【摘要】：隨著城市道路上汽車的逐年增加,道路交通安全的形勢日益嚴(yán)峻交通安全事故頻發(fā),行車安全越來越需要得到重視。同時智能交通的發(fā)展、汽車行業(yè)的轉(zhuǎn)型為無人駕駛汽車的產(chǎn)生以及這一問題的解決提供了新的思路,避障路徑的安全與否決定著汽車能否順利躲避道路上的障礙物,規(guī)避慘劇的發(fā)生,在道路安全提高方面有極其重大的意義。詳細(xì)闡述和分析了國內(nèi)外有關(guān)自動尋路和避障的研究,將路徑規(guī)劃的研究分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃兩種,并且針對全局路徑規(guī)劃采用A*算法研究和針對局部路徑規(guī)劃采用人工勢場法研究。首先詳細(xì)敘述了A*算法的原理,建立柵格環(huán)境,利用傳統(tǒng)A*算法進(jìn)行仿真,指出由于潛在的最優(yōu)柵格被過早的刪除并且搜索的范圍只有8個鄰域,所以規(guī)劃的路徑并非最優(yōu)。因此將傳統(tǒng)A*算法的可搜索鄰域個數(shù)從8個擴(kuò)展為16個,搜索方向也變?yōu)橄鄬B續(xù)的方向。并且提出了雙向算法,縮短了A*算法的搜索時間。由仿真結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),最終提出的改進(jìn)A*算法,優(yōu)化了上述缺點,并且在規(guī)劃時間效率和路線上達(dá)到最優(yōu)。全局A*算法只能在全局地圖已知的情況下規(guī)劃出最優(yōu)路線,面對未在地圖中標(biāo)明的臨時障礙物以及移動障礙物無法適用。因此考慮傳統(tǒng)人工勢場法解決局部路徑避障問題。由于傳統(tǒng)人工勢場法存在局部最優(yōu)等缺點,本文額外考慮了無人駕駛汽車和預(yù)定位置之間的相對距離,當(dāng)汽車抵達(dá)預(yù)定位置的時候,引力和斥力同時為零,并且重新改進(jìn)了障礙物的斥力勢場函數(shù),同時新增汽車落入局部極小范圍的判斷,以此來解決了局部最優(yōu)和目標(biāo)不可達(dá)的問題。為更加準(zhǔn)確的用勢場法描述汽車在道路上行駛的真實場景,為移動障礙物添加和障礙物斥力相同方向的速度斥力勢場,使文章模型更加接近真實狀態(tài)。通過仿真驗證改進(jìn)后的人工勢場法,對柵格環(huán)境進(jìn)行改善,并且對A*算法人工勢場動態(tài)加權(quán)。經(jīng)過仿真對比結(jié)果顯示,算法搜索的范圍變小,并且規(guī)劃路線更加安全,距離上來說有所增加。融合改進(jìn)人工勢場法和A*算法,并且使用ROS平臺進(jìn)行最終路徑規(guī)劃算法的模擬實驗,實驗證實路徑規(guī)劃算法可以順利避開未在地圖中出現(xiàn)的臨時障礙物和動態(tài)障礙物,具有良好的適用性。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6
【圖文】：

基梅隆大學(xué)研制出來。這輛試驗車從美國東部高速到美國西部高速共行駛了5000公里自主駕駛了 96%的路程，并且時速達(dá)到了 55Km。在各類惡劣環(huán)境中完成了正常駕成功到達(dá)目的地[5]。在 2004 到 2007 年間，美國國防部(DARPA, Defense Advanced Research ProAgency)共舉辦了三屆無人駕駛車輛的比賽，同時增加對無人駕駛汽車的投入，隨著屆賽事的成功舉辦，無人駕駛車輛的技術(shù)得到了快速的發(fā)展，各方對無人駕駛技術(shù)的發(fā)投入也越來越大[6]。Google 公司在 2009 年開始了無人駕駛車輛的研究，靠著成熟的軟件實力和算法隊，無人駕駛技術(shù)被 Google 推向新的高度。各類激光傳感器，聲波雷達(dá)等設(shè)備裝載谷歌無人車，可以沒有死角的獲取環(huán)境信息。谷歌無人駕駛汽車從 2009 年開始，采自主模式行駛了 120 多萬英里，面對不同情況軟件已經(jīng)知道應(yīng)對的方法。下圖就是谷自動駕駛汽車眼中的世界[7]。

圖 1.2 紅旗無人駕駛汽車國防科技大等 10 余所高校及研究所的 21 支無人車，參 9 月組織“跨越險阻-2014”無人車挑戰(zhàn)比賽。比賽場景考核無人駕駛汽車在軍事需求的情況下能否適應(yīng)各種環(huán)駛，自主避讓、繞行戰(zhàn)場各類障礙物，如:損毀裝備、路溝、水坑以及動態(tài)障礙物等[10-11]。校和研究所，作為國內(nèi)龍頭企業(yè)的百度也研發(fā)了無人駕2013 年在北京也進(jìn)行了自主駕駛測試，完成了超速減速行為。以最高時速 100Km/h 的速度完成了高速普通道路第 15 張無人駕駛測試牌照由百度于 2017 年 9 月獲得。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳乙萬;黃智;;基于動態(tài)虛擬障礙物的智能車輛局部路徑規(guī)劃方法[J];湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年01期

2 葉煒W

本文編號：2733747