【摘 要】
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近年来,全球汽车保有量日渐增长,交通拥堵、尾气污染、能源紧缺等问题日益严重,人们对环境保护、能源消耗、乘员安全提出了更高的要求,智能汽车成为汽车行业领域的研究热点。
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近年来,全球汽车保有量日渐增长,交通拥堵、尾气污染、能源紧缺等问题日益严重,人们对环境保护、能源消耗、乘员安全提出了更高的要求,智能汽车成为汽车行业领域的研究热点。局部路径规划与路径跟踪是无人驾驶研究中两个紧密相连的关键技术。针对现有路径规划与跟踪技术无法满足实际环境复杂多变的需求,导致路径规划与路径跟踪失效的问题,本文提出了一种能够在复杂动态环境下实现路径规划与跟踪的规划控制算法。本文主要研究工作如下:(1)针对复杂动态环境下的局部路径规划问题,本文提出了一种基于离散优化方法的智能汽车局部路径规划算法。该算法首先基于全局路径及传感器信息建立了包含车道线、静态障碍物、动态车辆的弯道道路模型;其次基于目标车辆的初始位置与航向角,在s-?曲线坐标系中生成了一组候选路径;最后设计了一种考虑静态安全性、舒适性、多障碍物动态安全性、目标车道、道路占用率的新的代价函数,并对每一条路径进行风险评估,从而选择出最优路径。多种典型工况下的仿真验证了路径规划算法在复杂动态环境下的有效性与实时性。(2)针对智能汽车路径跟踪横向控制问题,设计了基于分数阶PID控制算法的路径跟踪控制器。该算法基于预瞄理论,以期望航向角与实际航向角之间的偏差作为控制器输入,以跟踪误差最小为优化目标,采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器进行参数整定。研究了不同道路结构、不同驾驶速度、不同道路滑移率等工况下的路径跟踪效果,验证了路径跟踪算法的有效性与鲁棒性。(3)为验证具有跟踪偏差下路径规划算法的有效性,基于Simulink与Carsim搭建路径规划和路径跟踪联合仿真平台,设计了典型仿真工况对路径规划和路径跟踪算法的有效性进行验证。仿真结果表明,在复杂的动态环境下,路径规划与路径跟踪算法能够有效引导控制车辆实现自动驾驶。
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