禁忌搜索算法在无人驾驶路径规划中的应用

发布时间：2021-04-08 21:25

无人驾驶车辆(Driverless vehicle,UGV)是智能汽车的一种,也可称其为轮式移动机器人,其基本运行原理是车辆通过自身搭载的传感系统探测获取车身及周围的道路环境信息,例如:道路情况,自身车体位置以及一定范围内其它可能对车辆行驶造成影响的障碍物信息,配合车内的计算机系统,并通过人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统的协调合作,规划安全路径,从而使汽车实现自主驾驶。为了保证车辆的行驶安全以及良好的交通秩序,无人驾驶车辆必须在行进过程中针对复杂的交通状况做出合理的路线调整,使其能够顺利到达目标,因而可靠的路径规划算法是提高无人驾驶车辆智能化的关键指标。这也就要求车辆能够在全局路径规划的基础上,根据局部路况做出实时的障碍物避让行为,从而安全驾驶的行驶需求。基于以上需求,本文对无人驾驶车辆的局部路径规划算法展开了研究,首先分析了无人驾驶技术的研究现状与发展趋势,对现有路径规划算法进行了归纳对比,在此基础上,对局部路径规划算法和动态避险进行分析,并分别提出了算法的改进思路,并通过仿真实验验证优化后的算法在无人驾驶车辆局部路径规划方面取得令人满意的成果,具体工作如下:(1)研究传统路径规划算法特性:在对传统路径规划算法的对比分析中发现,现有主流路径规划算法多存在运算复杂不够灵活,易陷入局部极点等问题。针对这一情况,禁忌搜索算法以其算法简单,计算灵活以及禁忌表的存在避免了局部极点问题,成为解决无人驾驶车辆路径规划问题的理想算法。(2)研究局部路径规划算法:提出了一种基于A*算法确定初始解的改进禁忌搜索算法。引入A*算法确定初始解为后期算法迭代中解的评价提供了有效依据,从而保证了算法的效率。通过仿真实验,验证了改进算法对路径规划的精度和实效性有明显提高。(3)研究无人驾驶车辆的动态避险:提出了一种利用模型预测控制及滚动优化原理,结合滚动窗口方法解决车辆行驶过程中面对突然出现的动态障碍物进行安全规避的问题。
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242;TP301.6;U463.6

文章目录

摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外无人驾驶汽车研究现状和发展趋势

1.2.1 国外无人驾驶车辆的研究现状

1.2.2 国内无人驾驶车辆的研究现状

1.3 论文的主要内容与组织结构

第2章无人驾驶车辆路径规划算法研究

2.1 引言

2.2 无人驾驶车辆的关键技术

2.3 互联网公司在无人驾驶研究中的发展模式

2.3.1 谷歌

2.3.2 百度

2.4 传统路径规划算法

2.4.1 位姿空间法

2.4.2 图搜索法

2.4.3 人工势场法

2.4.4 模糊逻辑算法

2.4.5 蚁群算法

2.5 本章小结

第3章基于TS的局部静态路径规划

3.1 引言

3.2 禁忌搜索算法概述

3.2.1 禁忌搜索算法基本理论

3.2.2 原始禁忌搜索算法的不足及优化思路

3.2.3 A*算法基本理论

3.3 算法描述

3.4 仿真实验结果及分析

3.4.1 环境建模

3.4.2 初始参数设置

3.4.3 路径光滑处理

3.4.4 有效性分析

3.5 车辆对相对静态超车实验

3.6 本章小结

第4章未知环境下的动态避险策略

4.1 引言

4.2 滚动窗口动态路径规划方法

4.2.1 滚动窗口动态路径规划方法概述

4.2.2 滚动窗口动态路径规划流程

4.2.3 滚动窗口动态路径规划方法的不足

4.3 基于滚动窗口在不可控环境中的避障策略

4.3.1 环境信息建模

4.3.2 确定窗口子目标点

4.3.3 基于滚动窗口的不可控环境中的避碰路径规划方法

4.3.4 算法描述

4.4 仿真实验结果分析

4.5 本章小结

第5章 UGV局部路径规划及避险仿真实验平台介绍

5.1 引言

5.2 UGV局部路径规划避障系统

5.3 无人驾驶汽车局部危险避障算法仿真实验平台简介

5.4 本章小结

第6章总结与展望

6.1 总结

6.2 未来工作展望

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

详细摘要

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