无人驾驶低速电动车的路径规划和控制系统的设计与实现
发布时间：2021-04-23 10:51
近年来,无人驾驶成为了社会的热点,无人驾驶在交通和物流运输方面有重大的作用。无人驾驶的路径规划和控制是无人驾驶性能突破的关键所在。由于无人驾驶的大部分所处的环境都是低速的情况,因此本文主要研究低速条件下的路径规划和控制方法。本文的研究内容主要对全局路径规划,局部路径规划,横纵向控制进行了研究。对于全局规划,给定起始点和终止点,找到一条两点之间的最优路径。局部路径则是沿着最优路径行驶,一旦传感器感知到障碍物时,车辆通过局部路径规划避开障碍物,从而实现两点间的无人驾驶的行为。对于规划的路径,利用控制算法对规划轨迹进行控制,达到比较好的控制效果。具体研究内容如下:1)针对传统A*算法无法处理车道级信息的问题,提出了一种基于车道级高精地图的A*算法。首先使用GPS获取定位信息,通过UTM坐标抓获将大地坐标转换为平面直角坐标系,根据车道的宽度生成高精地图。然后将高精地图的车道作为节点,车道间的连线作为边,使用A*算法获取起始点到终止点之间的最优轨迹。2)为了解决低速条件下纵向运动对于横向运动产生的影响,设计了一种基于Frenet坐标系的lattice算法。首先将全局路径规划轨迹形成一条参考线,以...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 路径规划研究现状
1.2.2 控制研究现状
1.3 主要研究内容
第二章 研究理论基础
2.1 全局路径规划
2.1.1 A*算法原理
2.1.2 构建地图
2.1.3 实验场地建模
2.1.4 平滑轨迹点
2.2 局部路径规划
2.2.1 Frenet坐标系
2.2.2 Lattice算法原理
2.3 控制算法
2.3.1 车辆运动学和动力学模型
2.3.2 PID控制算法
2.3.3 LQR控制算法
2.4 本章小结
第三章 低速路径规划和控制算法设计
3.1 基于车道高精地图的A*算法
3.2 基于Frenet坐标系的lattice算法
3.2.1 Frenet坐标系的转化
3.2.2 横纵向轨迹采样
3.2.3 横纵向轨迹评价
3.2.4 横纵向轨迹合成
3.3 纵向PID控制
3.4 横向LQR控制
3.5 本章小结
第四章 路径规划和控制的仿真
4.1 实验平台
4.2 路径规划仿真
4.2.1 全局路径规划仿真
4.2.2 局部路径规划仿真
4.3 控制仿真
4.3.1 纵向控制仿真
4.3.2 横向控制仿真
4.3.3 横纵向耦合仿真
4.4 仿真结果分析
4.5 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读专业硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进D*算法的移动机器人路径规划[J]. 张希闻,肖本贤. 传感器与微系统. 2018(12)
[2]基于反馈线性化的车辆速度滑模控制方法[J]. 高嵩,吕军锋,陈超波,曹凯. 计算机仿真. 2017(06)
[3]改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用[J]. 宋晓琳,周南,黄正瑜,曹昊天. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[4]基于改进D*算法的移动机器人路径规划[J]. 张贺,胡越黎,王权,燕明. 工业控制计算机. 2016(11)
[5]基于改进人工势场法的无人驾驶车辆局部路径规划的研究[J]. 修彩靖,陈慧. 汽车工程. 2013(09)
[6]基于模糊逻辑的无人驾驶车纵向多滑模控制[J]. 郭景华,李琳辉,胡平,张明恒. 中国公路学报. 2013(01)
[7]智能车辆路径跟踪横向控制方法的研究[J]. 赵熙俊,陈慧岩. 汽车工程. 2011(05)
[8]基于运动预测的路径跟踪最优控制研究[J]. 武星,楼佩煌. 控制与决策. 2009(04)
[9]改进的有限时间最优预瞄横向控制器设计[J]. 马莹,李克强,高峰,郭磊,连小珉. 汽车工程. 2006(05)
硕士论文
[1]城市路网环境下自动驾驶车辆路径规划研究[D]. 彭登永.山西大学 2019
[2]基于Frenet坐标系采样的自动驾驶轨迹规划算法研究[D]. 王沙晶.兰州理工大学 2019
[3]面向低速自动驾驶汽车的路径规划决策[D]. 齐麟.燕山大学 2018
[4]基于改进型人工势场法的车辆避障路径规划研究[D]. 朱伟达.江苏大学 2017
[5]基于动态人工势场法无人驾驶汽车路径规划研究[D]. 耿以才.上海工程技术大学 2016
[6]未知环境下机器人路径规划算法研究[D]. 周培培.青岛科技大学 2014
[7]动态环境下自主移动机器人路径规划研究[D]. 杨硕.广东工业大学 2014
[8]道路交通事故的人因分析与驾驶员可靠性研究[D]. 毕建彬.北京交通大学 2012
本文编号：3155192
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
缩略词表
第一章 绪论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 路径规划研究现状
1.2.2 控制研究现状
1.3 主要研究内容
第二章 研究理论基础
2.1 全局路径规划
2.1.1 A*算法原理
2.1.2 构建地图
2.1.3 实验场地建模
2.1.4 平滑轨迹点
2.2 局部路径规划
2.2.1 Frenet坐标系
2.2.2 Lattice算法原理
2.3 控制算法
2.3.1 车辆运动学和动力学模型
2.3.2 PID控制算法
2.3.3 LQR控制算法
2.4 本章小结
第三章 低速路径规划和控制算法设计
3.1 基于车道高精地图的A*算法
3.2 基于Frenet坐标系的lattice算法
3.2.1 Frenet坐标系的转化
3.2.2 横纵向轨迹采样
3.2.3 横纵向轨迹评价
3.2.4 横纵向轨迹合成
3.3 纵向PID控制
3.4 横向LQR控制
3.5 本章小结
第四章 路径规划和控制的仿真
4.1 实验平台
4.2 路径规划仿真
4.2.1 全局路径规划仿真
4.2.2 局部路径规划仿真
4.3 控制仿真
4.3.1 纵向控制仿真
4.3.2 横向控制仿真
4.3.3 横纵向耦合仿真
4.4 仿真结果分析
4.5 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读专业硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进D*算法的移动机器人路径规划[J]. 张希闻,肖本贤. 传感器与微系统. 2018(12)
[2]基于反馈线性化的车辆速度滑模控制方法[J]. 高嵩,吕军锋,陈超波,曹凯. 计算机仿真. 2017(06)
[3]改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用[J]. 宋晓琳,周南,黄正瑜,曹昊天. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[4]基于改进D*算法的移动机器人路径规划[J]. 张贺,胡越黎,王权,燕明. 工业控制计算机. 2016(11)
[5]基于改进人工势场法的无人驾驶车辆局部路径规划的研究[J]. 修彩靖,陈慧. 汽车工程. 2013(09)
[6]基于模糊逻辑的无人驾驶车纵向多滑模控制[J]. 郭景华,李琳辉,胡平,张明恒. 中国公路学报. 2013(01)
[7]智能车辆路径跟踪横向控制方法的研究[J]. 赵熙俊,陈慧岩. 汽车工程. 2011(05)
[8]基于运动预测的路径跟踪最优控制研究[J]. 武星,楼佩煌. 控制与决策. 2009(04)
[9]改进的有限时间最优预瞄横向控制器设计[J]. 马莹,李克强,高峰,郭磊,连小珉. 汽车工程. 2006(05)
硕士论文
[1]城市路网环境下自动驾驶车辆路径规划研究[D]. 彭登永.山西大学 2019
[2]基于Frenet坐标系采样的自动驾驶轨迹规划算法研究[D]. 王沙晶.兰州理工大学 2019
[3]面向低速自动驾驶汽车的路径规划决策[D]. 齐麟.燕山大学 2018
[4]基于改进型人工势场法的车辆避障路径规划研究[D]. 朱伟达.江苏大学 2017
[5]基于动态人工势场法无人驾驶汽车路径规划研究[D]. 耿以才.上海工程技术大学 2016
[6]未知环境下机器人路径规划算法研究[D]. 周培培.青岛科技大学 2014
[7]动态环境下自主移动机器人路径规划研究[D]. 杨硕.广东工业大学 2014
[8]道路交通事故的人因分析与驾驶员可靠性研究[D]. 毕建彬.北京交通大学 2012
本文编号：3155192
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