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紧急转向避障与横向纵向联合控制,运用模型预测控制算法及路径规划(离散点或路径函数)实现轨迹调整

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简介:
本研究探讨了在遇到障碍物时,通过结合模型预测控制和路径规划技术进行车辆紧急避障的方法,并实现了对车辆的横向和纵向运动的有效联合控制。 紧急转向避障及联合控制技术在面临突发情况时利用输入路径(离散点或路径函数)对车辆轨迹进行精确调整。横向方向上采用基于模型预测的算法来优化车辆位置;纵向则通过PID控制器调节速度,确保安全与稳定性。 相关知识包括: - 紧急转向避障和紧急避障:指在突发情况下,利用快速且有效的驾驶动作(如迅速改变行进路线)避免碰撞或障碍物。 - 横向和纵向联合控制:横向控制涉及车辆的侧向移动及方向调整;而纵向控制则关注于速度管理与加减速操作。 这两种技术结合使用,并通过Matlab 2016b和Carsim 2018软件进行仿真测试,验证其在实际驾驶环境中的适用性和有效性。

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    本研究探讨了在遇到障碍物时,通过结合模型预测控制和路径规划技术进行车辆紧急避障的方法,并实现了对车辆的横向和纵向运动的有效联合控制。 紧急转向避障及联合控制技术在面临突发情况时利用输入路径(离散点或路径函数)对车辆轨迹进行精确调整。横向方向上采用基于模型预测的算法来优化车辆位置;纵向则通过PID控制器调节速度,确保安全与稳定性。 相关知识包括: - 紧急转向避障和紧急避障:指在突发情况下,利用快速且有效的驾驶动作(如迅速改变行进路线)避免碰撞或障碍物。 - 横向和纵向联合控制:横向控制涉及车辆的侧向移动及方向调整;而纵向控制则关注于速度管理与加减速操作。 这两种技术结合使用,并通过Matlab 2016b和Carsim 2018软件进行仿真测试,验证其在实际驾驶环境中的适用性和有效性。
  • 自主驾驶车辆的跟踪研究-跟踪、MPC
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    本文聚焦于自主驾驶车辆中的路径规划与轨迹跟踪控制技术,深入探讨了基于MPC(模型预测控制)的方法,旨在提升自动驾驶系统的安全性和效率。 为了减少道路突发事故并提高车辆通行效率,研究车辆的紧急避障技术以实现自主驾驶至关重要。基于车辆点质量模型,我们设计了非线性模型预测控制(MPC)路径规划器;同时,根据车辆动力学模型,我们也开发了线性时变MPC轨迹跟踪器。
  • 基于五次多项式的智能车:在下进行最小跟踪的研究
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    本研究构建了基于五次多项式模型的智能汽车横向避撞系统,通过预测控制实现最小转向距离规划与精准路径跟踪,提升车辆主动安全性。 基于五次多项式的智能车横向避撞模型利用MPC预测控制算法进行路径跟踪与最小转向距离规划。该模型首先根据工况计算预碰撞时间,然后确定车辆在避免碰撞情况下的最小转向距离,并通过MPC算法实现对规划路径的精确追踪。 核心关键词包括:五次多项式、智能车横向避撞模型、预碰撞时间计算、最小转向距离和MPC预测控制算法。
  • B样条曲线在阿克曼车辆中的应
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    本研究探讨了B样条曲线在阿克曼转向车辆路径和轨迹规划中的应用,通过优化算法实现平滑、高效的驾驶路径,提升自动驾驶系统的性能。 在现代计算机科学和技术领域,路径规划与轨迹规划对于智能系统及自动驾驶汽车技术至关重要。其中,路径规划主要是在已知环境地图上寻找从起点到终点的最短、最快或最优路线;而轨迹规划则侧重于生成详细的位置、速度和加速度参数,确保运动过程中的平滑性和安全性。 在路径规划与轨迹规划的研究中,B样条曲线因其良好的数学特性被广泛应用于车辆轨迹的设计。它具备局部控制的特点:一条曲线上某一点的改变仅影响该点附近的形状,这使调整特定路段的轨迹变得更为灵活以适应各种道路条件和约束。此外,由于其连续性和光滑性良好,可以生成平滑且连贯的路径,这对确保行车舒适与安全至关重要。 在实际应用中,车辆转向系统通常采用阿克曼转向原理来控制前轮和后轮的角度差异,保证转弯时内外车轮行进距离不同以避免侧滑及轮胎磨损。这一原理是高效路径规划的基础,并能帮助自动驾驶汽车精准地遵循预定路线,在复杂交通环境中进行快速且准确的路线切换。 在自动驾驶技术领域中,研究不仅限于算法创新,还涉及对现有技术深入分析与优化。例如通过详细的技术分析阿克曼转向车辆特性,研究人员能够开发出更高效的控制策略。此外,相关文献和文档为业界提供了最新的研究成果及应用案例,促进了技术和知识的交流与发展。 路径规划与轨迹规划是自动驾驶技术的核心问题之一,B样条曲线因其独特优势成为重要的轨迹生成工具;而基于阿克曼转向原理设计车辆控制系统则是实现高效路径规划的关键所在。随着对现有技术和理论不断深入研究和优化改进,未来的自动驾驶系统将更加安全、智能且高效。
  • AES-自动主动系统:基于五次多项式、PID和MPC的纯追踪
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    本研究提出了一种结合五次多项式路径规划、PID及MPC算法的自动紧急转向与主动转向避障系统,通过精确的纯追踪控制实现高效安全驾驶。 在车辆行驶过程中,利用主动转向的方式躲避前方障碍物是AES(自动紧急转向)系统的核心功能之一。该系统主要通过判断安全距离,并采用多种控制算法模型来实现对车辆的精准转向控制。相关的资料包括:1、相关问题的文档分析;2、Simulink和CarSim仿真模型,其中Simulink版本为2021b,CarSim版本为2019;3、包含可转换至不同版本(例如从2018a版本转来的)的文件。所有资料均包括simulink文件和cpar文件。
  • 最优学习笔记 践案例丰富 包括倒立摆上翻满足车辆动学约束的 参考线优化和lattice
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    本笔记涵盖最优控制与轨迹规划,内含丰富的实践案例,如倒立摆上翻控制、符合车辆运动学限制的路径设计等,详解离散点参考线优化及Lattice横向技术。 最优控制与轨迹规划是自动化及机器人技术中的关键概念,它们涉及如何使系统按预定目标以最有效的方式运行。本学习笔记深入探讨了这两个主题,并通过实际案例提供了丰富的实践理解。 首先来看“倒立摆上翻控制”。这是一个经典的动力学问题,难点在于保持垂直平衡状态下的稳定性。在控制理论中,它常被用作测试各种控制策略的平台。通过设计适当的控制器,可以实现从平躺到直立姿态的稳定转换过程。这一过程中应用了诸如状态反馈、极点配置以及李雅普诺夫稳定性分析等核心概念。 接下来讨论“满足车辆运动学约束的路径规划”。在自动驾驶或移动机器人领域中,路径规划不仅需要考虑到目标位置,还要确保运行中的物理限制得到遵守,例如最大速度和转向角度。这通常通过模型预测控制或者动态编程方法来实现,并且必须同时考虑实时性、安全性和舒适度等因素。 “离散点参考线优化”是指在进行路径设计时将连续的轨迹转化为一系列离散点,然后利用优化算法调整这些关键节点的位置以提高整个路线的平滑程度和可行性。这种方法广泛应用于高速公路自动驾驶系统以及无人机飞行任务中,并且常用的技术包括Dijkstra算法、A*搜索方法等。 “lattice横向距离规划”可能是指基于格网结构进行车辆路径中的横向间距安排策略。在这种方式下,地图被分割成多个网格单元,每个单元代表一定的水平间隔值。在制定行驶路线时需要考虑到这些特定的网格区域以确保避免障碍物碰撞并保持安全的距离标准。这种方法特别适用于城市环境下的精确避障需求。 以上内容涵盖了从基础控制理论到高级路径规划技术的知识点,对于深入理解和应用最优控制与轨迹规划具有重要的参考价值。通过进一步学习提供的文档和源代码文件可以更加全面地掌握这些概念的实际操作方法和技术细节。
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    本研究提出了一种结合五次多项式路径规划、PID和模型预测控制(MPC)技术的新型AES系统,旨在实现车辆在检测到潜在碰撞风险时自动转向避障。该系统通过优化算法确保行车安全与稳定性。 在车辆行驶过程中,利用主动转向的方式躲避前方障碍物是AES(自动紧急转向)系统的主要功能之一。该系统主要通过判断安全距离,并采用多种控制算法模型来实现精确的车辆转向避障操作。 相关资料包括: 1. 文档分析:涵盖了与项目相关的技术问题和解决方案。 2. simulink模型和carsim模型:使用simulink(版本为2021b)以及carsim(版本为2019),并包含可转换至不同版本的文件,例如有一个转到2018a版本的示例。 3. 所有模型均包括simulink文件和cpar文件。
  • 基于MPC跟踪,支持设定,涵盖五次多项式、双S形和正弦曲线
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    本研究提出了一种基于MPC(模型预测控制)的路径跟踪算法,适用于通过五次多项式、双S形及正弦曲线定义的道路。该方法能够灵活应对路径函数或离散点设定,实现高效准确的车辆导航与追踪。 基于MPC模型预测控制的路径跟踪控制系统支持通过设置路径函数或以点的形式定义路径,包括五次多项式路径、双移线路径以及正弦曲线路径,并可在S函数内自由切换。系统还加入了前轮侧偏角约束,确保其能够正常运行。该方案包含模型、参考文档和仿真调试视频资料,在安装好16carsim和16bmatlab软件后,可以按照提供的视频进行调试。
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    本教程深入讲解并实现RRT(随机树)、RRT*和双向RRT等经典路径规划算法,侧重于使用MATLAB进行仿真。适合学习基于采样的路径规划技术的学生与工程师参考。通过详细的代码示例帮助理解复杂理论,并提供丰富的练习以加强实践技能。 RRT路径规划算法、RRT*路径规划算法以及双向RRT算法的代码教学与实现 本段落将介绍基于采样的路径规划方法中的几种重要技术:随机树快速扩展(Rapidly-exploring Random Tree,简称 RRT)、改进型 RRT 算法 (RRT*) 以及双向搜索策略在 RRT 中的应用。我们将通过 MATLAB 平台进行这些算法的教学与实现,帮助读者理解并掌握它们的核心概念和实际操作技巧。 - **RRT 路径规划**:该方法以随机采样的方式探索环境中的自由空间,并构建一个从起始点到目标区域的路径。 - **改进型 RRT 算法 (RRT*)**:在标准 RRT 的基础上引入了优化策略,使得生成的路径更加平滑且接近最优解。 - **双向 RRT 算法**:结合正向和反向搜索的方式加速寻找可行路径的过程。 通过学习这些算法的具体实现步骤及代码示例,读者能够更好地理解如何在实际问题中应用基于采样的路径规划方法。