隨著汽車(chē)在世界的保有量不斷增加,交通事故頻發(fā)、道路擁擠和環(huán)境能源危機(jī)等一系列問(wèn)題開(kāi)始暴露在人們視線中,尤其是交通事故發(fā)生率一直居高不下。因?yàn)閭鞲衅骷夹g(shù)和智能控制的快速發(fā)展,智能汽車(chē)被人們給予厚望。智能汽車(chē)可以減少或消除駕駛員失誤行為,解決交通安全問(wèn)題。其中,路徑規(guī)劃是智能汽車(chē)的核心技術(shù),也是解決安全問(wèn)題的前提條件。本文對(duì)傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)規(guī)劃算法進(jìn)行研究,分析了傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法的原理,建立了引力勢(shì)場(chǎng)模型和斥力勢(shì)場(chǎng)模型。將智能汽車(chē)作為被控對(duì)象,進(jìn)行人工勢(shì)場(chǎng)受力分析,分析了傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)存在的自身缺陷,目標(biāo)不可達(dá)問(wèn)題和局部極小值問(wèn)題。通過(guò)在斥力勢(shì)場(chǎng)函數(shù)中引入智能汽車(chē)和目標(biāo)點(diǎn)的相對(duì)位置,解決了目標(biāo)不可達(dá)問(wèn)題,當(dāng)汽車(chē)向目標(biāo)點(diǎn)行駛,引力和斥力同時(shí)減小到零。考慮智能汽車(chē)的動(dòng)態(tài)行駛環(huán)境,在人工勢(shì)場(chǎng)中加入智能汽車(chē)和障礙物的相對(duì)速度和相對(duì)加速度影響因素,建立相對(duì)速度和相對(duì)加速度斥力勢(shì)場(chǎng),并更新智能汽車(chē)受到障礙物斥力影響的條件,使更符合實(shí)際駕駛情況。針對(duì)有道路邊界限制的行駛環(huán)境,加入道路邊界斥力勢(shì)場(chǎng),使其規(guī)劃的路徑保持在道路中,提高避障路徑安全性�；谄�(chē)的阿克曼轉(zhuǎn)向原理,將人工勢(shì)場(chǎng)法規(guī)劃路徑加以約束,使其更符合智...

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景
    1.2 課題研究的意義
    1.3 路徑規(guī)劃國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.3.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.3.3 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述的簡(jiǎn)析
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)避障分析
    2.1 傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法
        2.1.1 引力勢(shì)場(chǎng)函數(shù)
        2.1.2 斥力勢(shì)場(chǎng)函數(shù)
        2.1.3 合力勢(shì)場(chǎng)
    2.2 傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)優(yōu)缺點(diǎn)分析
    2.3 傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)仿真驗(yàn)證
    2.4 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)型人工勢(shì)場(chǎng)車(chē)輛避障研究
    3.1 目標(biāo)不可達(dá)和局部極小值
        3.1.1 局部極小值
        3.1.2 目標(biāo)不可達(dá)
    3.2 改進(jìn)斥力勢(shì)場(chǎng)函數(shù)
        3.2.1 速度和加速度斥力勢(shì)場(chǎng)
        3.2.2 道路斥力勢(shì)場(chǎng)
    3.3 汽車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)約束
        3.3.1 車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
        3.3.2 路徑求解過(guò)程
    3.4 改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法仿真驗(yàn)證
        3.4.1 無(wú)道路邊界規(guī)劃仿真
        3.4.2 有道路邊界規(guī)劃仿真
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于遺傳算法的路徑跟蹤最優(yōu)控制
    4.1 車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型
    4.2 基于LQR控制的路徑跟蹤
        4.2.1 反饋閉環(huán)控制
        4.2.2 前饋開(kāi)環(huán)控制
    4.3 基于遺傳算法優(yōu)化權(quán)重矩陣參數(shù)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 Presacn和 Matlab聯(lián)合仿真及實(shí)車(chē)驗(yàn)證
    5.1 路徑規(guī)劃和跟蹤仿真分析
        5.1.1 路徑跟蹤仿真
        5.1.2 路徑規(guī)劃驗(yàn)證
    5.2 主動(dòng)避障實(shí)車(chē)驗(yàn)證
        5.2.1 智能汽車(chē)方案
        5.2.2 驗(yàn)證結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號(hào)：3761185