【摘要】：作為未來汽車行業(yè)的重要發(fā)展方向之一,智能汽車及其相關技術已經受到了全世界的廣泛關注和重視,成為了高校和企業(yè)的研究熱點。路徑規(guī)劃與跟蹤控制技術在整個智能駕駛體系中有著舉足輕重的地位,對其進行深入系統(tǒng)的研究有助于構建和完善我國的智能汽車技術體系,以更好的推動我國智能汽車的發(fā)展�？紤]到結構化環(huán)境中的路徑規(guī)劃方法已經相對成熟,本文在路徑規(guī)劃方面的研究重點放在部分已知的非結構化靜態(tài)環(huán)境下。針對該環(huán)境的特點,采用了“全局規(guī)劃與局部規(guī)劃相結合”的路徑搜索策略,其中全局規(guī)劃是在D*Lite算法的基礎上對其路徑規(guī)劃流程、啟發(fā)值等方面進行了改進,以使其能夠更好地與局部規(guī)劃進行配合,提高算法的搜索效率;局部規(guī)劃是在HCAA*(Hybrid-State Convergence-Accelerated A*)算法的基礎上對其離散路徑集合及選取方法進行了改進,以滿足不同車速的行駛要求。此外,本文還通過引入轉向角系數對HCAA*算法的代價值體系進行了完善,從而使其能夠更為全面、合理的對規(guī)劃路徑進行評估。改進后算法的有效性通過MATLAB仿真得到了驗證。由于所用局部路徑規(guī)劃算法具有“路徑適應車速”的特點,因此本文又制定了與其相適應的縱向速度規(guī)劃策略,并對該策略進行了軟件設計。利用該速度規(guī)劃方法能夠將HCAA*算法的適用范圍從“以較低車速勻速行駛”拓展到“變速行駛”的情況。在制定了縱向速度規(guī)劃策略后,本文又基于增量式PID控制算法設計了速度跟蹤控制器。在路徑跟蹤控制方面,本文主要對純追蹤控制算法和模糊控制算法進行了研究,分別設計了純追蹤控制器和模糊控制器,并利用直線路徑和正弦曲線路徑對其跟蹤效果進行了仿真驗證。在分析兩者優(yōu)缺點的基礎上,最終設計了“模糊-純追蹤”復合控制器以滿足智能汽車對不同期望路徑的跟蹤要求。最后,本文利用MATLAB/Simulink、Car Sim和AMESim軟件搭建了一個仿真平臺,實現(xiàn)了路徑規(guī)劃與跟蹤控制算法的聯(lián)合仿真,并驗證了兩者的綜合效果。
【圖文】：

圖 2.9 初次規(guī)劃路徑及其統(tǒng)計數據 圖 2.10 重規(guī)劃路徑及其統(tǒng)計數據（2）啟發(fā)值權重有效性的驗證為了驗證啟發(fā)值權重的加速效果，本文在相同的柵格地圖、起始點和目標點條件下，以不同的啟發(fā)值權重進行了全局路徑規(guī)劃操作，仿真結果如圖 2.11-2.1

圖 2.9 初次規(guī)劃路徑及其統(tǒng)計數據 圖 2.10 重規(guī)劃路徑及其統(tǒng)計數據（2）啟發(fā)值權重有效性的驗證為了驗證啟發(fā)值權重的加速效果，本文在相同的柵格地圖、起始點和目標點條件下，以不同的啟發(fā)值權重進行了全局路徑規(guī)劃操作，仿真結果如圖 2.11-2.1
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6

【參考文獻】

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本文編號：2610530