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一种利用路径规划技术的自动并行泊车算法。

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简介:
考虑到城市内停车位资源有限且现有自动泊车系统存在衔接性不足的挑战,本文提出了一种新型的自动平行泊车算法。该算法对传统的五阶多项式路径规划方法进行了优化,并精心设计了惩罚函数,随后利用遗传算法精确地计算出最优化的泊车路径以及所需的最小泊车空间。仿真实验证实,所提出的算法能够以极高的速度和效率完成泊车操作,同时显著降低了车辆造成的损害,并且对停车空间的占用需求也达到了最低限度。

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客服
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  • 【二维Hybrid A*(含MATLAB代码)
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    本项目采用Hybrid A*算法实现车辆的自动泊车路径规划,并提供详细的MATLAB代码。通过结合A*搜索与汽车动态模型,有效解决了狭小空间内的精准停车问题。 基于hybridAStar实现的自主泊车库路径规划方案及MATLAB代码分享。
  • APA.zip_APA_MATLAB_MATLAB_APA_
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    本项目基于MATLAB开发,专注于实现APA(自动泊车辅助)系统,涵盖路径规划与车辆控制策略,提升驾驶自动化水平。 标题中的APA.zip_APA自动泊车_matlab 泊车_matlab自动泊车_泊车APA_路径规划提到了APA(Automatic Parking Assistance)自动泊车系统,这是一种现代汽车技术,用于帮助驾驶员在狭窄的空间内安全、准确地停车。这个压缩包显然包含了一个使用MATLAB实现APA自动泊车系统的路径规划的项目。MATLAB是一种广泛应用于工程和科学计算的强大工具,尤其适合进行数学建模和仿真。 描述中提到的基于模糊算法的自动泊车路径规划和仿真的MATLAB实现进一步细化了APA系统的核心部分——路径规划。模糊算法利用模糊逻辑处理不确定性和不精确数据,在自动泊车系统中用于解析传感器信息并制定决策。 在自动泊车系统中,路径规划是关键步骤之一。它涉及确定车辆从初始位置到停车位的最佳路线,并考虑障碍物、车辆尺寸以及驾驶舒适度等因素。通过灵活地运用模糊算法,可以生成平滑且安全的停车轨迹。 MATLAB中的路径规划通常包括以下几个步骤: 1. **环境建模**:构建一个表示周围环境的模型,这可能包含停车位和其它潜在障碍的位置。 2. **传感器数据处理**:利用超声波或雷达等设备获取的数据来更新该环境模型以反映实时情况。 3. **模糊逻辑系统设计**:创建规则库将输入转换为控制输出(如转向角度与速度)。 4. **路径规划**:运用所建立的模糊推理机制生成适合车辆行驶的道路路线。 5. **路径优化**:确保轨迹平滑、无碰撞,并符合舒适度标准。 6. **仿真验证**:在MATLAB环境中运行模拟,检查停车过程是否成功以及对各种场景的适应性。 压缩包内的zuizhongwancheng.m文件可能是整个自动泊车路径规划的主要程序。此代码可能包括上述所有步骤的具体实现细节,如模糊逻辑系统的定义、路径生成算法及仿真实现等部分的内容。通过研究和学习这个文件,开发人员或学生可以了解如何使用MATLAB创建一个完整的APA系统,并有可能对其进行修改以适应不同的停车环境。 这一项目利用了MATLAB与模糊算法提供了一种高效且灵活的解决方案,对于理解自动泊车技术、路径规划以及模糊逻辑的应用具有很高的教育价值。
  • 基于研究.pdf
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    本论文探讨了一种基于路径规划技术实现车辆自动平行停车的算法。通过优化计算模型和仿真测试,提出了一套适用于复杂环境下的高效、安全平行泊车解决方案。 为了解决城市停车空间狭小及现有自动泊车方法缺乏连贯性的问题,本段落提出了一种改进的自动平行泊车算法。通过对现有的五阶多项式路径规划方法进行优化,并设计了专门针对该问题的罚函数,利用遗传算法来计算最佳泊车路径和最小所需停车空间,从而实现了高效的自动平行泊车功能。仿真测试显示,此算法能够快速有效地完成车辆停放任务,在确保车辆安全的同时极大地减少了所需的停车位面积。
  • 关于位姿估计探究.caj
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    本文探讨了自动泊车系统中的关键问题,包括路径规划和停车位的姿态估计。通过研究不同的算法,旨在提高自动泊车系统的准确性和效率。 自动泊车路径规划及泊车位姿估计算法研究
  • 基于位检测及混合A*优化研究
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    本研究探讨了利用自动泊车技术进行车位检测,并通过改进的混合A*算法优化路径规划问题,旨在提高停车效率和安全性。 随着汽车工业及智能交通系统的快速发展,自动泊车技术作为智能车辆的一项关键功能受到了广泛关注。该技术的核心在于车位检测与路径规划,混合A*算法因其优秀的搜索效率和路径质量,在此领域得到了广泛应用。 本段落深入探讨了基于自动泊车技术的车位检测以及利用改进后的混合A*算法进行优化路径规划的研究方法,并涵盖了环境地图建模及针对不同方向(平行、垂直、斜向)停车策略的设计。通过有效的环境地图模型,可以为系统提供准确的信息支持,从而提高车辆在复杂环境中的导航能力。 车位识别是自动泊车技术的重要组成部分,它依赖于传感器如超声波和摄像头等设备来检测停车位的位置及尺寸类型。这一阶段的准确性直接影响到后续停车操作的成功率与效率。 混合A*算法通过结合其他优化策略(例如人工势场法或遗传算法),增强了传统搜索方法的能力,在复杂环境中寻找最优路径时表现出色,同时避免了障碍物的影响。 对于不同类型的停车位(平行、垂直和斜向),自动泊车系统需根据具体环境调整停车策略。这要求车辆能够精准控制方向、速度与位置,以确保安全有效的停靠操作。 在实际应用中,程序优化同样重要,它能加快系统的响应时间并提升成功率,在面对各种车型及环境时保持稳定性能。 综上所述,自动泊车技术的车位检测和路径规划涉及传感器技术、地图建模、算法设计以及代码优化等多个方面。未来研究需进一步增强系统准确性与效率,以满足日益增长的需求。
  • A星.rar_A*_寻_最短_
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    本资源介绍A*(A-Star)算法在寻路与路径规划中的应用。该算法用于寻找图中两节点间的最短路径,广泛应用于游戏开发、机器人导航等领域。包含相关代码示例和理论讲解。 A*算法用于最短路径规划的C语言编程实现速度快且效果好。
  • 垂直仿真(MATLAB代码)
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    本研究利用MATLAB开发了针对垂直车位的自动泊车系统仿真程序,优化车辆自动泊车路径规划算法,以提高停车效率和安全性。 自动泊车垂直车位泊车路径规划仿真的MATLAB代码。
  • 驾驶中
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    《自动驾驶中的路径规划技术》一文深入探讨了如何通过算法和传感器数据实现安全高效的车辆导航。 无人车的技术路线实际上已经明确为轮式机器人的技术路径。这一结论自2007年的DARPA大赛以来,在谷歌、福特以及百度的无人车项目中得到了超过十年的验证,证明了轮式机器人技术完全适用于无人驾驶车辆领域。目前所有关于基础算法的研究都基于机器人技术。 接下来解释三个关键概念:路径规划、避障规划和轨迹规划。其中,路径规划通常指的是全局范围内的路线设计,也可以称为全局导航计划。它涉及从起始点到目的地之间的纯几何路径设定,并不考虑时间顺序或车辆的动态特性。 而所谓的避障规划,则是指局部环境下的路径调整策略,有时也被称为即时导航或者动态重定位。其主要功能在于检测并追踪移动障碍物的位置变化(Moving Object Detection)。
  • (不等半)仿真代码
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    本代码实现了一种创新性的自主泊车路径规划算法,采用非对称半径策略优化车辆在狭小空间内的自动泊车过程,并通过仿真实验验证其有效性。 该MATLAB代码实现了不等半径自主泊车路径规划方法的演示。车辆参数如车长、车宽以及车位参数均可调整。