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。     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

双焊接机器人避障路径规划

针对白车身双机器人同步焊接路径规划问题,采用栅格法建立双机器人同步焊接模型。首先通过改进蚁群算法和粒子群算法实现焊接机器人与工件之间的避障;其次通过C空间法实现两个焊接机器人无碰撞,求解出局部和全局最优焊接路径较好的近似解,并与标准蚁群和粒子群算法进行仿真对比实验。仿真结果表明,采用改进蚁群算法和带有交叉因子的粒子群算法,收敛速度较快,较其他算法更能缩短焊接工时。仿真结果验证了笛卡尔空间和C空间结合路径规划方法的可行性,对于双焊接机器人的路径规划具有指导意义。     

智能车辆局部路径规划与跟踪控制算法研究

针对无人驾驶汽车局部路径规划与跟踪控制,提出一种基于改进A^*算法的局部路径动态规划算法及一种基于改进LQR算法控制理论结合模糊控制与PID控制的路径跟踪控制算法。主要包括：搭建无人车辆在Frenet坐标系下利用栅格法构建预行驶区域模型;优化改进节点扩展方向,提出针对无人驾驶的五邻域扩展节点方式;A^*算法一次规划出代价值最小的目标节点,二次A^*算法规划出实时动态最优路径。另外,搭建以路径曲率变化率和横向误差变化率为状态变量的横向路径模糊跟踪控制模型,搭建以纵向误差和纵向误差变化率为状态变量的模糊PID控制模型解决参数难调问题。通过Carsim、Simulink与Perscan联合仿真平台验证设计的路径规划与跟踪控制算法有效性。     

基于新型人工势场法的车辆避障路径规划研究方法

针对道路交通环境车辆避障的复杂性,对传统人工势场法进行了改进,将其应用于车辆的避障路径规划;该方法建立了道路边界危险斥力势场模型和障碍物斥力势场模型,并在传统障碍物斥力势场中引入速度因素,车辆在以上两种势场组成的复合场中受到道路边界斥力、障碍物斥力的作用。当达到受力平衡时,通过求解方程可以得到一条安全避障路径;并在避障过程中对车辆实施速度控制。仿真分析结果表明改进后的方法规划出的路径在避障过程中,车辆与障碍物的距离增加至少20 cm,可有效地提高避障的安全性;避障过程中对主车车速进行控制,可使主车的横摆角速度和侧向加速度降低至少20%,有效地提高车辆运行的舒适性和安全性。     

无人驾驶拖拉机实时避障路径规划算法

为了实现无人驾驶拖拉机在直线作业时的实时避障路径规划功能,提出一种在改进最短切线法的基础上用五次多项式函数规划路径的避障路径规划算法。针对最短切线法规划的路径曲率不连续、难跟踪控制的问题,首先采用改进最短切线法求相关坐标点,然后基于求得的坐标点用五次多项式函数求解路径,最后得到由两段五次多项式函数曲线和直线组成的曲率连续的避障路径。对避障路径规划算法进行仿真,结果表明,该算法生成路径长度短、实时性好、安全性高。基于常州东风无人驾驶拖拉机的运动学模型设计一种模型预测控制器,在Simulink与CarSim联合仿真平台上对无人驾驶拖拉机的避障路径规划及跟踪控制进行联合仿真,结果表明：与改进最短切线法相比,基于五次多项式函数的路径规划算法规划的路径跟踪控制精度更高,更易于跟踪控制。     

基于路径规划的避障轮式移动机器人

本文介绍了一种基于路径规划的避障轮式移动机器人的设计.该设计下,能在未知的行进环境中探测障碍物,并且以智能路径规划的方法、恰当地搜索策略进行路径搜索以选择正确路线,绕过障碍物实现避障,最终到达预定的目标.     

基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制

针对在障碍物环境下的避障路径动态规划效果较差,以及在面对复杂工况和曲率较大的路况时,跟踪控制的效果仍然不理想等问题,本文以智能车辆为研究对象,提出了一种模型预测控制(MPC)结合人工势场(APF)算法的路径规划跟踪系统。将改进的势场模型函数引入到MPC的目标函数和约束中,设计了基于MPC和APF的避障路径动态规划器。。运用模糊控制对MPC的车辆横向路径跟踪控制器的权重系数进行优化。仿真结果表明：在干燥路面下,与MPC控制器相比,模糊MPC路径跟踪控制器的最大横向偏差减少19.14%。在湿润路面下,模糊MPC控制器最大横向偏差减少0.55 m。基于MATLAB/Simulink与Carsim软件搭建避障路径规划与跟踪控制联合仿真模型,选择动态障碍物不同速度进行障碍物路径动态规划及跟踪控制仿真试验。实验结果表明：跟踪规划路径过程中的最大横向偏差约为0.170 m,说明规划的避障路径能够安全有效地避开障碍物。     

面向低速自动驾驶车辆的避障规划研究

重点研究了在结构化的环境中低速自动驾驶车辆的实时路径规划问题。为了保证规划路径曲率一阶导的连续性,采用三次B样条曲线对参考路径进行平滑与插值。在Frenet坐标系下,基于五次多项式曲线生成一组运动学可行的候选路径。为了解决碰撞检测中准确性不高的问题,在Frenet坐标系下描述车辆位姿,并转换回栅格地图中进行碰撞检测。同时考虑规划路径的安全性、平滑性和连续性等,评估选取最优避障路径。最后,将该方法应用于低速无人驾驶清扫车上,对普通直道及弯道静态障碍物避障等工况进行实车试验。实验结果证明了所提出的路径规划算法的有效性。     

面向自主车辆的局部路径规划仿真系统

地面自主车辆研究是当今一个研究热点。由于地面自主车辆运行在户外复杂环境中，因此对仿真系统的研究非常重要。该文介绍了面向室外非结构环境下的自主车辆局部路径规划虚实混合仿真系统，该系统由基于真实环境的二维仿真、算法跟踪调试系统，及用于算法研究的三维虚拟仿真系统组成，采用VC＋＋6.0实现。通过将真实系统实际运行数据与仿真环境结合，为自主车辆的研究与开发提供更好、更真实的仿真环境，并在自主车辆的研究与系统联调中发挥了良好的作用。     

基于动态虚拟障碍物的智能车辆局部路径规划方法

针对传统人工势场法在智能车辆局部路径规划中未充分考虑车辆动力学和运动学约束的不足,提出一种基于动态虚拟障碍物的局部路径规划方法.首先根据环境、车辆运行状态和道路交通规则分析车辆行驶安全性并获得虚拟车道线的解析表达,再进行车辆驾驶行为决策并生成受约束的动态虚拟障碍物,最后采用考虑动力学和运动学约束的改进人工势场法进行局部路径规划.仿真实验表明,该方法在保证动力学和运动学约束的前提下,能够在不同初始速度、相对速度和相对距离工况下获得较好的规划性能.     

车道保持辅助系统数据可视化及控制策略

针对车道保持控制实车测试环节中下位机单独调试可视化不足以及时间效率低等问题,设计了一种基于PyQt的车道保持控制在线调试系统.通过Python中的Serial模块,与以STM32控制器为核心的车道保持下位机进行串口通信,下位机将获取的传感器数据信息实时传输给上位机,并按照设计的三段式车道保持控制策略进行车辆行驶状态的控...     

基于MPC的车道保持系统转向控制策略

针对汽车的自动车道保持系统,研究了基于模型预测控制(MPC)的转向控制策略.对车辆的侧向动力学和轮胎的侧偏特性进行分析,研究了以位移偏差、横摆角偏差和两者微分项为状态变量、前轮转向角为控制输入的侧向动力学模型;在该模型的基础上,建立了车道自动保持控制的优化性能指标和系统约束,引入了平滑的期望参考轨迹,设计了基于MPC的转向控制策略.仿真试验证明,在不同车速下,该控制策略均能迅速消除侧向位移偏差和横摆角偏差,保证车辆沿着车道中心线行驶,并有效平滑系统的动态响应,具有较好的适应性和鲁棒性.     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

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。     

采用RSPM-PS算法的机械手末端避障路径规划

为解决工业机器人机械手末端避障路径规划需要花费大量时间,且规划的路径可能会包含大量冗余分段点的问题,提出一种基于分段点迁移递归(RSPM)和递进约简(PS)的机械手末端避障路径规划方法.通过RSPM算法可以在碰撞段上形成分段点并进行迁移,进而递归处理各分段路径,得到一条无碰撞基础路径.通过PS算法可以去除基础路径上的冗余分段点,得到最终路径.结果表明：RSPM-PS算法能快速规划更短的基础路径且能快速有效缩短路径长度.     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

自主车辆路径规划算法研究

在自主车辆的路径规划是否经过特定点的两种实际情况下,提出了不同的解决方案。当车辆不需要经过特定点时,引入A*算法,较传统算法将启发函数改为欧几里得函数(Euclidean Distance),并引入一个权值以降低启发函数的权重。当车辆需要经过特定点时,应用Hopfield神经网络思想优化算法,以达到理想的路径规划。仿真实验表明,改进后的算法使得路径规划寻优得到明显提高,并验证了算法的有效性。