自主车辆复杂环境下安全导航方法研究

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目前对自主车辆安全导航方法的研究主要集中在定位、规划以及跟踪三大部分,尽管有许多自主车辆配备了各种传感器和算法并且已经完成一定公里的路测,但是对于其安全导航方法的可靠性研究依然是未来无人驾驶领域内的重要方向,特别是当自主车辆进入实际城市或乡村甚至更复杂的道路中运行时,对导航方法的安全性与鲁棒性要求更高。在进行自主车辆安全导航方法研究时,由于道路交通环境具有开放性和不确定性,使得“车辆实时避障问题”成为一个关键科学问题。为此,本文基于国家自然科学基金面上项目(61573009)《基于形式化与Ad-Hoc方法的车辆自主决策安全性在线验证》,开展如下研究:(1)针对自主车辆安全导航方法在实际应用中可靠性无法得到保证的问题,以及车辆在复杂环境中实时避障所存在的问题,提出了一个将定位、路径规划和跟踪结合的系统框架。该系统框架包含了视觉系统,规划调整系统以及跟踪系统。在视觉系统中采用差分GPS方法对车辆进行定位,通过Dspace控制器与Simulink模块处理毫米波雷达以及mobileye传感器的数据以获取环境信息。在规划调整层中对路径的可行性进行判断并且使用改进的人工势场法实时调整路径,跟踪层中利用驾驶员预瞄模型对规划的路径进行跟踪。为了使整体系统达到更加稳定的控制效果,提出路径闭环与横向预瞄偏差闭环的双闭环PID控制器。经过实验仿真以及实车试验验证,结果表明在该系统框架下自主车辆可以进行自主定位,路径跟踪并且提高了实时避障的能力,增强自主车辆安全导航方法的可靠性。(2)在此系统框架的基础上,为了提高规划层重规划效率,将双向RRT算法与人工势场法结合,并且在不同环境下进行仿真对比。通过计算结果分析,可以看出改进后的算法使得规划出的路径更平滑,规划速度更快。
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