智能车在复杂环境下的路径规划与跟随控制算法研究

发布时间：2021-06-29 13:23

　　目前,世界各国对于道路交通问题都给予了极大的关注,对驾驶员和行人的人身安全以及国家经济有着重要影响。可以预见,未来将会是应用一体化智能交通网络综合统筹系统的世纪,而智能车辆（Intelligent Vehicle）则是该系统中的一个关键组成部分。随着智能车辆的不断发展,与其相关的一些智能驾驶辅助技术已经比较成熟,如自动紧急制动和自适应巡航技术等,这些技术可以在一般的驾驶环境中对驾驶员进行辅助以减轻其负担,而更高级别的智能驾驶则要求智能车辆在复杂环境中能够以最优的策略自动规避障碍物,因此需要进一步研究智能车辆在复杂交通环境中的路径规划方法和路径跟随控制策略以实现更高层次的智能驾驶。本文依托于《国家重点研发计划新能源汽车重点专项》“电动自动驾驶汽车关键技术研究及示范运行”（项目号:2017YFB0102600）,针对智能车在复杂环境下的路径规划与跟随控制问题展开了研究,具体包括了车辆运动学、动力学建模;智能车局部避障路径动态规划;基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的路径跟随控制以及对提出的路径规划与跟随控制算法进行联合仿真验证。论文的具体内容如下:... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

仿真结构图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于条件积分算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法[J]. 章仁燮,熊璐,余卓平,柏满飞,付志强.  机械工程学报. 2018(18)
[2]面向车道变换的路径规划及模型预测轨迹跟踪[J]. 冀杰,唐志荣,吴明阳,方京城.  中国公路学报. 2018(04)
[3]基于趋近律滑模控制的智能车辆轨迹跟踪研究[J]. 姜立标,吴中伟.  农业机械学报. 2018(03)
[4]基于人工势场算法的智能车辆路径规划仿真[J]. 安林芳,陈涛,成艾国,方威.  汽车工程. 2017(12)
[5]紧急变道工况鲁棒性车辆轨迹跟踪策略[J]. 刘瑞,朱西产,李霖.  同济大学学报(自然科学版). 2017(11)
[6]基于模型预测控制的智能汽车目标路径跟踪方法研究[J]. 段建民,田晓生,夏天,宋志雪.  汽车技术. 2017(08)
[7]基于A*引导域的RRT智能车辆路径规划算法[J]. 冯来春,梁华为,杜明博,余彪.  计算机系统应用. 2017(08)
[8]深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展[J]. 王科俊,赵彦东,邢向磊.  智能系统学报. 2018(01)
[9]基于新型人工势场法的车辆避障路径规划研究方法[J]. 刘志强,朱伟达,倪婕,张春雷.  科学技术与工程. 2017(16)
[10]A*算法在无人车路径规划中的应用[J]. 马静,王佳斌,张雪.  计算机技术与发展. 2016(11)

博士论文
[1]智能车辆纵向速度跟踪与控制方法研究[D]. 朱敏.北京理工大学 2016
[2]面向智能车辆的道路环境理解技术研究[D]. 刘华军.南京理工大学 2007

硕士论文
[1]基于模型预测控制的客车电控空气悬架车身高度控制研究[D]. 刘超.吉林大学 2018
[2]自主行驶车辆的避障控制算法研究[D]. 宁江坤.西安工业大学 2016
[3]无人驾驶车辆换道控制方法研究[D]. 王震宇.东南大学 2016
[4]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
[5]无人驾驶汽车的路径规划与跟随控制算法研究[D]. 潘鲁彬.湖南大学 2016
[6]智能车辆的轨迹跟踪控制方法研究[D]. 张茜.哈尔滨工业大学 2015
[7]基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究[D]. 孙银健.北京理工大学 2015
[8]轮胎侧倾侧偏极限工况力学特性研究[D]. 付聪.吉林大学 2013
[9]基于模型预测控制的底盘分层集成控制算法研究[D]. 梁赫奇.吉林大学 2011



本文编号：3256523