汽車的自主駕駛技術能夠減少由于不當駕駛行為造成的交通事故,提高道路交通的行車效率,保證道路安全,因此近年來受到廣泛關注。作為自主駕駛汽車智能化水平的一個重要體現(xiàn),汽車的自主運動規(guī)劃能力目前己經(jīng)成為各方專家學者研究的重點和難點。現(xiàn)有的運動規(guī)劃算法研究多集中在移動機器人領域,而汽車所面臨的外界環(huán)境以及自身運動特點均與機器人存在較大差異,因此,研究適用于自主駕駛汽車的運動規(guī)劃算法十分重要。本文以自主駕駛汽車為研究對象,主要研究了非結構化道路以及結構化封閉道路兩大類場景下的局部運動規(guī)劃算法,并設計了仿真以及實車試驗對算法進行了驗證與評價。本文的主要研究工作有以下幾點:1.研究了汽車運動規(guī)劃的約束條件。通過對車輛運動狀態(tài)的分析,結合汽車理論及幾何知識進行理論推導,建立了自主駕駛汽車運動規(guī)劃的車輛運動學約束,車道線邊界約束,避障約束以及算法性能約束等約束,為局部運動規(guī)劃算法開發(fā)提供了約束條件;2.研究了非結構化道路環(huán)境下的運動規(guī)劃算法。分析了常用的地圖表示方法,結合非結構化道路環(huán)境特點,使用全局導航層與局部規(guī)劃層兩層地圖進行環(huán)境描述,在局部規(guī)劃層結合傳感器信息實時構建柵格地圖,并且以A*算法為基礎進...

【文章頁數(shù)】：110 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.12012年15-29歲人群的十大死亡原因自主駕駛車輛最早多用于軍事用途，是一種具備自主行駛能力的移動機器人，

究背景及意義著城市化進程的不斷推進，越來越多人口從農(nóng)村流向城市，高密度的市的常態(tài)，而隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人們的物質需求不斷增長，購買力不車的人均保有量也不斷升高，這就造成了城市道路交通的高負荷運轉及交通事故也因此更加頻繁地發(fā)生，這不僅嚴重影響了人們生活的便效率，也對人們的生命財產(chǎn)造成....

圖1.2Dijkstra路徑規(guī)劃示意圖

.2運動規(guī)劃技術研究進展.2.1基于柵格搜索的規(guī)劃算法基于柵格搜索的規(guī)劃算法近年來多次應用在自主駕駛汽車的路徑規(guī)劃中，最的搜索算法有Dijkstra搜索算法，A-Star算法，D-Star算法等。這些算法需要對信息進行預處理，生成包含障礙物及可行區(qū)域的搜索圖，然后應用....

圖1.3A*路徑規(guī)劃示意圖

提出改進的時間最短路徑規(guī)劃算法，提高了小車工作的效率。Dijkstra搜索算法應用范圍較廣，能夠保證搜索結果的最優(yōu)性，但是隨搜索面加或是柵格分辨率提高，計算量會急速增長，很難滿足計算的實時性，適合用局靜態(tài)規(guī)劃，不少學者基于Dijkstra搜索算法提出改進，其中，A*算法是效....

圖1.4D*路徑規(guī)劃示意圖

綜合考慮啟發(fā)式搜索和增量搜索的特點，SvenKoenig等人提出終身規(guī)劃ALifelongPlanningA*,LPA*）[17]，該算法將增量搜索思想應用于A*算法，首時采用和A*算法一樣的方法，后續(xù)搜索則重復使用之前搜索的結果，在需新規(guī)劃路徑的場景下，擁有比A....

本文編號：4016347