低速无人驾驶车辆双向行驶控制方法

针对无人驾驶车辆在复杂景区场景低速双向行驶的问题,概述了正向行驶的运动学模型及其跟踪结果,并且在分析车辆倒车运动学模型的基础上,提出一种基于模型预测控制理论的无人驾驶车辆双向轨迹跟踪控制方法。对该双向轨迹跟踪控制方法使用MATLAB工具进行仿真,并在实车上进行验证。结果表明,该方法可以保证无人驾驶车辆稳定地进行双向跟踪参考轨迹行驶。     

考虑交互轨迹预测的自动驾驶运动规划算法

针对自动驾驶汽车运动规划中预测周围交通态势的问题,提出一种考虑周围车辆间交互轨迹预测的运动规划算法.首先,针对结构化道路信息,构建改进社会力模型,对自动驾驶汽车周围的车辆行驶轨迹进行预测.其次,在Frenet坐标系下采样生成轨迹集合,将轨迹集合和预测轨迹投影到时空占用图上,计算投影点之间的最短距离进行碰撞检查,并结合加速度、曲率检查对轨迹进行筛选以得到候选轨迹.然后,构建代价函数对筛选过的候选轨迹进行评估得到最优运动轨迹.最后,不同行驶场景中的仿真结果表明,该运动规划算法能提前决策驾驶行为,规划出的速度曲线更加平稳,运动轨迹的安全性、舒适性和行驶效率更高.     

基于车牌照模型的大地坐标系下车辆精确定位

为了对车辆位置进行快速准确定位,提出了一种基于车牌照模型来获取大地坐标系下车辆精确位置的方法。首先通过离线标定的摄像机参数,推导图像平面与道路平面之间的坐标转换关系;然后对感兴趣区域内的车辆进行身份识别,根据车牌照宽度和高度已知,以及车牌照平面与道路平面垂直的约束条件,建立车牌照模型来对车辆进行精确定位;最后引入东北天坐标系来实现车辆定位结果从图像坐标系到大地坐标系的转换。实验结果表明该方法能对车辆位置进行快速精确定位。     

越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪

提出一种越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪控制方法.针对越野地形建立了考虑路面倾角的智能车辆动力学模型,并推导了基于零力矩点的车辆侧倾安全约束.然后考虑上述车辆动力学模型及安全约束条件,设计了基于模型预测的智能车辆轨迹跟踪控制器.仿真试验表明该方法可以有效地适应复杂的越野地形,并能够在实现无碰撞轨迹的同时防止车辆发生侧翻危险.      

基于直线模型的微型飞行器姿态角计算

利用地平线进行微型飞行器(MAV)稳定飞行控制中的姿态估计.根据地平线的直线模型,将地平线视作一条直线,依据线性摄像机成像投影关系,建立地平线在世界坐标系和图像坐标系中的位置对应关系.通过推导得出图像坐标系中地平线的直线方程参数与摄像机姿态角的对应关系,实现通过地平线的直线方程参数计算MAV的姿态角.实验验证了该方法的正确性.在对俯仰角的求取问题上,与使用占天面积比的方法进行了比较,通过仿真实验论证了该方法的优势.     

基于ATMEGA128的超声波倒车雷达的设计

本文针对车辆碰撞追尾事故,给出了汽车倒车雷达系统的软、硬件以及实时超声测距的原理与实现过程。该系统以AT-MEGA128作为核心处理器,实现了汽车倒车雷达系统的超声波测距。     

交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法

提出了一种交通视频中的Kalman滤波的多车辆跟踪算法.该算法利用Kalman滤波器反馈控制系统估计运动状态进行预测和修正,并为运动目标建立模型;利用当前车辆的信息对下一帧目标的位置进行预测,以便缩小目标的搜索范围和搜索时间,从而快速跟踪车辆.利用车辆的外接矩形框大小、质心等特征对车辆进行特征匹配,为交通视频中的车辆建立对应关系,利用新的系统参数更新模型,获得车辆的轨迹,如此反复,从而实现对车辆的跟踪.实验结果表明,此算法运算速度很快,对于车辆这样的快速运动目标,也具有较好的跟踪效果.     

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

倒车时螺旋桨横向力计算方法

介绍了关于倒车螺旋桨横向力计算的问题.通过对倒车螺旋桨状态的分析,提出一种螺旋桨横向力计算的理论方法.类比进车时排出流对舵影响的方法,推导出倒车排出流的计算公式,同时对斜流横向力的系数进行了修正.依据理论分析,分别对不同的船型进行仿真研究,最后以实船进行验证.仿真结果表明,计算方法是合理有效的.     

轮廓误差补偿算法研究

针对轨迹跟踪的轮廓误差补偿算法的缺陷,研究了交叉耦合控制算法、局部任务坐标系、全局任务坐标系等控制算法,进行了详细的理论计算与推导.以两轴联动装置作为研究载体,对这两种补偿算法在交叉耦合控制领域的应用进行了深入对比分析与探讨.基于Matlab/Simulink进行了计算机仿真,结果显示,在低速圆形轮廓跟踪下局部任务坐标系算法效果良好,而在高速和大曲率的椭圆轮廓轨迹跟踪下,全局任务坐标系算法比局部任务坐标系算法具有明显优势.     

基于FPGA的倒车可视影像系统设计与实现

为了防止司机倒车时因为"后视"不良发生危险,本文设计了一种基于FPGA的倒车可视影像系统。测试表明,汽车倒车时该系统能清晰实时显示车后影像,能准确测量汽车与障碍物之间的距离,并根据距离的远近发出不同的报警声音,当有人经过时可以实时报警,大大地提高了司机倒车时的安全性,并且该系统电路结构简单、成本功耗低、可靠性高。     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

基于时间延迟动态预测的自动驾驶控制

由于驾驶过程中的延迟和前视距离等因素,无人车无法准确跟踪规划轨迹。该文通过选择简化的自行车车辆模型,在纯跟踪模型的基础上对原有的算法进行优化,提出了一种基于动态延迟预测的自动驾驶控制方法。通过车辆运动学模型预测延迟后的车辆运动方向和位置信息,并根据行驶方向和轨迹方向之间的偏差值,获得最佳前视距离。MATLAB仿真结果表明,改进的算法可以以7m/s的行驶速度跟踪规划轨迹,平均误差可以控制在0.3m以内,跟踪性能优于传统的纯跟踪方法。     

高超声速无动力滑翔三维轨迹规划方法

轨迹规划是进行高超声速滑翔飞行器任务设计以及提高制导方法适应性的有效途径. 定义了目标平面坐标系,并将该坐标系作为参考坐标系推导了归一化能态方程. 该方程具有定积分区间的优点,并可用状态直接表征横程和纵程. 基于该方程提出了纵向轨迹规划方法和侧向轨迹规划方法,并考虑轨迹横向曲率,提出了结合纵向轨迹规划方法和侧向轨迹规划方法的三维轨迹规划方法. 仿真计算结果表明该方法可快速、精确地完成高超声速滑翔飞行器的滑翔轨迹规划.      

基于多约束随机模型预测控制的无人车运动规划与控制

提出了一种基于随机模型预测控制的无人车运动规划方法。在道路坐标系下,采用质点运动模型和高斯分布对周围动态车辆的预测轨迹进行位置不确定性表征,并使用随机模型预测控制（SMPC）中的机会约束进行描述,以此建立车辆空间位置的约束。通过变步长求解方式获得基于运动学模型的初始控制序列。基于此初始解,考虑车辆动力学信息,引入基于横摆角速度和质心侧偏角关系的稳定性约束,求解最优控制量。在多种工况下,通过仿真试验验证了所提出方法的有效性和稳定性。     

基于策略推导的嵌入式多媒体终端控制系统

为了进一步改善智能嵌入式多媒体终端控制系统在车辆中的应用性能,提高系统定位准确性以及系统可靠性,提出基于策略推导的嵌入式多媒体终端控制系统设计方案;创建嵌入式多媒体文件传输协议,利用差错修复机制,简化嵌入式接收端工作流程,通过速率控制策略推导方法明确是否产生数据传输丢包事件;运用包对法预测链路带宽,完成多媒体终端高效率数据传输;采用Windows CE 5.0操作系统,以飞思卡尔i.MX31处理器为核心,构建支持多媒体播放、全球定位系统定位导航、可视倒车及倒车距离实时报警、车载蓝牙通话、调幅/调频收音机功能于一体的嵌入式车载多媒体终端控制系统。系统测试结果表明:该控制系统平均定位偏差为19%,与实际定位结果的偏差较小,有效地提高了车辆定位的准确性;不同时间段倒车影像的屏幕播放帧率均值为13.9 s~(-1),满足实际车载多媒体的应用需求。     

驾驶人科目二考试自动评判系统之倒车入库评判设计

倒车入库是科目二系统的一个基本科目，科目要求车辆根据限定库位精确行驶及自动评判，这部分内容是科目二考试自动评判系统的重要组成部分。该文通过对公安部考试规范对该科目要求的分析，设定了场地评判点并针对性的设计了评判算法，实现了该科目的精确自动评判。同时对多种工况条件下的评判进行了分析，使算法更加符合实际需要。该算法对科目二考试其他科目自动评判具有重要参考意义。该部分自动评判的实现，为科目二考试整体实现自动评判打下了坚实的基础。     

基于图像的焊件深度信息提取

阐述了一种简化的基于竞争匹配机制的双目立体图像匹配算法.通过对摄像机安装位置进行配置,使得双目视觉传感器的模型大为简化.使用竞争匹配机制对图像中的对应点进行匹配.然后把各个点在图像上的坐标系代入简化后的传感器模型,计算出三维焊缝的空间坐标.最后在VC 平台上对所介绍的方法编程实现,并通过双目测距实验证明该算法的实时性和可靠性.     

智能后视辅助泊车系统研究与设计

智能后视辅助泊车系统利用先进的后视摄像头和高级算法来计算倒车轨迹,系统首先辅助测量停车位可用空间,确定是否可以容纳本汽车,然后引导驾驶者完成泊车操作.泊车过程中,在车内显示屏上显示车位辅助线指示信息.操作者只要按照系统提示的操作,非常轻松地就可以准确完成泊车入位.该文从智能后视辅助泊车系统的工作原理和系统设计两大方面进行介绍和探讨,主要讨论了智能后视辅助泊车系统的总体构架,着重研究了其中用于识别泊车周围环境的视频处理模块.     

基于注意力机制的车辆行为预测

为了解决智能驾驶场景中对周边车辆未来行为的预测问题,研究了基于注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)模型的车辆行为预测方法.首先提出了一种非均匀步长的时间序列数据划分方法,将属于特定行为的车辆时序信息进行分类;以LSTM为基本的神经网络框架,用注意力机制判断输入时序信息中各个时间步信息的重要程度,分配不同的权重值;以目标车辆及其周边车辆的历史轨迹信息作为算法输入,用来预测目标车辆将来的运动行为.结果表明:该算法可以解决固定步长的时序分类方法导致的信息遗漏或计算资源负担增加的问题,同时能够有效提高行为预测准确性,减少车辆行为预测时间.