考虑车辆动力学的智能车局部路径规划方法研究
发布时间：2022-10-05 19:29
汽车智能化逐渐成为工业和学术界的焦点技术,作为智能车系统中的重要一部分,局部路径规划系统主要对车辆当前局部周边环境进行评估,考虑驾驶安全性、驾驶效率、乘坐舒适性等诸多因素,同时基于全局路径信息,为无人驾驶车辆在今后一段时间内规划出一条可行的行驶路径以及车速。由于车辆行驶场景复杂多变,无人驾驶车辆的局部路径规划系统需要在很短的时间内完成规划任务,这要求局部路径规划模块的计算速度较快;此外,对于无人驾驶车辆而言,规划出的轨迹需要满足车辆系统的约束,因此在规划过程中需要考虑车辆动力学因素。与此同时,如何权衡局部路径规划的性能指标也是十分重要的。模型预测控制算法是进行智能车局部路径规划经常使用的数值优化方法之一,在满足约束和模型限制的条件下可以根据评价指标规划最优轨迹。本文通过模型预测控制算法,实现智能车基于车辆动力学的局部路径规划,主要研究内容如下:1.针对局部路径规划方法使用的不同坐标系,对坐标系进行介绍与分析。对坐标系间转换进行数学推导,以及对使用的车辆动力学模型进行数学推导。在已知周车未来一段时间内操作意图的条件下,将周围车辆的操作意图以及运动学模型进行结合完成轨迹预测模块,预测的轨迹...
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 智能车的关键技术
1.3 国内外研究现状
1.4 本文研究内容
第2章 坐标系及车辆动力学模型
2.1 常用的坐标系及转换关系
2.2 车辆动力学模型
2.3 本章小结
第3章 已知车辆意图的轨迹预测
3.1 轨迹预测综述
3.2 基于车辆操作意图的轨迹预测
3.3 基于车辆运动学模型的轨迹预测
3.4 综合考虑车辆操作意图以及运动学模型的轨迹预测
3.5 本章小结
第4章 局部路径规划
4.1 行为规划
4.1.1 候选路径的生成
4.1.2 速度初规划
4.1.3 行为选择
4.1.4 行为轨迹的重采样
4.2 模型预测控制
4.3 控制器设计
4.4 连续法的广义最小残量算法
4.4.1 基于连续法的广义最小残量算法综述
4.4.2 基于C/GMRES的规划算法设计
4.5 本章小结
第5章 仿真实验验证
5.1 仿真实验流程
5.2 仿真工况
5.2.1 直线道路避障操作
5.2.2 弯曲道路避障操作
5.2.3 障碍物进行换道的避障操作
5.3 本章小结
第6章 全文总结与展望
1.全文总结
2.工作展望
参考文献
作者简介及在学期间取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]汽车倒车预警系统的设计[J]. 张琦. 汽车实用技术. 2019(22)
[2]基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法研究[J]. 谢枫,娄静涛,赵凯,齐尧. 汽车工程. 2019(09)
[3]基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测[J]. 季学武,费聪,何祥坤,刘玉龙,刘亚辉. 中国公路学报. 2019(06)
[4]多传感器融合的智能车定位导航系统设计[J]. 黄树亮. 数字技术与应用. 2019(05)
[5]车辆感知与定位研究——第29届国际智能车大会综述[J]. 陶倩文,胡钊政,蔡浩,黄刚,王相龙. 交通信息与安全. 2019(02)
[6]智能车环境视觉感知及其关键技术研究现状[J]. 陈政宏,李爱娟,邱绪云,袁文长,葛庆英. 河北科技大学学报. 2019(01)
[7]Parallel Planning:A New Motion Planning Framework for Autonomous Driving[J]. Long Chen,Xuemin Hu,Wei Tian,Hong Wang,Dongpu Cao,Fei-Yue Wang. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2019(01)
[8]面向智能车定位的道路环境视觉地图构建[J]. 李祎承,胡钊政,王相龙,黄刚,蔡浩. 中国公路学报. 2018(11)
[9]基于多点序列预瞄的自动驾驶汽车路径跟踪算法研究[J]. 赵凯,朱愿,冯明月,苏致远,郭宏达. 汽车技术. 2018(11)
[10]基于多点预瞄的自动驾驶汽车轨迹跟踪算法[J]. 罗峰,曾侠. 机电一体化. 2018(06)
博士论文
[1]基于点云匹配的智能车定位方法研究[D]. 李亮.上海交通大学 2018
[2]考虑交通车辆运动不确定性的轨迹规划方法研究[D]. 孙浩.吉林大学 2017
[3]城市环境下无人驾驶智能车感知系统若干关键技术研究[D]. 陈龙.武汉大学 2013
硕士论文
[1]基于模型预测控制的轨迹跟踪自动驾驶系统[D]. 高元龙.大连理工大学 2019
[2]LKA与LC系统控制软件开发与集成测试研究[D]. 吴建康.吉林大学 2018
[3]基于改进人工势场法的路径规划算法研究[D]. 郭枭鹏.哈尔滨工业大学 2017
[4]移动机器人避障与轨迹规划[D]. 余冬冬.浙江大学 2017
[5]智能汽车避障危险评估和轨迹规划研究[D]. 江庆坤.吉林大学 2016
[6]换道车辆的实时轨迹预测方法研究[D]. 滕飞.北京理工大学 2016
[7]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
[8]面向自主车的高精细城市交通地图应用研究[D]. 刘力铭.国防科学技术大学 2015
[9]智能车视觉感知技术研究[D]. 李广亮.杭州电子科技大学 2014
本文编号：3686367
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 智能车的关键技术
1.3 国内外研究现状
1.4 本文研究内容
第2章 坐标系及车辆动力学模型
2.1 常用的坐标系及转换关系
2.2 车辆动力学模型
2.3 本章小结
第3章 已知车辆意图的轨迹预测
3.1 轨迹预测综述
3.2 基于车辆操作意图的轨迹预测
3.3 基于车辆运动学模型的轨迹预测
3.4 综合考虑车辆操作意图以及运动学模型的轨迹预测
3.5 本章小结
第4章 局部路径规划
4.1 行为规划
4.1.1 候选路径的生成
4.1.2 速度初规划
4.1.3 行为选择
4.1.4 行为轨迹的重采样
4.2 模型预测控制
4.3 控制器设计
4.4 连续法的广义最小残量算法
4.4.1 基于连续法的广义最小残量算法综述
4.4.2 基于C/GMRES的规划算法设计
4.5 本章小结
第5章 仿真实验验证
5.1 仿真实验流程
5.2 仿真工况
5.2.1 直线道路避障操作
5.2.2 弯曲道路避障操作
5.2.3 障碍物进行换道的避障操作
5.3 本章小结
第6章 全文总结与展望
1.全文总结
2.工作展望
参考文献
作者简介及在学期间取得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]汽车倒车预警系统的设计[J]. 张琦. 汽车实用技术. 2019(22)
[2]基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法研究[J]. 谢枫,娄静涛,赵凯,齐尧. 汽车工程. 2019(09)
[3]基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测[J]. 季学武,费聪,何祥坤,刘玉龙,刘亚辉. 中国公路学报. 2019(06)
[4]多传感器融合的智能车定位导航系统设计[J]. 黄树亮. 数字技术与应用. 2019(05)
[5]车辆感知与定位研究——第29届国际智能车大会综述[J]. 陶倩文,胡钊政,蔡浩,黄刚,王相龙. 交通信息与安全. 2019(02)
[6]智能车环境视觉感知及其关键技术研究现状[J]. 陈政宏,李爱娟,邱绪云,袁文长,葛庆英. 河北科技大学学报. 2019(01)
[7]Parallel Planning:A New Motion Planning Framework for Autonomous Driving[J]. Long Chen,Xuemin Hu,Wei Tian,Hong Wang,Dongpu Cao,Fei-Yue Wang. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2019(01)
[8]面向智能车定位的道路环境视觉地图构建[J]. 李祎承,胡钊政,王相龙,黄刚,蔡浩. 中国公路学报. 2018(11)
[9]基于多点序列预瞄的自动驾驶汽车路径跟踪算法研究[J]. 赵凯,朱愿,冯明月,苏致远,郭宏达. 汽车技术. 2018(11)
[10]基于多点预瞄的自动驾驶汽车轨迹跟踪算法[J]. 罗峰,曾侠. 机电一体化. 2018(06)
博士论文
[1]基于点云匹配的智能车定位方法研究[D]. 李亮.上海交通大学 2018
[2]考虑交通车辆运动不确定性的轨迹规划方法研究[D]. 孙浩.吉林大学 2017
[3]城市环境下无人驾驶智能车感知系统若干关键技术研究[D]. 陈龙.武汉大学 2013
硕士论文
[1]基于模型预测控制的轨迹跟踪自动驾驶系统[D]. 高元龙.大连理工大学 2019
[2]LKA与LC系统控制软件开发与集成测试研究[D]. 吴建康.吉林大学 2018
[3]基于改进人工势场法的路径规划算法研究[D]. 郭枭鹏.哈尔滨工业大学 2017
[4]移动机器人避障与轨迹规划[D]. 余冬冬.浙江大学 2017
[5]智能汽车避障危险评估和轨迹规划研究[D]. 江庆坤.吉林大学 2016
[6]换道车辆的实时轨迹预测方法研究[D]. 滕飞.北京理工大学 2016
[7]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
[8]面向自主车的高精细城市交通地图应用研究[D]. 刘力铭.国防科学技术大学 2015
[9]智能车视觉感知技术研究[D]. 李广亮.杭州电子科技大学 2014
本文编号：3686367
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/3686367.html
