基于车载自组网的无人驾驶动态路径规划方法研究

发布时间：2023-02-08 09:20

　　路径规划是无人驾驶控制规划最上层模块,指导车辆在宏观层面上行驶。现有的路径规划双向A*算法没有考虑交通流状态因素,规划的路径空间距离最短,但可能经过拥堵、事故路段,致使行程时间过长。车载自组网环境下,采集交通流状态信息,对双A*算法的不足之处加以改进,有效引导车辆避开拥堵、事故路段,减少行程时间,并提升路径规划效率。在对动态路径规划方法研究分析的基础上,选择搜索效率高、性能好的双向A*算法为基础模型,引入交通流状态因素,建立了动态双向A*算法,根据交通状况实时动态规划车辆行驶路径。为验证改进算法在理论上的可行性,分别在低密度、中等密度、高密度三种交通流状态下,进行了理论仿真分析。理论仿真实验表明,动态双向A^*算法明显优于传统的双向A*算法,在低密度、中等密度、高密度交通流状态下,行程路径分别减少7.14%、23.52%、10%。对改进算法思想在理论上验证可行之后,提出由理论模拟环境转变到更加接近真实复杂交通状况的车载自组网环境中,进一步验证改进算法性能优势。在车载自组网环境中,以行程时间作为评价动态算法的性能指标,且行程时间权值作为路段属性的主键值,设计了行程时间...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 车载自组网及无人驾驶发展概况
    1.3 动态路径规划国内外研究现状
        1.3.1 国内研究现状
        1.3.2 国外研究现状
    1.4 主要研究内容与结构安排
第二章 车载自组网及相关技术
    2.1 车载自组网概述
        2.1.1 车载自组网简析
        2.1.2 车载自组网结构与特点
        2.1.3 车载自组网的技术应用
    2.2 仿真技术研究分析
        2.2.1 交通模拟技术研究分析
        2.2.2 微观交通模拟技术研究分析
        2.2.3 网络模拟技术研究分析
        2.2.4 模拟器联合仿真技术研究分析
    2.3 本章小结
第三章 车载自组网交通信息采集与处理研究
    3.1 交通信息采集技术概述
    3.2 传统交通信息采集技术
        3.2.1 固定式交通信息采集技术
        3.2.2 移动式交通信息采集技术
    3.3 车载自组网交通信息采集技术
    3.4 车载自组网的交通信息融合技术
        3.4.1 交通信息生成与处理
        3.4.2 交通信息融合与分发
    3.5 本章小结
第四章 动态路径规划方法理论研究分析
    4.1 相关问题描述与方法分析
    4.2 全局动态路径规划方法研究
        4.2.1 经典的全局路径规划方法
        4.2.2 基于双向A^*算法的路径规划方法
        4.2.3 改进双向A^*算法的动态路径规划方法
    4.3 双向A^*算法与动态双向A^*算法理论仿真分析
        4.3.1 低密度交通流状态下仿真分析
        4.3.2 中等密度交通流状态下仿真分析
        4.3.3 高密度交通流状态下仿真分析
    4.4 本章小结
第五章 基于车载自组网的动态路径规划方法仿真分析
    5.1 相关方法说明与分析
    5.2 仿真实验
        5.2.1 仿真环境搭建
        5.2.2 仿真环境设置与参数标定
    5.3 仿真实验结果分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录 A 攻读学位期间的主要科研成果
附录 B 攻读学位期间参与的主要科研项目



本文编号：3737744