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無(wú)人駕駛低速電動(dòng)車的路徑規(guī)劃和控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-04-23 10:51
  近年來(lái),無(wú)人駕駛成為了社會(huì)的熱點(diǎn),無(wú)人駕駛在交通和物流運(yùn)輸方面有重大的作用。無(wú)人駕駛的路徑規(guī)劃和控制是無(wú)人駕駛性能突破的關(guān)鍵所在。由于無(wú)人駕駛的大部分所處的環(huán)境都是低速的情況,因此本文主要研究低速條件下的路徑規(guī)劃和控制方法。本文的研究?jī)?nèi)容主要對(duì)全局路徑規(guī)劃,局部路徑規(guī)劃,橫縱向控制進(jìn)行了研究。對(duì)于全局規(guī)劃,給定起始點(diǎn)和終止點(diǎn),找到一條兩點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑。局部路徑則是沿著最優(yōu)路徑行駛,一旦傳感器感知到障礙物時(shí),車輛通過(guò)局部路徑規(guī)劃避開(kāi)障礙物,從而實(shí)現(xiàn)兩點(diǎn)間的無(wú)人駕駛的行為。對(duì)于規(guī)劃的路徑,利用控制算法對(duì)規(guī)劃軌跡進(jìn)行控制,達(dá)到比較好的控制效果。具體研究?jī)?nèi)容如下:1)針對(duì)傳統(tǒng)A*算法無(wú)法處理車道級(jí)信息的問(wèn)題,提出了一種基于車道級(jí)高精地圖的A*算法。首先使用GPS獲取定位信息,通過(guò)UTM坐標(biāo)抓獲將大地坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為平面直角坐標(biāo)系,根據(jù)車道的寬度生成高精地圖。然后將高精地圖的車道作為節(jié)點(diǎn),車道間的連線作為邊,使用A*算法獲取起始點(diǎn)到終止點(diǎn)之間的最優(yōu)軌跡。2)為了解決低速條件下縱向運(yùn)動(dòng)對(duì)于橫向運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的影響,設(shè)計(jì)了一種基于Frenet坐標(biāo)系的lattice算法。首先將全局路徑規(guī)劃軌跡形成一條參考線,以... 

【文章來(lái)源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
縮略詞表
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
        1.2.2 控制研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
第二章 研究理論基礎(chǔ)
    2.1 全局路徑規(guī)劃
        2.1.1 A*算法原理
        2.1.2 構(gòu)建地圖
        2.1.3 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地建模
        2.1.4 平滑軌跡點(diǎn)
    2.2 局部路徑規(guī)劃
        2.2.1 Frenet坐標(biāo)系
        2.2.2 Lattice算法原理
    2.3 控制算法
        2.3.1 車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型
        2.3.2 PID控制算法
        2.3.3 LQR控制算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 低速路徑規(guī)劃和控制算法設(shè)計(jì)
    3.1 基于車道高精地圖的A*算法
    3.2 基于Frenet坐標(biāo)系的lattice算法
        3.2.1 Frenet坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)化
        3.2.2 橫縱向軌跡采樣
        3.2.3 橫縱向軌跡評(píng)價(jià)
        3.2.4 橫縱向軌跡合成
    3.3 縱向PID控制
    3.4 橫向LQR控制
    3.5 本章小結(jié)
第四章 路徑規(guī)劃和控制的仿真
    4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
    4.2 路徑規(guī)劃仿真
        4.2.1 全局路徑規(guī)劃仿真
        4.2.2 局部路徑規(guī)劃仿真
    4.3 控制仿真
        4.3.1 縱向控制仿真
        4.3.2 橫向控制仿真
        4.3.3 橫縱向耦合仿真
    4.4 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀專業(yè)碩士學(xué)位期間取得的成果


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]改進(jìn)D*算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 張希聞,肖本賢.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(12)
[2]基于反饋線性化的車輛速度滑模控制方法[J]. 高嵩,呂軍鋒,陳超波,曹凱.  計(jì)算機(jī)仿真. 2017(06)
[3]改進(jìn)RRT在汽車避障局部路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 宋曉琳,周南,黃正瑜,曹昊天.  湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[4]基于改進(jìn)D*算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 張賀,胡越黎,王權(quán),燕明.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2016(11)
[5]基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的無(wú)人駕駛車輛局部路徑規(guī)劃的研究[J]. 修彩靖,陳慧.  汽車工程. 2013(09)
[6]基于模糊邏輯的無(wú)人駕駛車縱向多滑?刂芠J]. 郭景華,李琳輝,胡平,張明恒.  中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2013(01)
[7]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)
[8]基于運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的路徑跟蹤最優(yōu)控制研究[J]. 武星,樓佩煌.  控制與決策. 2009(04)
[9]改進(jìn)的有限時(shí)間最優(yōu)預(yù)瞄橫向控制器設(shè)計(jì)[J]. 馬瑩,李克強(qiáng),高峰,郭磊,連小珉.  汽車工程. 2006(05)

碩士論文
[1]城市路網(wǎng)環(huán)境下自動(dòng)駕駛車輛路徑規(guī)劃研究[D]. 彭登永.山西大學(xué) 2019
[2]基于Frenet坐標(biāo)系采樣的自動(dòng)駕駛軌跡規(guī)劃算法研究[D]. 王沙晶.蘭州理工大學(xué) 2019
[3]面向低速自動(dòng)駕駛汽車的路徑規(guī)劃決策[D]. 齊麟.燕山大學(xué) 2018
[4]基于改進(jìn)型人工勢(shì)場(chǎng)法的車輛避障路徑規(guī)劃研究[D]. 朱偉達(dá).江蘇大學(xué) 2017
[5]基于動(dòng)態(tài)人工勢(shì)場(chǎng)法無(wú)人駕駛汽車路徑規(guī)劃研究[D]. 耿以才.上海工程技術(shù)大學(xué) 2016
[6]未知環(huán)境下機(jī)器人路徑規(guī)劃算法研究[D]. 周培培.青島科技大學(xué) 2014
[7]動(dòng)態(tài)環(huán)境下自主移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D]. 楊碩.廣東工業(yè)大學(xué) 2014
[8]道路交通事故的人因分析與駕駛員可靠性研究[D]. 畢建彬.北京交通大學(xué) 2012



本文編號(hào):3155192

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