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利用样条理论,自动规划垂直泊车轨迹。(发表于2012年)

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简介:
通过对泊车轨迹曲线的设计需求进行深入分析,并充分结合B样条曲线的优势,我们提出了一种基于B样条曲线理论的方法,该方法通过对轨迹控制点的自动优化,实现垂直泊车轨迹的智能化规划。此外,我们还对泊车过程中潜在的碰撞风险进行了评估,并构建了相应的避碰撞约束函数。在设计方案中,我们充分考虑了泊车环境中的障碍物限制、车辆自身参数的约束条件、泊车起始方向的方位要求以及泊车目标位置的精确性。以使泊车轨迹的最大曲率值达到最小值作为主要目标,同时以轨迹曲线的控制点作为优化变量。在此基础上,我们依据Ackerman转向原理建立了车辆运动轨迹的多约束方程体系。最后,我们分别针对一般的泊车环境和较为狭窄的空间泊车环境,进行了泊车轨迹规划的具体实施。借助Matlab软件强大的非线性约束优化功能,我们成功地求解了这些规划问题,并获得了最终的轨迹控制点以及对应的轨迹曲线数据。仿真实验的结果清晰地表明了该方法的有效性和实用性。

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客服
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  • *(2012)
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    本研究采用样条理论提出了一种自动垂直停车轨迹规划方法,旨在优化车辆在狭小空间内的自动化停车路径和姿态调整策略。 本段落分析了泊车轨迹曲线设计的需求,并结合B样条曲线的特点提出了一种自动垂直泊车轨迹规划方法。该方法基于B样条理论通过优化控制点来实现路径规划,同时考虑到了泊车过程中可能出现的碰撞风险并建立了相应的避撞约束函数。 在制定方案时,我们综合了多种因素:包括但不限于停车环境中的障碍物、车辆本身的参数限制(如转向角度)、初始和目标位置等。我们的主要目的是最小化轨迹的最大曲率值,并且以控制点作为变量,在此基础上根据Ackerman转向原理建立了一个包含多约束条件的方程组。 针对不同的场景,我们分别对一般泊车环境及狭小空间内的停车情况进行了规划实验。通过使用Matlab软件中的非线性约束优化函数求解轨迹控制点的位置,并最终得到了相应的曲线路径方案。 仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。
  • 路径仿真(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。
  • MATLAB的多约束平行.pdf
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    本文探讨了在MATLAB环境下开发的一种算法,用于解决多约束条件下自动平行停车的轨迹规划问题。通过优化路径计算和实时障碍物检测技术,提出了一种高效的解决方案以适应各种复杂环境,确保车辆安全、准确地完成泊车动作。 多约束自动平行泊车轨迹规划是现代智能车辆研究中的重要课题之一,其主要目标是在确保安全性和高效性的前提下,通过数学建模与算法优化实现最优的泊车路径设计。基于Matlab平台进行的研究能够充分发挥该软件在数值计算和仿真模拟方面的强大功能,以解决实际停车过程中所面临的碰撞风险及路线优化等问题。 对车辆在真实场景下的泊车轨迹曲线进行分析是规划过程的基础环节之一。通过对这些轨迹数据的深入研究与解析,可以提取出一系列关键特征如连续性、平滑度以及适应特定停车位的能力等,并据此提出新的数学函数来描述具体的停车行为模式。随后需要通过实际停车实验对新提出的模型进行验证和调整。 在确保安全性的前提下,还必须建立一套完善的避碰机制以避免车辆与周围环境(包括障碍物和其他停放的汽车)发生碰撞的风险。为此,研究者们会引入一系列约束条件来限制轨迹规划的空间范围,并据此制定出相应的数学函数表达式用以指导实际操作中的路径选择。 为了实现多目标优化,在进行平行泊车时还需考虑各种因素如停车环境内的潜在障碍、车辆自身的物理参数(例如尺寸和转向角度)、初始位置与最终停车位之间的相对定位关系等。这些约束条件共同构成了一个复杂的单目标多约束方程系统,其核心在于如何在满足所有限制性要求的同时实现最优的轨迹设计。 通常情况下,泊车过程中的主要优化目标之一是使车辆进入车位时与其夹角达到最小值,从而确保停车效率和精确度。针对不同类型的停车环境(例如开阔区域与狭窄空间),研究者们会采用不同的策略来应对各自特有的挑战,在保证安全性的前提下寻找最优解。 在Matlab中实现上述规划过程通常依赖于非线性约束优化算法的支持,并通过仿真测试验证其有效性和实用性。结果表明,无论是对于较为宽松的停车环境还是狭小的空间限制条件下的泊车任务,该方法都能成功地避免碰撞并确保轨迹曲线平滑连续。 本段落讨论的核心概念包括“轨迹规划”、“自动泊车”、“避碰机制”以及“多约束优化”,这些术语分别强调了路径设计、智能控制过程中的自主停车功能、防止车辆与周围环境发生意外接触的重要性,以及在满足多种限制条件的同时实现最佳停车方案的必要性。通过深入探讨这些问题及其解决方案,为未来的研发工作提供了宝贵的理论依据和技术支持。
  • 代码
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    垂直自动泊车代码旨在提供一套解决方案,帮助开发者和汽车工程师实现车辆在狭小空间内的全自动垂直停车功能。通过精确计算与控制算法,使驾驶者能够轻松应对城市中的停车难题。 本段落介绍了包含可运行的MATLAB自动泊车代码及其参考文档的内容。自动泊车是自动驾驶技术的一个子模块,指的是汽车能够自行完成停车入位的过程而无需驾驶员手动控制。汽车制造商开发这一功能是因为他们认识到消费者对此类便利性需求的存在。自动泊车系统旨在帮助驾驶员更轻松地停放车辆。
  • Carsim Trucksim 场景 入库 场景
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    本项目基于Carsim和Trucksim软件,专注于自动泊车技术的研发与应用,特别针对垂直入库及垂直泊车场景进行详细仿真测试与优化。 Carsim 和 Trucksim 在自动泊车场景中的应用主要集中在垂直入库和平行泊车两种模式上。垂直入库是指车辆需要以垂直于停车位的方式进行停车操作,而平行泊车则是指车辆与停车位方向一致的停车方式。这两种应用场景对于提高驾驶辅助系统的智能化水平具有重要意义。
  • APA.rar_APA_系统_MATLAB_运
    优质
    本资源为APA(自动泊车辅助)系统的相关资料,包括基于MATLAB的车辆运动轨迹规划与控制算法。适合研究自动泊车技术的学习者和开发者参考使用。 利用MATLAB编写的一个自动泊车的小例子,可以运行以了解自动泊车的运动轨迹。
  • 三次B_B_三次B_三次_三维B曲线_
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    本研究专注于三次B样条在轨迹规划中的应用,特别针对三维空间中平滑路径的设计与优化。通过数学建模和算法实现,探索其在机器人导航、飞行器航线设计等领域的高效解决方案。 根据三次B样条公式计算出样条曲线,并进行取样。将三维坐标数据保存到txt文件中,然后使用matlab绘制三维三次B样条曲线。
  • APA.zip_APA_MATLAB_MATLAB_APA_路径
    优质
    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。
  • 双向路径系统仿真研究.pdf
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    本文探讨了一种基于双向路径规划技术的垂直自动泊车系统的仿真模型与算法设计,旨在提高停车效率和安全性。 随着汽车工业的发展,现有的自动泊车系统控制策略已无法满足需求。本段落首次将双向路径规划方法应用于垂直自动泊车场景,并通过逆向倒车过程的方式实现了从高约束区域到低约束区域的路径规划;同时,在MATLAB环境下对采用该方法生成的路径进行了仿真研究,证明了双向路径规划能够高效地完成自动泊车及避障任务。