汽車行業(yè)的發(fā)展和汽車保有量的上升給城市帶來(lái)了極大的交通壓力,其中停車難已經(jīng)成為了困擾廣大駕駛員的一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題。自動(dòng)泊車系統(tǒng)能幫駕駛員完成泊車操作或自動(dòng)完成泊車任務(wù),決策控制系統(tǒng)是自動(dòng)泊車系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分。本文圍繞自動(dòng)泊車決策控制系統(tǒng),提出一種基于雙向廣度優(yōu)先搜索聯(lián)合改進(jìn)型Bellman-Ford算法生成最短泊車路徑的策略,實(shí)現(xiàn)了泊車路徑的生成并且進(jìn)行了仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文主要研究工作如下:第一、根據(jù)路徑規(guī)劃算法的特點(diǎn),根據(jù)車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)建模以及環(huán)境感知算法得出的地圖信息進(jìn)行約束空間生成操作,生成可用于泊車路徑生成策略的泊車柵格化地圖,進(jìn)而生成了帶權(quán)有環(huán)圖從而完成算法初始化程序。第二、采用雙向廣度優(yōu)先搜索算法生成泊車路徑。根據(jù)泊車工況的特點(diǎn),針對(duì)不同尺寸的柵格化地圖采用此算法進(jìn)行路徑生成后的程序運(yùn)行時(shí)間以及效果進(jìn)行了分析,得出了單獨(dú)采用此算法得出的最終路徑規(guī)劃方案不是全局最優(yōu)路徑規(guī)劃方案的結(jié)論第三、本文提出了一種基于隊(duì)列優(yōu)化的改進(jìn)型Bellman-Ford算法,優(yōu)化生成路徑,使得路徑全局最優(yōu)。并對(duì)單獨(dú)使用雙向廣度優(yōu)先搜索算法和使用雙向廣度優(yōu)先搜索算法聯(lián)合本算法的效果進(jìn)行了驗(yàn)證和分析,最...

【文章頁(yè)數(shù)】：97 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外自動(dòng)泊車技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 自動(dòng)泊車系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國(guó)內(nèi)自動(dòng)泊車技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國(guó)外自動(dòng)泊車技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 技術(shù)路線
2 柵格化地圖建立與帶權(quán)有環(huán)圖生成研究
    2.1 阿卡曼(Ackerman)轉(zhuǎn)向幾何與運(yùn)動(dòng)模型概述
    2.2 約束空間生成
        2.2.1 運(yùn)動(dòng)學(xué)簡(jiǎn)化模型
        2.2.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)約束空間生成
        2.2.3 泊車成功邊界條件
    2.3 基于泊車環(huán)境下柵格化地圖定義
    2.4 帶權(quán)有環(huán)圖生成
    2.5 以實(shí)驗(yàn)室條件為例模擬交通環(huán)境初始化算法實(shí)現(xiàn)
    2.6 本章小結(jié)
3 路徑規(guī)劃決策控制研究
    3.1 適用于自動(dòng)泊車系統(tǒng)的雙向廣度優(yōu)先搜索算法設(shè)計(jì)
        3.1.1 廣度優(yōu)先搜索概述
        3.1.2 基于泊車環(huán)境下的雙向廣度優(yōu)先搜索設(shè)計(jì)
        3.1.3 算法運(yùn)行結(jié)果分析
    3.2 基于改進(jìn)型Bellman-Ford算法的路徑規(guī)劃優(yōu)化算法設(shè)計(jì)
        3.2.1 傳統(tǒng)Bellman-Ford算法概述
        3.2.2 改進(jìn)型Bellman-Ford算法優(yōu)化泊車路線算法
        3.2.3 算法運(yùn)行結(jié)果分析
    3.3 單獨(dú)使用雙向廣度優(yōu)先搜索算法與聯(lián)合使用兩種算法運(yùn)行結(jié)果分析
    3.4 基于三次樣條插值算法路徑規(guī)劃方案平滑處理
        3.4.1 離散點(diǎn)分組程序
        3.4.2 三次樣條插值算法擬合函數(shù)推導(dǎo)
        3.4.3 車?yán)\(yùn)動(dòng)軌跡仿真
    3.5 本章小結(jié)
4 決策控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
    4.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.2 運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.3 上位機(jī)與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)通訊設(shè)計(jì)
    4.4 整車控制器設(shè)計(jì)
        4.4.1 運(yùn)動(dòng)控制器和決策控制器設(shè)計(jì)
        4.4.2 軟件總體架構(gòu)
    4.5 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地參數(shù)
    4.6 本章小結(jié)
5 自動(dòng)泊車實(shí)驗(yàn)
    5.1 實(shí)驗(yàn)車運(yùn)動(dòng)控制測(cè)試
    5.2 基于實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地的柵格化地圖生成實(shí)驗(yàn)
    5.3 基于經(jīng)典路徑規(guī)劃算法泊車實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 基于圓弧與直線法三段式泊車算法概述
        5.3.2 基于傳統(tǒng)算法在不同泊車環(huán)境中實(shí)驗(yàn)
    5.4 本文決策控制方法在不同泊車環(huán)境中測(cè)試情況
    5.5 本文決策控制方法與傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄1 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)和決策控制系統(tǒng)信號(hào)接口
    附錄2 基于UCOS-II系統(tǒng)本文各程序優(yōu)先級(jí)及執(zhí)行方式
    附錄3 理想環(huán)境情況下傳統(tǒng)泊車方案的泊車實(shí)驗(yàn)情況
    附錄4 一般復(fù)雜情況下傳統(tǒng)泊車方案的泊車實(shí)驗(yàn)情況
    附錄5 特別復(fù)雜情況下傳統(tǒng)泊車方案的泊車實(shí)驗(yàn)情況
    附錄6 理想環(huán)境情況下本文泊車方案的泊車實(shí)驗(yàn)情況
    附錄7 一般復(fù)雜情況下本文泊車方案的泊車實(shí)驗(yàn)情況
    附錄8 特別復(fù)雜情況下本文泊車方案的泊車實(shí)驗(yàn)情況
    附錄9 上位機(jī)調(diào)試代碼及其界面
    附錄10 運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)及調(diào)試界面
    附錄11 圖3.10 三次樣條插值分段擬合后各區(qū)間系數(shù)數(shù)組集合
    附錄12 攻讀碩士學(xué)位期間成果



本文編號(hào)：3824817