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基于DGNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的電動(dòng)智能車輛循跡控制

發(fā)布時(shí)間:2021-04-17 05:04
  當(dāng)今社會(huì)飛速發(fā)展,人們生活水平不斷提高,汽車保有量也與日俱增,而隨之帶來(lái)的環(huán)境污染、能源危機(jī)等問(wèn)題也逐漸凸顯。隨著一系列的嚴(yán)苛環(huán)保政策和汽車安全法規(guī)相繼出臺(tái),人們對(duì)于汽車節(jié)能減排、自動(dòng)駕駛等人工智能汽車新技術(shù)的需求和呼聲也日益高漲,汽車智能化已經(jīng)成為了全球最大的熱點(diǎn),而無(wú)人駕駛則是智能駕駛技術(shù)終極目標(biāo)。無(wú)人駕駛車輛本身是一個(gè)集自動(dòng)控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺計(jì)算等多技術(shù)于一體的復(fù)雜系統(tǒng),具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程相當(dāng)復(fù)雜,本文主要從無(wú)人車輛循跡導(dǎo)航控制方面進(jìn)行研究。首先,要實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛,就必須對(duì)車輛所處的位置進(jìn)行精確而快速的定位。目前,市面上常見的導(dǎo)航定位產(chǎn)品的服務(wù)主體多為駕駛?cè)?而人類本身是一個(gè)具有多方位認(rèn)知的主體,對(duì)于幾米甚至十幾米的誤差都可以通過(guò)自身視覺修正,而針對(duì)無(wú)人駕駛導(dǎo)航而言,這種級(jí)別的定位精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。本文采用DGNSS/INS組合導(dǎo)航的方式進(jìn)行車輛定位,不僅克服了GNSS系統(tǒng)中存在的衛(wèi)星信號(hào)易被遮擋問(wèn)題和INS系統(tǒng)中存在的位置漂移問(wèn)題,而且采用RTK差分定位技術(shù),大大提高了導(dǎo)航定位的精確性和穩(wěn)定性。其次,搭建包括車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、車輛3自由度動(dòng)力學(xué)模型、輪胎模型及驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)模型在內(nèi)的... 

【文章來(lái)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(yè)數(shù)】:91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于DGNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的電動(dòng)智能車輛循跡控制


歷屆DARPA無(wú)人車挑戰(zhàn)大賽冠軍

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賽道中增加了一些人為設(shè)置的障礙,比賽冠軍最終由斯坦福大學(xué)的無(wú)人駕駛汽車 Stanley 獲得[9],如圖1.2(b)所示。第三屆比賽場(chǎng)地?fù)Q成了城市道路,全長(zhǎng)約 97km,相較于前兩屆比賽,第三屆大賽增加了車輛與車輛之間交互決策能力的項(xiàng)目,比賽冠軍最終由卡耐基梅隆學(xué)校的 Boss 獲得,如圖 1.2(c)所示,平均時(shí)速能達(dá)到 22.5km/h[10][11]。(a)Sandstorm (b)Stanley (c)Boss圖 1.1 歷屆 DARPA 無(wú)人車挑戰(zhàn)大賽冠軍

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高速道路和城市環(huán)境道路模式之間的任意切換,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛和遙控駕能[20]。2005 年,上海交通大學(xué)成功研制出了適應(yīng)于城市道路環(huán)境的無(wú)人駕車,并進(jìn)行了近 50 萬(wàn)公里的道路測(cè)試試驗(yàn)。軍事交通學(xué)院與長(zhǎng)城汽車聯(lián)合了無(wú)人駕駛汽車“猛師”系列,如圖 1.3(c)所示,該智能車具有較好的自動(dòng)行力,且車速穩(wěn)定,避障能力較強(qiáng)。2013 年,百度無(wú)人車項(xiàng)目正式啟動(dòng),百度車,如圖 1.3(d)所示,該車可以自動(dòng)識(shí)別交通標(biāo)志牌和行車信息,并完成復(fù)雜工況下的無(wú)人駕駛?cè)蝿?wù)。(a)紅旗 CA7460 (b)清華大學(xué) THMR-V

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]面向未來(lái)智能社會(huì)的智能交通系統(tǒng)發(fā)展策略[J]. 陶永,閆學(xué)東,王田苗,劉旸.  科技導(dǎo)報(bào). 2016(07)
[3]RTK任意基準(zhǔn)站技術(shù)的原理與應(yīng)用[J]. 張萌,丁克良.  測(cè)繪通報(bào). 2012(S1)
[4]基于自適應(yīng)和神經(jīng)動(dòng)力學(xué)的輪式移動(dòng)機(jī)器人路徑跟蹤控制(英文)[J]. 曹政才,趙應(yīng)濤,吳啟迪.  控制理論與應(yīng)用. 2010(12)
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博士論文
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[3]GNSS/INS深組合導(dǎo)航理論與方法研究[D]. 陳坡.解放軍信息工程大學(xué) 2013
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[5]提高車輛操縱穩(wěn)定性的底盤集成控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與方法研究[D]. 武建勇.上海交通大學(xué) 2008
[6]智能車輛組合定位與路徑導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 楊易.湖南大學(xué) 2007
[7]差分GPS/INS組合定位定姿及其在MMS中的應(yīng)用[D]. 孫紅星.武漢大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于引導(dǎo)域的參數(shù)化RRT無(wú)人駕駛車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法研究[D]. 馮來(lái)春.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]智能行駛車輛定位技術(shù)研究[D]. 汪濤.吉林大學(xué) 2017
[3]基于多傳感器融合的車輛導(dǎo)航系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 石慧.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[4]面向無(wú)人駕駛汽車的車道級(jí)導(dǎo)航研究[D]. 李陸浩.吉林大學(xué) 2014
[5]無(wú)人駕駛智能車導(dǎo)航系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 鄧子豪.西安工業(yè)大學(xué) 2014
[6]基于AIS的GNSS差分系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 徐萬(wàn)才.大連海事大學(xué) 2013
[7]差分GPS運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉強(qiáng).中北大學(xué) 2013
[8]無(wú)人駕駛智能車面向校園場(chǎng)景的自主導(dǎo)航[D]. 李小濤.大連理工大學(xué) 2011
[9]無(wú)人駕駛車輛控制方式研究[D]. 邱釗鵬.北京工業(yè)大學(xué) 2009
[10]SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 李仁.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號(hào):3142861

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