智能车辆避障路径规划方法研究

为解决车辆在避障时由于路径曲率不连续易发生原地转向的问题,该文对比探究智能车辆避障路径规划方法,开展了五次贝塞尔曲线、三次贝塞尔曲线、五次样条曲线和三次样条曲线避障路径研究。首先,确定控制点分别拟合出五次贝塞尔曲线、三次贝塞尔曲线、五次样条曲线和三次样条曲线的避障路径;其次,采用Matlab和Carsim联合仿真分析的方法对该四种避障路径的曲率进行对比分析;最后,基于无人驾驶平台,采用纯跟踪预瞄模型开展实车试验,以此探究四种避障路径的工程实用性。结果表明：采用样条曲线和贝塞尔曲线进行避障规划,车辆的横向超调量为0;相比于三次曲线避障方法,五次曲线避障方法所规划的路径曲率更连续;相比于样条曲线避障方法,贝塞尔曲线避障方法车辆的转向更稳定。     

基于Q-IGA动态拟合贝塞尔曲线的路径规划

为在路径规划过程中得到一条适用于实际情况的最优路径,并克服遗传算法自身固有的易收敛于局部最优解和复杂度较高的缺点,提出一种基于Q-IGA（Q-standard Improved Genetic Algorithm）算法动态搜索贝塞尔曲线控制点的路径规划算法. 该算法摒弃利用贝塞尔曲线直接拟合最优路径的静态方式,使路径搜索与控制点搜索两个过程同时进行;并且在选择算子中添加一个判断准则,利用Q值检验法剔除相似度较高的解决方案,增强种群的多样性;与此同时,优化适应度函数,加入机器人体积及转弯角度带来的代价,使选择出的路径是一条距离较短且与障碍物保持安全距离的合理路径. 仿真结果表明,Q-IGA算法比改进人工势场法和混合遗传算法得到的路径更为合理,可降低机器人耗能,减少搜索时间,更适于实际的工业应用.     

基于五阶Bezier曲线的无人车避障轨迹规划

无人驾驶汽车的局部路径规划对于自动驾驶技术的推广有着至关重要的作用。为了研究无人驾驶汽车在运行过程中前方会出现会静止障碍物采用换道避障策略的情况,提出了基于五阶Bezier曲线的局部路径规划方法。首先,通过分析车辆性能极限及车辆碰撞边界确定换道过程中车辆的可行驶域,再进一步考虑车辆的物理特性提出轨迹曲线优化目标函数,确定五阶Bezier曲线的6个控制点,得到最优避障轨迹。然后利用CarSim和MATLAB/Simulink软件进行仿真实验验证。结果表明此方法能够规划出易于车辆跟踪的轨迹曲线,且针对不同车速情况下的换道避障能够分别产生此车速下的最优避障轨迹。     

超冗余机器人避障轨迹规划

超冗余机器人的众多冗余自由度允许它在非结构化的工作环境中灵活运动,这将使得超冗余机器人能够在航天勘探、军事侦察以及医学检测等复杂任务中发挥出传统机器人无法承担的重要作用.目前对超冗余机器人轨迹规划方式的研究较少,尤其是超冗余机器人避障轨迹规划方面.针对超冗余机器人避障轨迹规划问题,首先阐述超冗余机器人运动学逆解与超冗余机器人轨迹规划之间的关系以及轨迹规划的方式.随后列举并探讨超冗余机器人避障轨迹规划的算法,包括局部避障规划算法、全局避障规划算法以及结合智能算法的避障规划,并对这些算法所存在的问题进行分析.最后对超冗余机器人轨迹规划的未来发展方向进行展望.     

智能机械平台轨迹规划与避障方法研究

为了更好地了解当前各类路径规划算法的优缺点,文章通过对当前各种智能机械平台的自主路径规划算法的分析研究,阐述了各种算法的工作原理、适用范围和优缺点等。研究结果表明,全局路径规划算法更多地应用于静态环境中,对实时性要求不高,注重路径规划最优性;而局部路径规划的大多数算法都有容易陷入局部最优解的缺点,常需要结合其他方法来优化,在动态环境中算法的难易程度普遍对规划信息量比较敏感。     

结构化道路下基于层次分析法的智能车避障轨迹规划

为实现结构化道路下智能车最优避障轨迹的规划,设计了基于层次分析法的轨迹择优体系。首先,以三次B样条曲线为路径规划器,生成满足曲率连续且曲率最值受控的路径,并以此构造路径簇;其次,为实现主客观指标的量化表达,以平滑性和经济性为准则,以路径长度、曲率和、曲率变化率和以及偏离目标点的距离为子准则,构造AHP路径择优体系,筛选出最优的路径;然后,采用三次多项式表征速度相对时间的变化,以满足速度、加速度、加速度导数的连续;最后,参考国家标准设计测试场景,验证方法的稳定性与算法的实时性。经5 000次循环仿真测试表明:算法具有较高的实时性,0.1 s内能规划出可行轨迹的概率在94%,0.16 s内则能100%规划出可行轨迹;规划的轨迹便于车辆跟踪,方法具有较高的稳定性,实车峰值横向误差小于0.21 m,峰值车速误差小于0.42 m/s,平均车速误差小于0.11 m/s,总体呈收敛的趋势。     

拖挂式移动机器人的多约束避障轨迹规划

基于七次多项式曲线研究了拖挂式移动机器人多约束避障轨迹规划问题,建立了具有非完整约束特性拖挂式移动机器人的前向和后向运动学模型。在速度、加速度、急动度、曲率和曲率导数等多约束条件下,提出基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法。考虑平稳性、舒适性和交通效率等设计了优化目标函数,对七次多项式曲线参数进行优化。仿真结果表明,所提出的基于七次多项式曲线的避障轨迹规划方法,能够得到多约束条件下满足最优避障时间和最优避障距离的避障轨迹规划结果。     

基于改进的Khatib方法的冗余机器人避障轨迹规划

讨论了人工势场方法中Khatib方法规划冗余度机器人手爪在障碍环境中的轨迹问题，基于Khatib方法提出由程序自动确定势场力比例因子的改进方法，寻找一条机器人手爪从起点到终点的安全路径。仿真结果表明，使用该方法计算时间短，参数选择设计合理。     

基于混合样条曲线的换刀机器人换刀轨迹规划研究

为研究换刀机器人能沿特定路线平稳运动的问题,对机器人模型进行运动学分析和轨迹规划.利用旋量理论推导出机器人的运动学模型,结合蒙特卡洛法仿真得到了机器人末端工作空间的分布情况.提出一种多节点多样条曲线运动的轨迹规划方法,以关节位移、角速度和角加速度为评价指标,分别采用3-3-3,5-5-5和4-5-5样条曲线进行了轨迹规...     

面向无人驾驶的车辆协同换道轨迹规划研究

换道轨迹规划是无人驾驶车辆核心功能模块之一。传统换道轨迹模型研究场景简单,较少考虑车辆间的相互影响。为此,综合考虑换道过程中车辆之间的相互作用,结合车辆运动特性,引入换道安全控制参量——车间间距,建立考虑前方障碍车辆的多项式协同换道轨迹模型。基于换道安全考虑,采用矩形构建车辆模型分析换道过程中车辆的几何关系。以换道车辆的几何特征角点与前方障碍车辆车尾的相对位置关系建立安全约束方程。与现有多车换道轨迹规划方法相比,轨迹方程形式简单,求解方便,换道安全控制参量物理意义直观明确。仿真实验验证了换道轨迹模型的可行性与合理性,研究结果为无人驾驶多车安全换道轨迹规划研究提供探索性研究。     

消减换道行为影响的换道轨迹规划

构建了一种能够消减换道行为影响的换道轨迹规划,将帕累托最优理念引入至自主换道行为中,通过IDM（intelligent driver model）模型构建周边车辆的优化目标。采用5次多项式模型构建换道车辆的优化目标,引入多目标优化算法求解该多目标问题,从而获得换道车辆与周边车辆的帕累托最优前沿。实验表明相比于现有算法所提算法能够显著降低换道区域内所有车辆的总损失,提高区域内交通流运行状态及安全。     

面向多工况的智能车换道轨迹规划方法

针对智能汽车在结构化道路上换道时存在的可行性和安全性问题,分不同工况进行轨迹规划的研究.在简单的无障碍换道时,提出一种新的改进余弦换道模型,使换道轨迹曲率连续、过渡平滑.当需要避障换道时,采用多项式来描述换道轨迹,提出基于评价指标的边界条件选取.同时,通过预测交通车的行驶轨迹,进行双5次多项式规划以避开交通车.在弯道换道时,也采用多项式的方法,考虑坐标的转化,得到以初始坐标系为基准的边界条件.仿真结果表明:提出的轨迹规划方法较已有算法在效率、舒适性、安全性等指标上具有良好的换道性能.     

基于B样条算法的智能车辆局部避障路径规划

为保证智能车辆合理局部避障,基于B样条算法对局部避障路径规划问题进行了研究。通过建立纵向模型确定防撞约束条件,并结合车辆动力学约束、TTC碰撞时间等条件对传统B样条算法进行改进,进而得到控制点位置,规划出不同工况下的避障路径。运用CarSim与Matlab建立联合仿真平台,对规划路径进行仿真验证,结果表明规划路径安全平滑,能够有效躲避障碍物,满足横向稳定要求。     

考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略

汽车加速度和速度因交通环境障碍物实时动态变化,智能汽车避障实时参考轨迹不光滑变化;参数摄动,车速实时变化和采集信号干扰,将造成智能汽车动态侧向避障精准控制困难。为此,提出考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略。该控制策略分为动态轨迹规划层和动态轨迹跟踪层;动态轨迹规划层依据障碍物汽车加速度和速度动态变化,采用基于避障极限位置的动态轨迹规划算法,以规划能够保证智能汽车侧向安全避障的实时参考轨迹;动态轨迹跟踪层设计了考虑了质量、转动惯量和前后侧偏刚度参数摄动的鲁棒控制器,以实现实时动态参考轨迹精准跟踪。最后,利用Matlab/Simulink和Trucksim软件联合仿真,进行所提控制策略仿真验证。仿真结果表明：动态轨迹规划层能够依据障碍物汽车加速度和速度实时变化,实时规划了安全侧向避障动态参考轨迹;轨迹跟踪层克服了质量、转动惯量、前后侧偏刚度参数摄动,以及实时参考轨迹不光滑动态变化,平滑良好地跟踪了侧向避障实时参考轨迹。因此,所提控制策略实现了智能汽车安全动态侧向避障,同时确保了避障过程汽车横摆稳定性。     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划,提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法.首先,建立差速驱动机器人运动模型,用于操控左右两个驱动轮线速率,完成机器人转弯及非匀速运动;其次,利用Bézier曲线描述路径状态,将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题,提升机器人...     

基于V2V的高速换道轨迹多目标规划

为了解决传感器式智能车辆换道灵活性差和安全性低等问题,提出一种V2V模式下的高速换道模型.在换道起始时刻,通过V2V获取周围交通车的状况,确定与周围交通车在换道前应该保持最小的安全换道距离,判断换道的可行性.换道条件允许的情况下,采用多项式函数对车辆的换道轨迹进行描述.并建立了权衡换道舒适性和效率的目标函数对轨迹进行多目标规划,为车辆规划出该交通环境下的最优换道轨迹.结果表明:与非V2V换道模型相比,在换道空间不够充裕的情况下,通过V2V规划出来的轨迹,在换道过程中与周围车辆保持着更大的安全车距;CarSim仿真中车辆轨迹跟踪误差和动力学参数都控制在合理的范围内,进一步说明多目标优化的轨迹可以综合提升换道的效果,使得车辆能够适应不同交通环境.     

基于DSP的智能小车避障系统设计

随着移动机器人技术和传感器技术的发展，智能化成为未来移动机器人的发展方向。设计了一种以TI公司生产的DSP芯片TMS320VC5402为控制核心的智能小车自动避障系统，选用四组超声波传感器测量智能小车与障碍物之间的距离，着重对系统的硬件进行了设计，并阐述其工作原理。该系统设计简单、成本低、实时性好，在室内环境中取得了预期的试验结果。     

基于贝塞尔曲线的卵石骨料混凝土细观模型

针对目前卵石骨料混凝土细观模型的研究不足建立了一种基于贝塞尔曲线的卵石骨料模型,并通过图像处理方法获取了真实卵石骨料的长宽比和半径变异度两个重要参数的概率分布特性。在此基础上,进一步开展了混凝土细观模型迂曲度的研究。结果表明:贝塞尔曲线可以有效地模拟具有光滑边缘的卵石骨料;对真实卵石骨料形状的图像处理结果表明,骨料长宽比服从一般极值分布,取值大多在1.0～3.0之间,半径变异度服从对数正态分布,取值大多在0.1～0.8之间;卵石骨料混凝土细观模型的迂曲度小于碎石骨料,且两者的差别随着骨料含量的增加而增大。     

基于五次多项式的智能车辆轨迹规划

针对智能车辆换道轨迹中存在的侧向加速度过大或轨迹曲率不连续的问题,在对传统车辆换道模型进行比较分析的基础上,提出基于五次多项式换道模型的轨迹规划方法.基于换道轨迹安全性和效率性的要求,以车辆换道时的侧向加速度、换道时间和车辆横摆角速度为优化变量,设计目标函数.通过求解目标函数得到最优换道时间,进而得到最优换道轨迹.对等速偏移+正弦函数换道模型和五次多项式换道模型进行仿真对比.结果表明：利用五次多项式换道模型的轨迹规划方法,当路面附着系数为0.2时,侧向加速度最大值为0.45 m/s²,轨迹的曲率最大值为2.02×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.6时,侧向加速度最大值为0.70 m/s²,轨迹的曲率最大值为1.12×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.8时,侧向加速度最大值为0.81 m/s²,轨迹的曲率最大值为0.90×10^-3 m^-1,均小于等速偏移+正弦函数换道模型轨迹曲线的侧向加速...     

基于贝塞尔曲线及柏林噪声模型的纱线外观仿真

对纱线进行的计算机建模及仿真是织物仿真技术的基础.为了提高纱线外观的仿真模拟效果,提出了一种基于贝塞尔曲线及柏林噪声模型的纱线外观仿真方法,即利用随机产生的控制点构造贝塞尔曲线模拟纱线轮廓,利用柏林噪声对纱线毛羽进行模拟.实验证明该方法具有较好的仿真效果.