汽車的自主駕駛技術(shù)能夠減少由于不當(dāng)駕駛行為造成的交通事故,提高道路交通的行車效率,保證道路安全,因此近年來受到廣泛關(guān)注。作為自主駕駛汽車智能化水平的一個(gè)重要體現(xiàn),汽車的自主運(yùn)動規(guī)劃能力目前己經(jīng)成為各方專家學(xué)者研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)�，F(xiàn)有的運(yùn)動規(guī)劃算法研究多集中在移動機(jī)器人領(lǐng)域,而汽車所面臨的外界環(huán)境以及自身運(yùn)動特點(diǎn)均與機(jī)器人存在較大差異,因此,研究適用于自主駕駛汽車的運(yùn)動規(guī)劃算法十分重要。本文以自主駕駛汽車為研究對象,主要研究了非結(jié)構(gòu)化道路以及結(jié)構(gòu)化封閉道路兩大類場景下的局部運(yùn)動規(guī)劃算法,并設(shè)計(jì)了仿真以及實(shí)車試驗(yàn)對算法進(jìn)行了驗(yàn)證與評價(jià)。本文的主要研究工作有以下幾點(diǎn):1.研究了汽車運(yùn)動規(guī)劃的約束條件。通過對車輛運(yùn)動狀態(tài)的分析,結(jié)合汽車?yán)碚摷皫缀沃R進(jìn)行理論推導(dǎo),建立了自主駕駛汽車運(yùn)動規(guī)劃的車輛運(yùn)動學(xué)約束,車道線邊界約束,避障約束以及算法性能約束等約束,為局部運(yùn)動規(guī)劃算法開發(fā)提供了約束條件;2.研究了非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境下的運(yùn)動規(guī)劃算法。分析了常用的地圖表示方法,結(jié)合非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境特點(diǎn),使用全局導(dǎo)航層與局部規(guī)劃層兩層地圖進(jìn)行環(huán)境描述,在局部規(guī)劃層結(jié)合傳感器信息實(shí)時(shí)構(gòu)建柵格地圖,并且以A*算法為基礎(chǔ)進(jìn)...

【文章頁數(shù)】：110 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.12012年15-29歲人群的十大死亡原因自主駕駛車輛最早多用于軍事用途，是一種具備自主行駛能力的移動機(jī)器人，

究背景及意義著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，越來越多人口從農(nóng)村流向城市，高密度的市的常態(tài)，而隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的物質(zhì)需求不斷增長，購買力不車的人均保有量也不斷升高，這就造成了城市道路交通的高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)及交通事故也因此更加頻繁地發(fā)生，這不僅嚴(yán)重影響了人們生活的便效率，也對人們的生命財(cái)產(chǎn)造成....

圖1.2Dijkstra路徑規(guī)劃示意圖

.2運(yùn)動規(guī)劃技術(shù)研究進(jìn)展.2.1基于柵格搜索的規(guī)劃算法基于柵格搜索的規(guī)劃算法近年來多次應(yīng)用在自主駕駛汽車的路徑規(guī)劃中，最的搜索算法有Dijkstra搜索算法，A-Star算法，D-Star算法等。這些算法需要對信息進(jìn)行預(yù)處理，生成包含障礙物及可行區(qū)域的搜索圖，然后應(yīng)用....

圖1.3A*路徑規(guī)劃示意圖

提出改進(jìn)的時(shí)間最短路徑規(guī)劃算法，提高了小車工作的效率。Dijkstra搜索算法應(yīng)用范圍較廣，能夠保證搜索結(jié)果的最優(yōu)性，但是隨搜索面加或是柵格分辨率提高，計(jì)算量會急速增長，很難滿足計(jì)算的實(shí)時(shí)性，適合用局靜態(tài)規(guī)劃，不少學(xué)者基于Dijkstra搜索算法提出改進(jìn)，其中，A*算法是效....

圖1.4D*路徑規(guī)劃示意圖

綜合考慮啟發(fā)式搜索和增量搜索的特點(diǎn)，SvenKoenig等人提出終身規(guī)劃ALifelongPlanningA*,LPA*）[17]，該算法將增量搜索思想應(yīng)用于A*算法，首時(shí)采用和A*算法一樣的方法，后續(xù)搜索則重復(fù)使用之前搜索的結(jié)果，在需新規(guī)劃路徑的場景下，擁有比A....

本文編號：4016347