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摘要:
在无人驾驶系统中,局部规划在跟踪全局路径的同时完成避障,提高了规划系统在动态未知环境中的工作能力。避障分析的有效性是局部规划最重要的功能之一。然而在仿真和实车测试中发现,广泛使用的基于优化求解的局部规划算法无法在不依赖全局精确定位时保证规划结果满足时间一致性要求。时间不一致将导致车辆的实际行驶路线偏离初始规划结果,造成避障分析失效。本文设计了基于前向预测的局部路径规划算法,在不依赖全局精确定位的前提下保证规划结果的时间一致性。除了时间一致性问题外,跟踪控制误差也是导致规划结果避障分析失效的主要原因之一。现有研究大多通过膨胀障碍物体现误差的影响,然而这种方法无法避免车辆驶入膨胀危险区域而停车。本算法在路径生成过程中增加误差影响,用通行区域代替原有不具有宽度的规划路径进行避障分析,既可以解决误差导致的避障失效,又避免出现膨胀障碍物带来的问题。通过V-Rep 软件与实车规划程序进行联合仿真,在能够体现时间一致性影响的典型场景中对本算法与基于最优化曲线生成的局部路径规划算法进行比较,验证了该算法具有更好的安全分析有效性。应用本算法的北京理工大学无人驾驶平台参加了2013年“智能车未来挑战赛”,在无人干预的情况下顺利完成18公里城郊赛段和5公里城市赛段行驶,展现了良好的避障能力。
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文献信息
篇名 无人驾驶车辆局部路径规划的时间一致性与鲁棒性研究
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 智能车辆 局部规划 时间一致性 鲁棒性
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 518-527
页数 10页 分类号
字数 8832字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c140341
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈慧岩 北京理工大学机械与车辆学院智能车辆研究所 212 2164 23.0 35.0
2 龚建伟 北京理工大学机械与车辆学院智能车辆研究所 62 761 16.0 26.0
3 姜岩 北京理工大学机械与车辆学院智能车辆研究所 13 115 5.0 10.0
4 王琦 北京理工大学机械与车辆学院智能车辆研究所 6 72 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
智能车辆
局部规划
时间一致性
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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自动化学报
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