基于回旋曲线的垂直泊车轨迹规划与跟踪控制

为了提高复杂狭窄环境下的垂直泊车便捷性和安全性,提出一种基于回旋曲线的垂直泊车轨迹规划与跟踪控制方法.首先,将垂直泊车轨迹规划问题解耦成路径规划问题和速度规划问题,并基于回旋曲线规划曲率连续的垂直泊车路径,以及基于五次多项式曲线规划垂直泊车速度.随后,将垂直泊车轨迹跟踪控制问题解耦成垂直泊车路径跟踪控制问题和垂直泊车速度跟踪控制问题,并基于䦶Euclid Math OneLA@₂增益控制理论和预估模型设计非时间参考泊车路径跟踪䦶Euclid Math OneLA@₂增益控制律,以及基于PID控制设计垂直泊车速度跟踪控制律.最后,结合硬件在环试验平台对所提出方法的可行性和有效性进行验证.结果表明:所提出的垂直泊车轨迹规划方法得到的泊车路径曲率是连续的,且所提出的垂直泊车轨迹跟踪控制方法在泊车位宽度与车辆宽度之差大于0.655 m时可以安全、精确地引导车辆停放在泊车位.     

线控四轮转向汽车平行泊车路径规划与跟踪控制

针对线控四轮转向汽车平行泊车路径规划与跟踪控制问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的平行泊车路径规划方法和一种基于前馈控制和反馈控制的平行泊车路径跟踪控制策略.首先,综合考虑线控四轮转向汽车运动学非完整约束、动力和转向子系统的过程约束和边界约束、避障约束、泊车初始位姿和目标位姿约束,建立以最小化泊车过程总时长为目标的平行泊车路径规划约束最优化问题,并采用可以处理等式约束和不等式约束的粒子群优化算法对其进行求解,得到最优平行泊车路径.随后,利用平行泊车路径规划过程得到的车轮转向角作为前馈控制量,并利用汽车实际位姿与期望位姿的偏差构建PI反馈控制量,实现对规划的平行泊车路径快速、精确和稳定的跟踪控制.最后,利用车辆动力学仿真软件构建模型在环仿真系统,验证所提出方法的可行性和有效性.结果表明:所提出的方法可以快速、精确和稳定地引导线控四轮转向汽车自动完成平行泊车任务.     

自动泊车路径纯跟踪算法应用研究

为实现自动泊车系统的路径跟踪功能,解决纯跟踪算法由于预瞄距离选取不当导致的方向盘抖动、跟踪精度下降的问题,文中提出了一种改进的纯跟踪路径跟踪算法,该方法在传统纯跟踪算法的计算结果基础上设计了一种带记忆参数的方向盘转角修正算法.实车实验表明,该方法适用于自动泊车系统,可以在适用工况下选取较小的预瞄距离,在保证跟踪精度的同时解决了纯跟踪算法在小预瞄距离下的方向盘抖动问题.     

基于RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

基于样条理论的自动垂直泊车轨迹规划

分析泊车轨迹曲线设计要求并综合B样条曲线特点,提出基于B样条曲线理论通过对轨迹控制点优化进行自动垂直泊车轨迹规划的方法.分析泊车过程中存在的可能性碰撞点,并建立相应的避撞约束函数.考虑泊车环境障碍约束、车辆自身参数约束、泊车初始点方位约束、泊车终点位置约束,以泊车轨迹的最大曲率值最小化为目标,以轨迹曲线控制点为变量,根据Ackerman转向原理建立车辆运动轨迹多约束方程.分别对一般泊车环境和狭小空间泊车环境进行泊车轨迹规划,利用Matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹控制点,得出轨迹曲线.仿真结果表明:对于一般泊车环境该方法能使车辆无碰撞地进入车位,且满足泊车轨迹曲率连续性;对于相对狭小泊车环境,也能求得一组轨迹控制点,通过不断调节前轮转角实现车辆无碰撞地泊车入位并保证了轨迹曲率的连续性.仿真结果表明了基于样条理论的泊车轨迹规划方法可实现车辆无碰撞地泊车入位,并满足轨迹曲率连续性要求,有效地解决了泊车过程中停车转向问题.     

全自动平行泊车路径规划方法研究

为解决车辆泊车过程中发生碰撞预警,导致车辆无路径可跟踪的问题,为提高泊车成功率,提出一种全自动泊车路径规划方法,包括一次路径规划和二次路径规划。在对不同泊车状态进行约束分析的基础上,以路径曲率最小为优化目标,建立路径优化函数。利用Matlab非线性约束优化函数求得一次、二次路径轨迹函数参数。车辆在一次泊车发生碰撞预警的情况下进入二次路径规划模块。仿真结果表明:一次路径规划方法能满足车辆轨迹连续且无碰撞泊入车位;如若出现预警碰撞,二次路径规划方法能保证连续、安全泊入车位,为安全泊车提供了二次保障。     

基于线性扩张状态观测器的平行泊车路径跟踪

为了消除外界干扰和转向系统运动学模型的不确定性的影响,建立了平行泊车系统的车辆运动学模型,设计了一个三阶线性扩张状态观测器,该观测器可将外界干扰和模型不确定性看作系统总的扰动量进行观测和补偿,而不需要建立被控对象的精确数学模型.基于该观测器,设计了平行泊车路径跟踪控制器,并对其性能进行了仿真和实车验证.仿真结果表明,所设计的平行泊车路径跟踪控制器的控制效果优于传统PID控制器,抗外界干扰能力更强.实车试验结果表明,该路径跟踪控制器能够精确控制车辆完成平行泊车任务,最大误差仅为0.111 m.     

采用hp自适应伪谱法的全自动泊车系统轨迹规划与跟踪控制

针对平行泊车和垂直泊车应用场景,提出一种基于hp自适应伪谱法的全自动泊车系统轨迹规划与跟踪控制方法。首先,综合考虑汽车运动学约束、泊车过程中避障约束和边界条件约束,建立泊车轨迹规划问题数学描述,并通过hp自适应伪谱法将其转化成非线性规划问题进行求解;然后,将泊车轨迹跟踪控制问题解耦成了泊车路径跟踪控制问题和泊车速度跟踪控制问题,并基于有限时间稳定性理论设计了泊车路径跟踪快速终端滑模控制律,以及基于"比例+积分"平滑切换准则设计了泊车速度跟踪控制律。结合汽车动力学仿真软件对所提出的全自动泊车系统轨迹规划与跟踪控制方法的可行性和有效性进行验证,结果表明:针对不同泊车起始点,所提出的方法均可以规划出满足约束条件的时间最短泊车轨迹,并能够精确地控制汽车沿着规划的轨迹自动完成泊车操作。     

基于改进快速行进树的自主代客泊车路径规划

为了加速自主代客泊车系统落地，基于改进快速行进树算法提出了一种自主代客泊车路径规划方法.首先，采用类广度优先搜索策略建立环境地图的“路径场”，并提出一种高计算效率的避障检测策略，基于环境地图“路径场”提出一种符合汽车非完整约束的远端参考点和近端参考点选取原则与路径节点更新原则，通过使路径节点逐渐靠近目标节点来完成自主代客泊车引导路径规划任务. 其次，基于Dubins曲线规划满足初始泊车方位角任意性要求和泊车位方位角的非唯一性要求的泊车路径，引导汽车安全驶入泊车位.最后，仿真验证所提方法的可行性.结果表明：相对于传统的快速行进算法，所提方法规划的自主代客泊车路径满足汽车非完整约束要求，可以安全引导汽车完成自主代客泊车任务.     

基于分层架构的自主代客泊车路径规划

为了解决最后一公里自动驾驶问题,提出一种基于分层架构的自主代客泊车路径规划算法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地将自主代客泊车环境地图转化成为Voronoi图,量化自主代客泊车环境中任意栅格格网区域与其最近障碍物距离.随后,利用A*算法规划出全局自主代客泊车路径,并采用优先队列数据实现A *算法的开放列表来提升其计算效率.最后,基于自主代客泊车环境Voronoi图实现汽车碰撞检测,并采用改进动态窗口法沿着全局自主代客泊车路径规划出满足汽车非完整约束和机械约束的无碰撞路径,扩展传统动态窗口法的可行解空间和降低其保守性.在VC ++6.0环境中验证所提出的自主代客泊车路径规划算法的可行性和有效性,结果表明,该算法可以安全、快速地引导汽车到达目标泊车位附近,为汽车后续执行泊车操作奠定基础.     

面向动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划

针对存在动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划问题,提出一种基于D*算法和动态窗口法的自主代客泊车路径规划方法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地构建自主代客泊车场景的静态环境地图,并采用Dijkstra算法实时更新动态障碍物影响的局部静态环境地图信息.随后,利用D*算法将自主代客泊车场景静态环境地图转化为静态路径场,得到...     

无人机快速航迹规划算法

基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性.     

两种改进的最优路径规划算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

用遗传算法进行路径规划

本文在一种基于网络结构的并行路径规划算法的基础上，为解决该算法的全局最优问题，引入了遗传算法。由于所针对具体的问题的特殊性，本文所使用的遗传算法和通常的遗传算法在某些方面上有所不同。本文所用的遗传算法，采用了“远亲交配”的思想以获取新一代的成员，取得了较好的仿真结果。     

动态未知环境中的优化路径规划算法

提出一种在未知动态环境中进行启发式优化搜索的实时路径规划算法．该算法采用并行搜索策略，在机器人当前位置点到终点的连线方向上作角度增减两个方向的并行搜索．仿真试验证明该算法是实时而有效的．     

基于Matlab的多约束自动平行泊车轨迹规划

分析泊车轨迹曲线特点,在已有轨迹函数基础上提出新的轨迹函数,通过对实际泊车轨迹的拟合证明该函数的可用性.分析泊车环境中存在的可能碰撞点,建立相应的避撞约束函数.以泊车环境障碍约束、车辆自身参数约束、泊车初始点方位约束、泊车终点位置约束为轨迹函数的约束函数,以泊车终点车辆与车位夹角最小为目标函数建立单目标多约束轨迹方程.分别对一般泊车环境和狭小空间泊车环境进行泊车轨迹规划,利用Matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹函数参数.仿真结果表明:对于一般泊车环境,该方法能满足泊车轨迹曲率连续性,使车辆无碰撞进入车位,并使车辆与车位平行;对于狭小空间泊车环境,虽未能使车辆与车位平行,但实现了车辆无碰撞地泊车入位并保证轨迹曲率的连续性.由此可知该方法可实现车辆无碰撞地泊车入位,并满足轨迹曲率连续性要求,有效地解决了泊车过程中停车转向问题.     

A novel method for robot path planning

Path planning is one of the most important problems in the design of a mobile robot. A novel approach called generalized Voronoi diagrams (GVD) may deal with this matter. First, a method was introduced to normalize the obstacles and present efficient techniques for generating GVDs. Then a best path searching algorithm was presented. Examples implemented were given to indicate the availability of the mentioned algorithms. The approaches in this paper can also be used in applications including visualization, spatial data manipulation, etc.     

非冗余机械臂奇异路径跟踪算法

非冗余机械臂跟踪设定路径时 ,奇异点上 Jacobian矩阵降秩 ,基于 Jacobian逆的运动规划方法将失效。针对此问题提出一种精确跟踪奇异路径的算法 ,把路径跟踪问题化为非线性特征值问题 ,用数值方法求解路径跟踪方程 ,得到以扩展空间解曲线弧长为参数的逆运动学解 ,而关节轨迹可规划为弧长参数的任意函数。算法采用自适应步长和一阶模型预测方法 ,具有较低计算复杂性和较快收敛速度。给出一个仿真算例 ,说明了算法的有效性