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      緊急避撞工況下的路徑規(guī)劃與跟蹤

      2020-11-09 03:16周兵萬希吳曉建陳曉龍曾凡沂
      關(guān)鍵詞:路徑規(guī)劃

      周兵 萬希 吳曉建 陳曉龍 曾凡沂

      摘? ?要:高速工況下規(guī)劃側(cè)向換道緊急避撞路徑需考慮避撞與穩(wěn)定性問題,本文提出了一種基于非均勻B樣條曲線、滿足多約束要求的路徑規(guī)劃方法. 該方法通過兩段非均勻B樣條曲線構(gòu)造出具有曲率連續(xù)且加速度呈梯形變化、滿足起止點(diǎn)斜率和曲率約束的避撞路徑模型,再結(jié)合環(huán)境信息生成由兩個參數(shù)控制路徑形狀的避撞路徑簇;在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建乘員舒適性目標(biāo)函數(shù),旨在滿足避撞要求的情形下,從路徑簇中選取舒適性最優(yōu)的局部路徑;在完成避撞路徑規(guī)劃同時,通過目標(biāo)函數(shù)以及車輛多約束得到優(yōu)化縱向加速度,完成避撞運(yùn)動規(guī)劃;最后采用長于處理多約束控制的模型預(yù)測控制算法,通過建立線性時變模型預(yù)測控制器控制車輛跟蹤規(guī)劃的路徑,驗(yàn)證了路徑規(guī)劃方法的可行性.

      關(guān)鍵詞:緊急避撞;非均勻B樣條曲線;路徑規(guī)劃;多約束;路徑跟蹤

      中圖分類號:U463.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

      Path Planning and Tracking in Scenario

      of Emergency Collision Avoidance

      ZHOU Bing1,WAN Xi1?,WU Xiaojian2,CHEN Xiaolong1,ZENG Fanyi1

      (1. State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body,Hunan University,Changsha? 410082,China;

      2. School of Mechanical & Electrical Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031,China)

      Abstract:To consider the problem of collision avoidance and stability when planning the emergency collision avoidance path of lateral lane under high speed scenarios,a path planning algorithm based on non-uniform B-spline curve is proposed,which meets the requirements of multi-constraint. The proposed collision-free path model constructed by two non-uniform B-spline curves has continuous curvature with trapezoidal change and satisfies the slope and curvature constraint at the starting point and end point; and then,the environmental information is combined to generate a collision-avoidance path cluster whose path shape is controlled by two parameters. On this basis,a passenger comfort objective function is constructed,aiming to select a local path with the best comfort from the path cluster when the collision avoidance requirement is met. Furthermore,the objective function and multi-constrains of the vehicle are used to obtain the optimized longitudinal acceleration so as to complete the collision avoidance motion planning. Finally,the model predictive control (MPC) algorithm specialized in multi-constrained problem is selected to develop a linear time-varying MPC controller,and the feasibility of the proposed path planning method is verified.

      Key words:emergency collision avoidance;non-uniform B-spline curve;path planning;multi-constraint;path tracking

      統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,人為駕駛不可避免地存在反應(yīng)不及時、操控不精確、誤操作等局限性,導(dǎo)致90%以上的交通事故與人為因素有關(guān). 智能車輛能夠通過高效的環(huán)境感知、決策和精準(zhǔn)的控制,有效地消除上述局限,提高行駛安全性. 目前,智能車輛相關(guān)研究已成為熱點(diǎn).

      局部路徑規(guī)劃是智能駕駛的基礎(chǔ)和核心技術(shù)之一. 根據(jù)規(guī)劃的原理可以將其劃分為3大類[1]:基于特定函數(shù)的路徑規(guī)劃、基于搜索的路徑規(guī)劃和基于優(yōu)化的路徑規(guī)劃. 其中,基于特定函數(shù)的路徑規(guī)劃是一種采用梯形加速度曲線[2]、多項(xiàng)式[3-5]、B樣條曲線[6]等函數(shù)計算車輛避撞路徑的方法.該方法具有計算高效、曲率變化連續(xù)平滑等優(yōu)點(diǎn),適用于本文研究的高速避撞這類極端工況. 目前,圍繞該方法已開展了大量研究工作. Shim等[4]采用多項(xiàng)式函數(shù)建立6次多項(xiàng)式方程,求解得出多項(xiàng)式系數(shù),使路徑滿足起點(diǎn)和終點(diǎn)約束,但該方法未考慮車輛動力學(xué)約束;Gonzalez等[6]采用貝塞爾曲線構(gòu)造具有曲率連續(xù)的避撞路徑,通過最大側(cè)向加速度約束得出最大縱向速度,從而實(shí)現(xiàn)對縱向速度的規(guī)劃;孫浩等[7]提出一種基于三次多項(xiàng)式曲線的最優(yōu)換道軌跡,考慮了乘坐舒適性和安全性,但前提是車輛恒速行駛;陳成等[8]提出了一種由3 個參數(shù)確定的四階貝塞爾曲線來規(guī)劃路徑,并考慮了加速度連續(xù)和加速度有界等約束,但忽略了縱側(cè)向加速度耦合約束;金之熔等[9]使用B樣條曲線對Dijkstra算法得到的最短路徑進(jìn)行平滑,并考慮時間最優(yōu),在規(guī)劃路徑的同時求解速度曲線,最終得到符合車輛動力學(xué)特性的最優(yōu)運(yùn)動路徑;Suzuki等[10]將利用A*算法得到的B樣條節(jié)點(diǎn)進(jìn)行平移生成曲率大于最小轉(zhuǎn)彎半徑的避障路徑,并對控制點(diǎn)位置進(jìn)行處理,以使車輛盡可能減少轉(zhuǎn)向操作;Wu等[11]使用B樣條曲線對人工勢場法規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行平滑,實(shí)現(xiàn)了減小路徑震蕩的效果;Choi等[12]在規(guī)劃雙臂機(jī)器人路徑通過多次刪選B樣條控制點(diǎn)以達(dá)到減少不必要路徑抖動的效果;Wan等[13]在B樣條曲線控制點(diǎn)連線平行方向增加控制點(diǎn),使車輛能夠通過指定路徑點(diǎn),從而更好地控制車輛可以通過狹窄通道.

      學(xué)者們在基于特定函數(shù)的路徑規(guī)劃方法做了廣泛而深入的探索,然而,仍有兩個問題需要關(guān)注:1) 為了保證生成路徑的可行性,通常通過調(diào)整函數(shù)的參數(shù)值生成若干條備選路徑,再通過目標(biāo)函數(shù)從中選擇. 當(dāng)確定軌跡函數(shù)的參數(shù)較多時,生成的備選軌跡會成倍增加,導(dǎo)致篩選耗時;2) 目前,對該類方法的研究主要集中在中低速,且規(guī)劃軌跡時考慮車輛約束不夠全面,如缺少對縱向加速度的約束,以及對縱、側(cè)向加速度耦合的約束等,而這些被忽略的約束在車輛高速避撞控制時往往至關(guān)重要.

      針對以上問題,本文利用兩段非均勻B樣條曲線構(gòu)造出具有曲率連續(xù)、滿足起(終)點(diǎn)的斜率與曲率約束的避撞路徑模型,且其路徑兼有梯形加速度曲線的優(yōu)點(diǎn),同時路徑的形狀僅由兩個參數(shù)確定,減少備選軌跡的生成;而后通過構(gòu)建乘員舒適性目標(biāo)函數(shù),添加車輛速度、加速度連續(xù)約束,防側(cè)滑約束,縱、側(cè)向加速度耦合約束等多約束,對生成的避撞路徑簇進(jìn)行篩選,最終完成車輛高速避撞路徑規(guī)劃和運(yùn)動規(guī)劃.

      1? ?路徑規(guī)劃

      1.1? ?非均勻 B樣條曲線的介紹

      1.1.1? ?非均勻B樣條曲線的遞推式

      相較于其它類型的B樣條曲線通過控制點(diǎn)和曲線次數(shù)改變曲線形狀,非均勻B樣條曲線形狀變化更加靈活,可以通過它的節(jié)點(diǎn)矢量加以改變.

      k次非均勻B樣條曲線定義為:

      C(j) = Ni,k(j)Pi,a≤j≤b? ? ? ?(1)

      式中:{Pi}(Pi = (Xi,Yi))是決定樣條曲線形狀的控制點(diǎn)的位置坐標(biāo);{Ni,k(j)}是在非周期且非均勻節(jié)點(diǎn)矢量χ上的k次樣條基函數(shù).

      χ = [a,…,a,jk+1,…,jm-k-1,b,…,b]? ? (2)

      式中的節(jié)點(diǎn)個數(shù)為m+1,非均勻B樣條曲線的次數(shù)k、控制點(diǎn)數(shù)(n+1)、節(jié)點(diǎn)數(shù)(m+1)之間的關(guān)系為:m = n + k + 1.

      k次非均勻B樣條曲線基函數(shù)Ni,k(j)定義為在給定一個非遞減的節(jié)點(diǎn)矢量χ = [ j0,j1,…,jn],有:

      Ni,0(j)=1,ji ≤j≤ji+1

      0,else

      Ni,k(j)=

      Ni,k-1(j)+

      Ni+1,k-1(j)(3)

      當(dāng)式(3)中出現(xiàn)%的形式時,約定其比值為0.

      一般地,路徑規(guī)劃采用3次或3次以上的非均勻B樣條函數(shù),使生成的路徑能夠在整個區(qū)間具有連續(xù)的二階導(dǎo)數(shù),即具有連續(xù)的路徑曲率. 需要注意的是,增加樣條函數(shù)次數(shù)可以提高曲線的自由度,但勢必增加計算消耗. 考慮到本文研究的高速緊急避撞工況對路徑規(guī)劃的實(shí)時性要求較高,在此,將采用3次非均勻B樣條進(jìn)行路徑規(guī)劃.

      1.1.2? ?非均勻B樣條曲線控制點(diǎn)的確定

      為使路徑擁有較好的平滑性,文獻(xiàn)[14]提出了一種非均勻B樣條曲線控制點(diǎn)確定方法. 本文在該方法基礎(chǔ)上,通過融入路徑信息,進(jìn)行路徑規(guī)劃. 具體而言,如圖1所示,通過車輛的初始位置(X0,Y0,φ0)和目標(biāo)位置(Xend,Yend,φend)確定兩條相交的直線,構(gòu)成過渡路徑以配置樣條曲線的控制點(diǎn). 為使路徑起止點(diǎn)的方向與車輛方向相同,且保證從初始位置到目標(biāo)位置之間的曲線曲率連續(xù),本文選用6個對稱的控制點(diǎn)確定每段B樣條曲線,控制點(diǎn)的定位由式(4)確定.

      P0 =B+l1 a,P1 =B+

      a,P2 =B+

      a,

      P3 =B+

      b,P4 =B+

      b,P5 =B+l2 a(4)

      式中:B點(diǎn)為兩直線的交點(diǎn);a和b為兩直線的單位向量;l1和l2為前、后轉(zhuǎn)彎準(zhǔn)備距離,其中,l1為車輛當(dāng)前位置與交點(diǎn)B的距離,l2為車輛目標(biāo)點(diǎn)與交點(diǎn)B的距離;τ為控制點(diǎn)的定位參數(shù).

      當(dāng)前、后轉(zhuǎn)彎準(zhǔn)備距離確定后,由參數(shù)τ確定B樣條曲線的控制點(diǎn)及對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)矢量χ.

      [(X0,Y0,φ0)][(Xend,Yend,φend)][O][Y][X][P4][P3][P1][P2][P5][l2][P0][φ0][l1][φend][B][b][a]

      圖1? ?非均勻B樣條曲線控制點(diǎn)的確定

      Fig.1? ?Determination of control points

      of non-uniform B-spline curve

      車輛的側(cè)向加速度與道路曲率的關(guān)系滿足ay = v2

      xρ,在車輛縱向速度變化不太大的情況下,應(yīng)盡量使道路曲率的變化與車輛側(cè)向加速度的變化趨勢相同. 本文選用的確定B樣條曲線控制點(diǎn)的方法能夠達(dá)到這一目的. 因車輛的加速度常采用梯形加速度模型,本文的B樣條曲線控制點(diǎn),其曲率函數(shù)可表達(dá)為式(5),如圖2所示,根據(jù)式(5)得到的曲率變化曲線也呈現(xiàn)梯形.

      1.2? ?局部最優(yōu)路徑規(guī)劃及速度規(guī)劃

      緊急避撞路徑規(guī)劃的工作原理可概括為圖3. 詳細(xì)而言,為了使整段避撞路徑的曲率呈梯形變化,路徑采用兩段B樣條曲線構(gòu)成. 同時,由于控制B樣條曲線的參數(shù)是可變的,因此可以生成一組路徑簇. 本文在避撞路徑簇的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步構(gòu)建乘員舒適性目標(biāo)函數(shù),旨在滿足避撞要求的情形下,選取產(chǎn)生一條舒適性最優(yōu)的局部路徑;與此同時,還將由目標(biāo)函數(shù)得出車輛的最優(yōu)縱向加速度.

      1.2.1? ?場景信息的提取與緊急避撞路徑模型的建立

      設(shè)車輛行駛于如下工況:車輛當(dāng)前坐標(biāo)位置為(0,0,0),車速V0 = 90 km/h,車寬wv = 2 m,靜止障礙物位置坐標(biāo)為(40,0,0),障礙物的寬度wobs = 2 m,車輛與障礙物的期望安全距離Sd = 1 m. 通過上述路徑規(guī)劃方法得出的避撞路徑如圖8所示.

      圖9展示了最優(yōu)、次優(yōu)路徑對應(yīng)的縱、側(cè)向加速度. 實(shí)線為最優(yōu)路徑的縱、側(cè)向加速度,虛線則為次優(yōu)路徑的縱、側(cè)向加速度. 最優(yōu)路徑的側(cè)向加速度變化較快,但最大側(cè)向加速度值小于次優(yōu)路徑的最大側(cè)向加速度值. 同時,最優(yōu)路徑的最大縱向加速度也小于次優(yōu)路徑的最大加速度. 因此,從舒適性角度來說,最優(yōu)路徑的舒適性更好.

      隨后,通過最優(yōu)路徑的縱向加速度可得出縱向期望速度,如圖10所示. 在該仿真工況中,由于車輛利用轉(zhuǎn)向進(jìn)行側(cè)向避撞,輪胎的縱向制動力所需不大,故使車輛的縱向速度減小較少. 圖中,車輛的縱向速度由初始時刻的90 km/h下降到完成避撞時的83.7 km/h,可以保持較高速度避障通過.

      2? ?路徑跟蹤

      路徑規(guī)劃后需通過路徑跟蹤完成避撞控制,本文路徑跟蹤控制的框架如圖11所示. 由于高速避撞工況下,車輛的縱向動力學(xué)與側(cè)向動力學(xué)存在復(fù)雜的耦合關(guān)系,車輛縱向動態(tài)對側(cè)向動態(tài)產(chǎn)生影響,需要將車輛縱向控制器中輸出的加速度傳遞到車輛側(cè)向控制器中,得到更加準(zhǔn)確的控制效果.

      車輛的縱向速度控制器采用PID控制,側(cè)向控制則采用模型預(yù)測控制方法. 模型預(yù)測控制(model predictive control,MPC)方法是一種滾動優(yōu)化控制方法,該方法能夠系統(tǒng)地處理控制約束問題,非常適合用于車輛的軌跡跟蹤控制. 考慮到非線性模型的MPC方法雖然控制效果好,但計算量大,實(shí)時性變差[15],本文采用Falcone等[16]提出的線性時變模型預(yù)測控制算法,將車輛模型在工作點(diǎn)進(jìn)行局部線性化,可降低求解器的求解難度,加快求解器運(yùn)算速度,同時保證模型的誤差.

      2.1? ?二自由度車輛模型

      如圖10所示,縱向期望速度在避撞過程中變化很小,利用模型預(yù)測控制器控制車輛轉(zhuǎn)向避撞時,在一個時長很短的預(yù)測時域內(nèi),車輛模型可采用縱向速度恒定的非線性二自由度模型,如圖12所示.

      式中:ξ(t) = [[y] ,φ,[φ] ,Y,X]T為系統(tǒng)的狀態(tài)量;u(t) = δf為系統(tǒng)的輸入量;ξ(t) = [φ,Y]T為系統(tǒng)的輸出量;C為系統(tǒng)輸出矩陣;φ表示車輛的航向角;[φ] 表示橫擺角速度;X、Y表示車輛在慣性坐標(biāo)系中的位置;δf表示車輛的前輪轉(zhuǎn)角;lf和lr分別表示車輛質(zhì)心到前、后軸的距離;Ccf和Ccr分別為前、后輪的側(cè)偏剛度;m為車輛的總質(zhì)量;Iz為車輛橫擺轉(zhuǎn)動慣量.

      2.2? ?線性時變模型預(yù)測控制

      為了保證模型預(yù)測控制器能夠?qū)崟r地輸出控制信號,需要簡化模型預(yù)測控制器中使用的非線性車輛模型,降低控制器的求解計算量. 先通過對非線性車輛模型進(jìn)行離散化,得到非線性離散車輛模型.

      再將非線性離散車輛模型在工作點(diǎn)(ξi,ut)處進(jìn)行線性化處理后,得到線性時變車輛模型[17].

      式中:ΔU(t)=[Δu(t|t),Δu(t+1|t),…,Δu(t+Nc-1|t)]T;Np和Nc分別為預(yù)測時域和控制時域;Q和R為權(quán)重矩陣;ξr為參考軌跡點(diǎn). 通過優(yōu)化問題簡化后可以重新表達(dá)為:

      約束: MΔU≤N.

      2.3? ?跟蹤效果的仿真與分析

      根據(jù)1.4節(jié)所述工況下規(guī)劃的避撞路徑,采用Simulink-Carsim聯(lián)合進(jìn)行路徑跟蹤仿真控制,車輛初試速度為90 km/h,路面附著系數(shù)為0.8,Carsim中的部分車輛參數(shù)如表1所示.

      圖13為在1.4節(jié)所述緊急避撞工況下,根據(jù)本文提出的方法規(guī)劃出的期望速度和跟蹤速度對比. 圖中,虛線為規(guī)劃的期望速度,實(shí)線為車輛跟蹤速度. 可以發(fā)現(xiàn):由于在路徑規(guī)劃過程中加入了加速度約束,車輛的期望速度沒有出現(xiàn)突變;即使車輛在高速行駛,并且有大的轉(zhuǎn)向時,車輛的速度變化仍能夠跟上期望速度的變化.

      圖14為規(guī)劃路徑與跟蹤路徑的對比. 總體上,車輛能夠準(zhǔn)確地跟蹤規(guī)劃的路徑,由于控制器使用線性化處理的車輛模型,造成跟蹤時出現(xiàn)小的偏差;其中,最大的側(cè)向誤差為0.185 m(高速時,此誤差能夠接受),車輛與障礙物的最小距離為0.353 m(考慮了自車的寬度),能夠保證車輛避開障礙物.

      規(guī)劃的車輛側(cè)向加速度與跟蹤側(cè)向加速度的對比,如圖15所示. 跟蹤路徑控制時的側(cè)向加速度變化呈梯形加速度模型變化,其值與規(guī)劃的側(cè)向加速度比較接近,其中,后半段路徑由于車輛的跟蹤速度稍大于規(guī)劃速度,造成跟蹤的側(cè)向加速度稍大于規(guī)劃的側(cè)向加速度.

      圖16和圖17為路徑跟蹤過程中的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的變化. 整個跟蹤過程中,車輛的橫擺角速度的絕對值小于16.34 deg/s,且質(zhì)心側(cè)偏角的絕對值小于1.55°,這表明車輛在路徑跟蹤過程中能夠保持良好的穩(wěn)定性.

      綜合以上分析,本文提出的多約束及多目標(biāo)最優(yōu)條件下緊急避撞路徑規(guī)劃方法,能夠在保證避撞的前提下,盡可能的保證乘員的舒適性;同時,因在構(gòu)造路徑簇和選擇最優(yōu)路徑時,充分考慮了車輛的動力學(xué)約束,可確保車輛能夠良好地跟蹤規(guī)劃路徑.

      3? ?結(jié)? ?論

      1)提出了一種基于非均勻B樣條曲線構(gòu)造緊急避撞路徑的方法,充分利用傳感器所得到的環(huán)境信息,得到一組少量且準(zhǔn)確的避撞路徑簇(備選路徑);在此基礎(chǔ)上,利用構(gòu)建的乘員舒適性目標(biāo)函數(shù)和車輛縱、側(cè)向加速度耦合約束等條件,從避撞路徑簇中選取產(chǎn)生一條既能保證乘員舒適性又適合車輛高速跟蹤的避撞路徑.

      2)Simulink-Carsim聯(lián)合進(jìn)行路徑跟蹤控制結(jié)果表明:本文在路徑規(guī)劃時將車輛約束融入規(guī)劃過程,能夠確保車輛在高速緊急避撞時也能精確跟蹤路徑.

      參考文獻(xiàn)

      [1]? ? 江慶坤. 智能汽車避障危險評估和軌跡規(guī)劃研究[D]. 長春:吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院,2016:5—11.

      JIANG Q K. Threat assessment and trajectory planning for intelligent vehicle obstacle avoidance system[D]. Changchun:College of Automotive Engineering,Jilin University,2016:5—11. (In Chinese)

      [2]? SOUDBAKHSH D,ESKANDARIAN A,CHICHKA D. Vehicle collision avoidance maneuvers with limited lateral acceleration using optimal trajectory control[J]. Journal of Dynamic Systems Measurement & Control,2013,135(4):041006.

      [3]? ? YANG J,QU Z,WANG J,et al. Comparison of optimal solutions to real-time path planning for a mobile vehicle[J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,Part A:Systems and Humans,2010,40(4):721—731.

      [4]? ? SHIM T,ADIREDDY G,YUAN H. Autonomous vehicle collision avoidance system using path planning and model-predictive-control-based active front steering and wheel torque control[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,Part D:Journal of Automobile Engineering,2012,226(6):767—778.

      [5]? ? 宋曉琳,周南,黃正瑜,等. 改進(jìn)RRT在汽車避障局部路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,44(4):30—37.

      SONG X L,ZHOU N,HUANG Z Y,et al. An improved rrt algorithm of local path planning for vehicle collision avoidance[J]. Journal of Hunan University (Natural Sciences),2017,44(4):30—37. (In Chinese)

      [6]? GONZALEZ D,PEREZ J,LATTARULO R,et al. Continuous curvature planning with obstacle avoidance capabilities in urban scenarios[C]//International Conference on Intelligent Transportation Systems. 2014:1430—1435.

      [7]? ? 孫浩,鄧偉文,張素民,等. 考慮全局最優(yōu)性的汽車微觀動態(tài)軌跡規(guī)劃[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版),2014,44(4):918—924.

      SUN H,DENG W W,ZHANG S M,et al. Micro vehicle dynamic trajectory plan with global optimality[J]. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition),2014,44(4):918—924. (In Chinese)

      [8]? ? 陳成,何玉慶,卜春光,等. 基于四階貝塞爾曲線的無人車可行軌跡規(guī)劃[J]. 自動化學(xué)報,2015,41(3):486—496.

      CHEN C,HE Y Q,BU C G,et al. Feasible trajectory generation for autonomous vehicles based on quartic bezier curve[J].Acta Automatica Sinica,2015,41(3):486—496. (In Chinese)

      [9]? ? 金之熔,申立勇. 基于二次B樣條的時間最優(yōu)軌跡規(guī)劃[J]. 系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué),2018,38(12):1364—1375.

      JIN Z R,SHEN L Y. Time optimal trajectory planning based on quadratic B-spline [J]. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences,2018,38(12):1364 —1375. (In Chinese)

      [10]? SUZUKI K,USAMI R,MAEKAWA T. Automatic two-lane path generation for autonomous vehicles using quartic B-spline curves[J]. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,2018,3(4):547—558.

      [11]? WU Z,SU W,LI J. Multi-robot path planning based on improved artificial potential field and B-spline curve optimization[C]//2019 Chinese Control Conference (CCC). Piscataway N J:IEEE,2019:4691—4696.

      [12]? CHOI Y,KIM D,HWANG S,et al. Dual-arm robot motion planning for collision avoidance using B-spline curve[J]. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing,2017,18(6):835—843.

      [13]? WAN N,XU D,YE H. Improved cubic B-spline curve method for path optimization of manipulator obstacle avoidance[C]//2018 Chinese Automation Congress (CAC). Piscataway N J:IEEE,2018:1471—1476.

      [14]? 王振華,章衛(wèi)國,李廣文,等. 基于非均勻B-樣條的G2路徑平滑方法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2011,33(7):1539—1543.

      WANG Z H,ZHANG W G,LI G W,et al. G2 path smoothing using non-uniform B-spline[J]. Systems Engineering and Electronics, 2011,33(7):1539—1543. (In Chinese)

      [15] BORRELLI F,F(xiàn)ALCONE P,KEVICZKY T,et al. MPC-based approach to active steering for autonomous vehicle systems[J]. International Journal of Vehicle Autonomous Systems,2005,3(2/4):265—291.

      [16]? FALCONE P,BORRELLI F,ASGARI J,et al. Predictive active steering control for autonomous vehicle systems[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology,2007,15(3):566—580.

      [17]? ABBAS M A. Non-linear model predictive control for autonomous vehicles[D]. Oshawa:University of Ontario Institute of Technology,2011:22—63.

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