環(huán)境感知技術(shù)、規(guī)劃決策控制技術(shù)、車輛電控技術(shù)是的智能駕駛汽車的三大核心技術(shù)。本文關(guān)于運(yùn)動規(guī)劃和運(yùn)動控制方法的研究,是智能駕駛規(guī)劃決策控制層的核心內(nèi)容。在實(shí)際的智能駕駛汽車開發(fā)中,運(yùn)動規(guī)劃和運(yùn)動控制部分還存在一些問題。運(yùn)動規(guī)劃方法直接關(guān)系到整個智能駕駛汽車的智能化水平,其所規(guī)劃參考運(yùn)動軌跡的平順程度,則直接關(guān)系到行駛安全和客戶乘坐舒適性。運(yùn)動控制方法所使用汽車模型的復(fù)雜和準(zhǔn)確程度則會影響控制系統(tǒng)的響應(yīng)時間和軌跡跟蹤的精度。首先,為應(yīng)對規(guī)則化道路自動駕駛中常遇到的車速保持、跟車、匯車、換道等駕駛?cè)蝿?wù),本文提出一種基于最優(yōu)控制理論的運(yùn)動規(guī)劃算法,該方法在Frenet坐標(biāo)系中實(shí)現(xiàn)。為充分考慮乘員舒適性,提出一種jerk概念,橫向和縱向軌跡分別計算,再權(quán)值相加。采用SAT（Separating Axis Theorem,分離軸理論）對此軌跡進(jìn)行碰撞檢測,并求得最終的運(yùn)動軌跡�？紤]到汽車的非完整約束特性,高速橫向軌跡和低速橫向軌跡定義了不同的代價函數(shù)�？v向軌跡則分為車速保持和跟車、匯車、停車工況分別進(jìn)行控制。其次,為對運(yùn)動規(guī)劃層得出期望的軌跡進(jìn)行精確跟蹤,本文建立了一種智能駕駛汽車動力學(xué)模型,并提... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

斯坦福以及卡耐基梅隆大學(xué)智能駕駛汽車

第 1 章 緒論括 2009 年開始的中國智能汽車未來挑戰(zhàn)賽[7]、2010]，2010 年的 VisLab 洲際智能汽車挑戰(zhàn)賽[9]、2013 年試賽[10]，以及 Bertha-Benz 的歷史路線的智能駕駛[11，全球各大新興互聯(lián)網(wǎng)科技型企業(yè)和主要整車廠也相發(fā)，谷歌和大眾為其中的成功代表。 Google X 實(shí)驗(yàn)室從 2009 年開始智能駕駛汽車的研 waymo 負(fù)責(zé)智能駕駛汽車的研發(fā)和運(yùn)營，其開發(fā)智了多年的公共道路測試，如圖 2 所示。截止到 2018擁有超過 1000 萬英里的真實(shí)里程，模擬里程已超過(California DMV)公布的報告顯示，其脫離接觸（即1000 公里 0.09 次，為目前全球最高水平。

1.3AudiA8——全球首臺量產(chǎn) L3 自動駕車的研究始于 20 世紀(jì) 80 年代， 1988所設(shè)計的 THMR-V 智能汽車平均車速的控制原理是在結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境下的一華大學(xué)同時提出了基于混合模糊邏輯的車輛對路軌跡的自動跟蹤。搭載車型為紅旗 HQ3，在 2011 年該車駛了 280 多公里，平均時速 87km/h，遇突發(fā)惡劣天氣的情況下進(jìn)行了人為干0.78%�！�2.24 公里。國防科大在智能啟動了智能駕駛汽車項(xiàng)目，其核心技術(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視覺的無人駕駛車自主導(dǎo)航控制器設(shè)計[J]. 郭景華,胡平,李琳輝,王榮本.  大連理工大學(xué)學(xué)報. 2012(03)
[2]智能車輛路徑跟蹤橫向控制方法的研究[J]. 趙熙俊,陳慧巖.  汽車工程. 2011(05)
[3]改進(jìn)的有限時間最優(yōu)預(yù)瞄橫向控制器設(shè)計[J]. 馬瑩,李克強(qiáng),高峰,郭磊,連小珉.  汽車工程. 2006(05)
[4]高速智能車輛變結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向控制器切換超平面選取方法[J]. 王榮本,馬雷,施樹明,郭烈.  機(jī)械工程學(xué)報. 2004(10)



本文編號：3122375