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纯追踪算法在无人驾驶运动控制中的应用与解析

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简介:
本论文探讨了纯追踪算法在无人驾驶汽车运动控制领域的应用,深入分析其原理和实现方式,并评估该技术的实际效果。 Pure Pursuit方法是一种基于几何追踪的路径追踪技术。由于其控制策略较为简单直接,并不需要考虑车辆的动力学或运动学模型,在实际应用中使用较少参数就能达到较好的效果。在常见的两种方法——Pure Pursuit与Stanley方法之中,这里主要介绍前者。 Pure Pursuit 方法建立于两个基础模型之上:阿克曼转向几何模型和二维自行车模型。其中涉及的参数包括: - δ: 车辆的转向角; - L: 车轴长度 - R: 弯曲半径 - K: 计算得到的圆弧曲率 - ld: 预瞄距离 - α:目标点方向与当前航向之间的夹角; 根据阿克曼转向几何关系,可以建立车辆前轮转向角度和后轮遵循曲线曲率之间的联系。

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    本文探讨了纯追踪算法在无人驾驶系统中运动控制的应用,并深入解析其工作原理和技术细节。 Pure Pursuit方法是一种基于几何追踪的路径跟踪技术。这种控制策略较为简单直接,并不需要考虑车辆的动力学模型或运动学模型,在控制过程中使用的参数较少,因此比较适合实际应用。在常见的两种方法中,即Pure Pursuit 方法和Stanley方法,这里主要介绍前者。Pure Pursuit 方法构建于两个基础模型之上:阿克曼转向几何模型以及二维自行车模型。
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    本论文探讨了纯追踪算法在无人驾驶汽车运动控制领域的应用,深入分析其原理和实现方式,并评估该技术的实际效果。 Pure Pursuit方法是一种基于几何追踪的路径追踪技术。由于其控制策略较为简单直接,并不需要考虑车辆的动力学或运动学模型,在实际应用中使用较少参数就能达到较好的效果。在常见的两种方法——Pure Pursuit与Stanley方法之中,这里主要介绍前者。 Pure Pursuit 方法建立于两个基础模型之上:阿克曼转向几何模型和二维自行车模型。其中涉及的参数包括: - δ: 车辆的转向角; - L: 车轴长度 - R: 弯曲半径 - K: 计算得到的圆弧曲率 - ld: 预瞄距离 - α:目标点方向与当前航向之间的夹角; 根据阿克曼转向几何关系,可以建立车辆前轮转向角度和后轮遵循曲线曲率之间的联系。
  • PID.zip
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    本资料详细解析了在无人驾驶技术中应用广泛的PID控制算法,帮助读者理解并掌握该算法的设计与实现技巧。 在无人自动驾驶领域,PID(比例-积分-微分)控制算法是实现车辆精确路径跟踪、稳定行驶的关键技术之一。作为一种广泛应用的闭环控制系统,PID控制器通过综合比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分的输出来调整系统的响应,以达到期望性能。 1. **PID控制原理**: - 比例(P)项:根据当前误差实时调整控制量,对误差反应迅速但可能导致系统震荡。 - 积分(I)项:依据累计误差进行调节,消除静态误差帮助系统达到设定值。 - 微分(D)项:基于误差变化率预测未来趋势,提前抑制未来的错误提高系统的稳定性。 2. **PID在自动驾驶中的应用**: - 路径跟踪:通过调整车辆转向角度确保沿预定路线行驶减少偏离。 - 速度控制:调节油门或刹车使车速保持恒定或遵循预设曲线。 - 稳定性保障:面对不平路面和弯道,PID能保证姿态稳定提升乘客舒适度。 3. **PID参数整定**: - 手动整定:通过经验和试错法调整参数以达到良好效果。 - 自动整定:使用Ziegler-Nichols法则、反应曲线方法快速获得初始值。 - 智能优化:采用遗传算法,模糊逻辑或神经网络等技术自动寻找最佳参数。 4. **PID的局限性与改进**: - 超调及振荡问题:合理设置防止过度响应和系统震荡现象发生。 - 非线性模型处理不足:单一PID难以应对自动驾驶中复杂的非线性动态,需采用自适应或滑模控制策略等方法。 - 多变量控制系统挑战:在考虑多个目标时可能需要MIMO(多输入多输出)PID或其他高级技术。 5. **无人自动驾驶中的其他控制算法**: - 模型预测控制:利用车辆动力学模型预测未来行为,进行优化决策。 - 智能控制方法如模糊逻辑和神经网络适用于复杂环境下的决策制定。 - 深度学习控制:通过深度神经网络学习有效策略具有较强的自适应能力。 PID在无人自动驾驶系统中扮演关键角色涉及路径跟踪、速度调节及车辆稳定性保障。然而,随着技术进步单一的PID可能不再足够需要结合其他理论和技术进行优化创新以满足日益复杂的需求。
  • 基于Stanley方轨迹研究
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    本研究探讨了基于Stanley方法的无人驾驶车辆轨迹跟踪技术,通过优化路径跟随策略,提升自动驾驶系统的稳定性和响应速度。 关于无人车追踪轨迹的主流方法分为两类:基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法。其中,几何追踪方法主要包括纯跟踪法与Stanley方法。纯跟踪法已广泛应用于移动机器人的路径跟踪中,并且有很多详细的介绍资料可参考。本段落主要讨论斯坦福大学在无人车项目中采用的Stanley方法。 Stanley 方法是一种利用横向跟踪误差(cross-track error:eee为前轴中心到最近路径点(px,py)的距离)来计算非线性反馈函数的方法,能够使车辆实现横向偏差指数收敛于零。该方法根据车辆位置与给定行驶路线之间的几何关系直接获得用于控制方向盘转角的参数,这些参数包括横向偏移量e和航向角度θe。 在忽略横向跟踪误差的情况下,前轮转向角度可以根据其他因素进行调整以适应路径规划需求。
  • chap6_LocalPlan_TrackingCtrl_轨迹规划_基于mpc_车辆_车辆跟
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    本章节探讨了无人驾驶车辆中基于模型预测控制(MPC)的轨迹跟踪算法,重点研究其在实现精确路径跟随和动态调整驾驶策略中的应用。 在无人驾驶车辆模型预测控制的第二版第六章中,讨论了加入规划层的轨迹跟踪控制方法。
  • MPC程序
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    本程序为无人驾驶车辆设计,采用模型预测控制(MPC)算法优化车辆行驶路径与速度,确保安全高效驾驶。 龚建伟第二版书中的可行程序遇到问题时,欢迎大家留言讨论,共同进步学习。
  • 规划:自汽车常见路径规划轨迹
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    本文探讨了在自动驾驶汽车领域内广泛应用的路径规划和轨迹跟踪算法,重点分析了其在实际应用中的优势及挑战。 该存储库实现了一些用于自动驾驶汽车的常见运动规划器,并且提供了一些路径跟踪控制器。要求使用Python 3.6或更高版本。 车辆模型方面,此存储库采用了两种:简单汽车模型以及混合A *计划器所用的状态格规划师。 推荐材料包括: - 调查自动驾驶城市车辆运动规划和控制技术 - 探索在Frenet框架中生成动态街道场景下的最优轨迹的实用搜索技术 控制器部分则参考了以下内容: - 实现纯追踪路径跟踪算法的方法 - 自动驾驶汽车中的自动转向方法,如Stanley:赢得DARPA大挑战赛的机器人方案 - ApolloAuto / apollo开放自动驾驶平台以及其他基于MPC(模型预测控制)的系统和主动转向策略 AtsushiSakai提供的KTH Research Concept Vehicle项目也提供了有用的材料。
  • 基于PID横向辅助开发
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    本文深入探讨了PID控制算法在汽车辅助驾驶系统中横向控制的应用,详细解析其工作原理及优化策略。 辅助驾驶开发中的控制算法解析——基于PID的横向控制算法探讨。
  • 基于MPC轨迹
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    本研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶车辆轨迹跟踪算法,旨在提高复杂驾驶环境下的路径跟随精度和稳定性。 本段落基于MPC运动学方法实现轨迹跟踪的推导,并在MATLAB中进行代码实现。尽管参考书籍大多采用Simulink与Carsim联合仿真的方式,但我坚持使用纯代码仿真,因为这种方式更优秀。我所使用的代码模板借鉴了LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab的实现方案,可以直接复制并应用。 ```matlab clc; clear all; Kp = 1.0; dt = 0.1; % [s] Length = 2.9; % [m] 车辆轴距 Nx=3;%状态量个数 Nu =2;%控制量个数 Np =60;%预测步长 Nc=30;%控制步长 Row=10;%松弛因子 Q=100*eye(Nx*Np,Nx*Np); ```