复合工况下智能车辆的局部路径规划

发布时间：2020-11-12 00:58

　　 智能车辆是汽车科技发展的产物,它将在降低交通事故发生率、减少交通拥堵、改善大气环境、降低能源消耗等方面做出重要贡献。无人驾驶是智能车辆发展的高级阶段,局部路径规划作为无人驾驶技术最核心的技术之一是研究无人驾驶不可或缺的环节。车辆在行驶中会面临复杂多变的交通环境,为了让局部路径规划技术的研究更贴近实际情况,本文针对复合工况下的局部路径规划进行研究,主要研究内容分为两部分,分别是横向的轨迹规划和纵向的速度规划。具体研究内容如下:(1)智能车辆的轨迹规划方法研究。智能车辆的轨迹规划就是要规划出一条连接车辆当前位置到局部目标点的轨迹,而这条轨迹又要符合来自道路、障碍物和车辆自身的约束。1)为了得到满足道路和障碍约束的路径,本文通过对比分析Astar算法和RRT算法两种主流的路径搜索算法,在Astar算法基础上借鉴了RRT算法避障检测和利用贪心算法缩短路径的优点,提出了改进的Astar算法用以路径搜索,利用三次B样条曲线对路径进行平滑处理;2)为了得到满足车辆自身约束的轨迹,基于车辆运动学和动力学设计了轨迹簇,并利用评价函数选择最优轨迹;3)为了得到局部路径规划的局部目标点,本文介绍了已知全局路径和决策命令的情况下在结构化道路和非结构化道路环境中选择局部目标点的方法。(2)智能车辆的速度规划方法研究。轨迹规划给出的是一条轨迹曲线,速度规划给出的是这条轨迹曲线上的速度状态信息。1)本文基于对移动障碍物未来轨迹预测建立已知轨迹纵向位移与时间的二维关系图,在此二维图中利用改进的Astar算法进行速度规划;2)利用五次曲线基于梯度下降法对速度规划方案进行平滑处理;3)基于平滑得到的五次多项式利用评价函数对速度规划方案评价择优。(3)复合工况下局部路径规划方法的研究。在轨迹规划和速度规划的基础上制定了复合工况下局部路径规划的总体解决方案。针对轨迹规划、速度规划和复合工况设计了仿真场景,利用Carsim与MATLAB/Simulink联合仿真平台分析验证了本文提出的局部路径规划方法的合理性和有效性。
【学位单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U463.6
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
    1.3 研究内容
        1.3.1 智能汽车概述
        1.3.2 无人驾驶系统构成
        1.3.3 局部路径规划简介
    1.4 本文的主要研究内容
    1.5 结构安排
2 智能车辆的轨迹规划方法研究
    2.1 智能车辆的路径搜索算法研究
        2.1.1 Astar算法概述
        2.1.2 Astar算法原理
        2.1.3 基于RRT的路径搜索算法
        2.1.4 Astar算法与RRT算法的对比与分析
        2.1.5 基于RRT算法优点改进Astar算法的原理
    2.2 基于B样条曲线的路径平滑方法研究
        2.2.1 B样条曲线概述
        2.2.2 三次B样条曲线的研究
        2.2.3 三次B样条曲线在路径平滑中的应用
    2.3 基于车辆运动学和动力学的轨迹规划方法研究
        2.3.1 车辆运动学分析
        2.3.2 车辆动力学分析
        2.3.3 轨迹簇的设计与最优轨迹的选择
    2.4 局部路径目标点的选取
    2.5 本章小结
3 智能车辆的速度规划方法研究
    3.1 基于改进ASTAR算法的速度规划方法
        3.1.1 障碍物预测
        3.1.2 创建ST图
        3.1.3 ST图栅格化
        3.1.4 创建目标时刻点
        3.1.5 搜索产生路径
    3.2 基于梯度下降法的速度平滑方法
        3.2.1 多项式同归简介
        3.2.2 回归拟合原理
        3.2.3 梯度下降法概述
        3.2.4 梯度下降法在速度规划中的应用
    3.3 最优速度规划方案的选择
    3.4 本章小结
4 复合工况下的局部路径规划方法研究与验证
    4.1 虚拟仿真平台的搭建
        4.1.1 仿真软件简介
        4.1.2 联合仿真平台
        4.1.3 仿真软件参数设置
    4.2 复合工况总体技术方案设计
        4.2.1 复合工况的定义
        4.2.2 场景的定义
        4.2.3 局部路径规划方法在复合工况的解决方案
    4.3 轨迹规划方法仿真实验
    4.4 速度规划方法仿真实验
    4.5 复合工况下局部路径规划方法仿真实验
    4.6 本章小结
5 全文总结与展望
    5.1 未来研究工作展望
    5.2 全文总结
致谢
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 安林芳;陈涛;成艾国;方威;;基于人工势场算法的智能车辆路径规划仿真[J];汽车工程;2017年12期

2 张琳;章新杰;郭孔辉;王超;刘洋;刘涛;;未知环境下智能汽车轨迹规划滚动窗口优化[J];吉林大学学报(工学版);2018年03期

3 宋晓琳;周南;黄正瑜;曹昊天;;改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用[J];湖南大学学报(自然科学版);2017年04期

4 宋晓琳;潘鲁彬;曹昊天;;基于改进智能水滴算法的汽车避障局部路径规划[J];汽车工程;2016年02期

5 杜明博;梅涛;陈佳佳;赵盼;梁华为;黄如林;陶翔;;复杂环境下基于RRT的智能车辆运动规划算法[J];机器人;2015年04期

6 曹昊天;宋晓琳;黄江;;基于弹性绳理论的自主车辆防碰撞的路径规划[J];汽车工程;2014年10期

7 孙浩;邓伟文;张素民;吴梦勋;;考虑全局最优性的汽车微观动态轨迹规划[J];吉林大学学报(工学版);2014年04期

8 姜岩;龚建伟;熊光明;陈慧岩;;基于运动微分约束的无人车辆纵横向协同规划算法的研究[J];自动化学报;2013年12期

9 修彩靖;陈慧;;基于改进人工势场法的无人驾驶车辆局部路径规划的研究[J];汽车工程;2013年09期

10 徐娜;陈雄;孔庆生;韩建达;;非完整约束下的机器人运动规划算法[J];机器人;2011年06期

相关博士学位论文 前4条

1 杜明博;基于人类驾驶行为的无人驾驶车辆行为决策与运动规划方法研究[D];中国科学技术大学;2016年

2 汪明磊;智能车辆自主导航中避障路径规划与跟踪控制研究[D];合肥工业大学;2013年

3 宋金泽;自主泊车系统关键技术研究[D];国防科学技术大学;2009年

4 孙振平;自主驾驶汽车智能控制系统[D];国防科学技术大学;2004年

相关硕士学位论文 前1条

1 冯来春;基于引导域的参数化RRT无人驾驶车辆运动规划算法研究[D];中国科学技术大学;2017年

本文编号：2880005