基于直接配点法的智能车辆避障路径规划研究
发布时间：2021-05-16 17:39
交通安全、道路拥堵、停车位紧张的问题随着汽车保有量的迅猛增加逐渐暴露出来,研究智能汽车是解决以上问题的有效途径。避障路径规划是智能汽车技术的关键部分,具有重大研究意义与应用前景。汽车行驶过程中,道路环境比较复杂,而且具有不确定性,同时要满足车辆自身的约束条件,使避障路径规划存在一定的难度,智能车辆如何寻找到符合实际需要的最优路径是路径规划的重难点。针对传统局部路径规划算法容易陷入局部最优,存在路径不可达,避障模型复杂导致计算量大的问题。本文以汽车动力学模型为基础,根据车辆的运动特点,刻画了智能车直线道路上行驶的道路模型。提出一种基于车头圆-车尾圆的智能车行驶过程中的障碍物建模方法,并以此建立智能车局部路径规划的最优控制模型。采用直接配点法对智能车换道的路径规划进行研究。直接配点法是通过拟合多项式来近似时间和空间上的状态变量和控制变量,对多项式求一阶导数来近似离散点处的状态微分量,从而将最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）。直接配点法避免了间接解析法繁琐的理论推导过程,具有更快的计算效率。以智能车换道超车避开抛锚车的典型工况为例,利用直接配点法和序列二次规划法相结合的轨迹优化方案求...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 智能车辆概述
1.2.1 智能车辆的关键技术
1.2.2 智能车辆路径规划的研究现状
1.3 智能车辆避障路径规划算法
1.3.1 避障路径规划算法的分类
1.3.2 避障路径规划算法的研究现状
1.4 基于最优避障路径规划的应用场景
1.5 论文文研究的主要内容
第二章 智能车避障路径规划建模
2.1 车辆的动力学模型
2.2 障碍物的建模
2.2.1 道路可行驶区域模型
2.2.2 障碍车辆模型
2.2.3 低速运动车辆模型
2.3 静态车辆的表达
2.4 本章小结
第三章 基于直接配点法的超车换道避障路径规划
3.1 直接配点法
3.1.1 最优控制问题的描述
3.1.2 直接配点法的原理
3.1.3 三阶Simpson方法
3.2 最优控制问题的离散
3.2.1 最优控制问题的模型变换
3.2.2 非线性规划问题的求解
3.3 超车换道避开抛锚车的路径规划
3.3.1 道路建模与避障约束
3.3.2 基于直接配点法求解最优控制问题
3.3.3 仿真分析
3.4 本章小结
第四章 避开静态障碍物回原车道的路径规划
4.1 避开车道中间抛锚的小轿车回原车道工况
4.1.1 避开车道中间抛锚的小轿车回原车道建模
4.1.2 避开车道中间抛锚的小轿车回原车道仿真分析
4.2 避开车道中间抛锚的公交车回原车道工况
4.2.1 避开车道中间抛锚的公交车回原车道建模
4.2.2 避开车道中间抛锚的公交车回原车道仿真分析
4.3 本章小结
第五章 避开低速运动障碍物的路径规划
5.1 避开低速运动障碍物工况
5.1.1 避开低速运动障碍物的建模
5.1.2 避开低速运动障碍物仿真分析
5.2 避开低速车辆与抛锚车的对比分析
5.3 几种工况的对比分析
5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于势场搜索的无人车动态避障路径规划算法研究[J]. 陈浩,喻厚宇. 北京汽车. 2019(04)
[2]自动驾驶下的未来交通出行格局[J]. 郑赟. 上海汽车. 2018(11)
[3]我国智能汽车发展中的困境与出路[J]. 董鹏,王昊,谢峰波,刘大庆. 客车技术. 2018(01)
[4]百度谷歌无人驾驶汽车发展综述[J]. 何佳,戎辉,王文扬,田晓笛,高嵩,郭蓬. 汽车电器. 2017(12)
[5]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)
[6]国外智能网联汽车发展现状及启示[J]. 黎宇科,刘宇. 汽车工业研究. 2016(10)
[7]百度“无人驾驶” 智驭未来出行[J]. 孙秋霞,徐芳芳. 中国科技奖励. 2016(07)
[8]智能车避障路径规划方法研究[J]. 杜,郭达,张新锋. 交通节能与环保. 2016(03)
[9]基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究[J]. 胡永仕,张阳. 福州大学学报(自然科学版). 2015(02)
[10]基于模糊神经网络算法的机器人路径规划研究[J]. 姚毅,陈光建,贾金玲. 四川理工学院学报(自然科学版). 2014(06)
博士论文
[1]智能电动汽车主动循迹与避撞控制研究[D]. 任玥.重庆大学 2018
[2]城市交通发展的哲学思考[D]. 芮海田.长安大学 2017
[3]智能车辆自主导航中避障路径规划与跟踪控制研究[D]. 汪明磊.合肥工业大学 2013
[4]智能汽车自主循迹控制策略研究[D]. 张琨.哈尔滨工业大学 2013
硕士论文
[1]基于ROS的车辆远程控制和定位导航仿真[D]. 谢萌.中国科学技术大学 2019
[2]基于高斯伪谱法的智能车局部路径规划研究[D]. 郭泉成.华南理工大学 2018
[3]智能车辆局部避障路径规划及横向运动控制研究[D]. 陈东.湖南大学 2016
[4]无人驾驶智能车在动态环境中的避障方法[D]. 崔佳超.西安工业大学 2015
[5]智能小车避障与路径优化研究[D]. 汪波.重庆理工大学 2015
[6]无人驾驶智能车控制系统的设计研究[D]. 吕峰.西安工业大学 2014
[7]基于多任务多目标的空天飞行器轨迹设计及优化研究[D]. 张侃.南京航空航天大学 2010
[8]基于粒子群和蚁群融合算法的移动机器人路径规划研究[D]. 杨惠.长沙理工大学 2010
本文编号：3190116
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 智能车辆概述
1.2.1 智能车辆的关键技术
1.2.2 智能车辆路径规划的研究现状
1.3 智能车辆避障路径规划算法
1.3.1 避障路径规划算法的分类
1.3.2 避障路径规划算法的研究现状
1.4 基于最优避障路径规划的应用场景
1.5 论文文研究的主要内容
第二章 智能车避障路径规划建模
2.1 车辆的动力学模型
2.2 障碍物的建模
2.2.1 道路可行驶区域模型
2.2.2 障碍车辆模型
2.2.3 低速运动车辆模型
2.3 静态车辆的表达
2.4 本章小结
第三章 基于直接配点法的超车换道避障路径规划
3.1 直接配点法
3.1.1 最优控制问题的描述
3.1.2 直接配点法的原理
3.1.3 三阶Simpson方法
3.2 最优控制问题的离散
3.2.1 最优控制问题的模型变换
3.2.2 非线性规划问题的求解
3.3 超车换道避开抛锚车的路径规划
3.3.1 道路建模与避障约束
3.3.2 基于直接配点法求解最优控制问题
3.3.3 仿真分析
3.4 本章小结
第四章 避开静态障碍物回原车道的路径规划
4.1 避开车道中间抛锚的小轿车回原车道工况
4.1.1 避开车道中间抛锚的小轿车回原车道建模
4.1.2 避开车道中间抛锚的小轿车回原车道仿真分析
4.2 避开车道中间抛锚的公交车回原车道工况
4.2.1 避开车道中间抛锚的公交车回原车道建模
4.2.2 避开车道中间抛锚的公交车回原车道仿真分析
4.3 本章小结
第五章 避开低速运动障碍物的路径规划
5.1 避开低速运动障碍物工况
5.1.1 避开低速运动障碍物的建模
5.1.2 避开低速运动障碍物仿真分析
5.2 避开低速车辆与抛锚车的对比分析
5.3 几种工况的对比分析
5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于势场搜索的无人车动态避障路径规划算法研究[J]. 陈浩,喻厚宇. 北京汽车. 2019(04)
[2]自动驾驶下的未来交通出行格局[J]. 郑赟. 上海汽车. 2018(11)
[3]我国智能汽车发展中的困境与出路[J]. 董鹏,王昊,谢峰波,刘大庆. 客车技术. 2018(01)
[4]百度谷歌无人驾驶汽车发展综述[J]. 何佳,戎辉,王文扬,田晓笛,高嵩,郭蓬. 汽车电器. 2017(12)
[5]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)
[6]国外智能网联汽车发展现状及启示[J]. 黎宇科,刘宇. 汽车工业研究. 2016(10)
[7]百度“无人驾驶” 智驭未来出行[J]. 孙秋霞,徐芳芳. 中国科技奖励. 2016(07)
[8]智能车避障路径规划方法研究[J]. 杜,郭达,张新锋. 交通节能与环保. 2016(03)
[9]基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究[J]. 胡永仕,张阳. 福州大学学报(自然科学版). 2015(02)
[10]基于模糊神经网络算法的机器人路径规划研究[J]. 姚毅,陈光建,贾金玲. 四川理工学院学报(自然科学版). 2014(06)
博士论文
[1]智能电动汽车主动循迹与避撞控制研究[D]. 任玥.重庆大学 2018
[2]城市交通发展的哲学思考[D]. 芮海田.长安大学 2017
[3]智能车辆自主导航中避障路径规划与跟踪控制研究[D]. 汪明磊.合肥工业大学 2013
[4]智能汽车自主循迹控制策略研究[D]. 张琨.哈尔滨工业大学 2013
硕士论文
[1]基于ROS的车辆远程控制和定位导航仿真[D]. 谢萌.中国科学技术大学 2019
[2]基于高斯伪谱法的智能车局部路径规划研究[D]. 郭泉成.华南理工大学 2018
[3]智能车辆局部避障路径规划及横向运动控制研究[D]. 陈东.湖南大学 2016
[4]无人驾驶智能车在动态环境中的避障方法[D]. 崔佳超.西安工业大学 2015
[5]智能小车避障与路径优化研究[D]. 汪波.重庆理工大学 2015
[6]无人驾驶智能车控制系统的设计研究[D]. 吕峰.西安工业大学 2014
[7]基于多任务多目标的空天飞行器轨迹设计及优化研究[D]. 张侃.南京航空航天大学 2010
[8]基于粒子群和蚁群融合算法的移动机器人路径规划研究[D]. 杨惠.长沙理工大学 2010
本文编号：3190116
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