，全國(guó)道路交通事故共造成 67759 人死亡，27.5 萬(wàn)人受傷，直接財(cái)產(chǎn)損失高達(dá) 9.1 億元人民幣；2011 年和 2013 年，全國(guó)交通事故共造成死亡人數(shù)分別為 62387 人和 58539人，連續(xù)位居世界第一位[1]。如圖 1.2（a）為近年我國(guó)汽車(chē)交通事故發(fā)生數(shù)量圖，圖 1.2（b）為 2013 年我國(guó)交通事故死亡原因分布圖。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 戚志錦;楊志剛;黃燕;;基于模糊PID的智能4WS車(chē)輛換道路徑跟蹤控制[J];汽車(chē)工程學(xué)報(bào);2012年05期

2 郭景華;胡平;李琳輝;王榮本;;基于視覺(jué)的無(wú)人駕駛車(chē)自主導(dǎo)航控制器設(shè)計(jì)[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(bào);2012年03期

3 丁海濤;郭孔輝;李飛;張建偉;;基于加速度反饋的任意道路和車(chē)速跟隨控制駕駛員模型[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2010年10期

4 賓洋;李克強(qiáng);馮能蓮;;車(chē)輛全速巡航系統(tǒng)的干擾解耦魯棒控制[J];中國(guó)科學(xué)(E輯:技術(shù)科學(xué));2009年12期

5 鄧召文;張福興;;基于轉(zhuǎn)向半徑的汽車(chē)穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)向特性分析[J];農(nóng)業(yè)裝備與車(chē)輛工程;2007年01期

6 孫振平,安向京,賀漢根;CITAVT-IV——視覺(jué)導(dǎo)航的自主車(chē)[J];機(jī)器人;2002年02期

7 歐青立,何克忠;室外智能移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展及其關(guān)鍵技術(shù)研究[J];機(jī)器人;2000年06期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 王仲民;移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃及軌跡跟蹤問(wèn)題研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2006年

2 孫振平;自主駕駛汽車(chē)智能控制系統(tǒng)[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 孫銀健;基于模型預(yù)測(cè)控制的無(wú)人駕駛車(chē)輛軌跡跟蹤控制算法研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 張超;視覺(jué)導(dǎo)航智能車(chē)輛的路徑跟蹤控制研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2768558