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结构化道路下无人车轨迹规划与控制研究
| 论文题名： | 结构化道路下无人车轨迹规划与控制研究 |
| 关键词： | 无人驾驶;轨迹规划;运动控制;避障模型 |
| 摘要： | 发展无人驾驶技术不仅能减少交通事故率，还能提高道路环境车辆运行效率，而局部路径规划与运动控制技术是实现无人驾驶的关键。本文基于Frenet坐标系，针对结构化道路下无人驾驶汽车的轨迹规划与运动控制开展了以下研究和分析： （1）无人驾驶汽车国内外研究现状。阐述了国内外无人驾驶技术的发展以及路径规划技术的研究现状，总结了目前常用的轨迹规划算法。 （2）Frenet坐标系下凸近似和三元素避障模型的开发。针对结构化环境中的路径规划问题，首先车辆在结构化道路中行驶受到指引线reference line的引导，指引线是一系列的航路点（waypoint），该航路点的信息由惯导设备提前采集。基于这些waypoint点，在Frenet坐标系下通过道路自适应的栅格法对局部环境进行建模，对感知到的静态障碍物提出凸近似避障原理。其次，对运动障碍物提出了三元素的避障模型，通过此模型，能够建立运动障碍物与自车之间的联系，得到障碍物对自车威胁度的衡量值。然后利用Matlab/Simulink和Carsim在实际采集的waypoint路线上进行仿真，验证算法的有效性，为后续的实车试验做准备。 （3）代价函数和轨迹跟踪控制器的设计。构建了目标车辆的运动学与动力学模型，为了满足车辆行驶的安全性、舒适性、高效性、当前决策周期与上一周期的连续性要求，设计了基于MPC（Model Predictive Control）的代价函数；通过不断调试各种代价函数的参数值，得到代价函数最低的waypoint点，作为下一时刻要跟踪的路线。然后设计了基于时间延迟动态预测的轨迹跟踪控制器，该算法能够消除由于延迟带来的车辆位置偏差，达到准确跟踪期望路径的效果。最后开发了多车干扰下十字路口左转场景的规划算法。 （4）试验平台的搭建。为了验证算法在实车上的应用效果，搭建了多传感器的无人车硬件平台，开发了基于LabVIEW和Simulink的混合系统构架软件平台，并在该平台搭上设计了基于LabVIEW的GNSS采集系统，以及车辆底盘横纵向控制系统，然后进行路径跟踪以及避障的实车试验。 本文对结构化道路下的轨迹规划和跟踪控制技术进行了研究，提出了Frenet坐标系下的凸近似和三元素避障模型，并对车辆进行建模。同时设计了代价函数，以及横纵向控制算法，最后进行实车试验。试验结果表明，本文开发的算法能够成功的避开障碍物，在自车较低速度时，算法能满足平顺性、安全性、实时性的要求。 |
| 作者： | 龚城 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 袁春;郭宗环 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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