基于区域采样随机树的客车局部路径规划算法

基于区域采样随机树的客车局部路径规划算法

论文摘要

为解决结构化道路环境下自动驾驶客车的路径规划问题,针对双车道避障工况提出了一种区域采样随机树RS-RRT算法。在采样阶段,集成高斯分布采样和局部偏向性采样来提高路径规划算法的搜索效率。在随机树扩展阶段,考虑了客车和障碍物的实际尺寸,利用分离轴定律(SAT)实时检测客车和周围障碍物的碰撞风险。在后处理阶段,结合安全性和舒适性的目标,融合了驾驶共识、安全距离模型和路径平滑算法对规划的路径进行修正。为验证RSRRT算法的有效性,搭建了商用车电液转向系统硬件在环试验台,利用TruckSim构建仿真场景,通过MATLAB和TruckSim的联合仿真实现算法的验证。试验结果表明:与基本RRT和目标偏向性RRT(Goal-biasing RRT)相比,本文算法在节点数量、路径长度和运行时间上均有优势,生成的路径满足客车动力学和路径跟踪要求。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 RS-RRT算法整体框架
  •   1.1 基本RRT算法
  •   1.2 RS-RRT算法
  • 2 客车侧翻动力学模型
  • 3 RS-RRT采样方法
  • 4 基于SAT的碰撞检测
  • 5 后处理方法
  •   5.1 驾驶共识
  •   5.2 安全距离
  •   5.3 基于B样条的路径平滑算法
  • 6 RS-RRT算法硬件在环验证
  •   6.1 不同采样方法结果对比
  •   6.2 考虑碰撞检测的路径规划
  •   6.3 考虑后处理的路径规划
  •   6.4 路径跟踪结果分析
  • 7 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 韩小健,赵伟强,陈立军,郑宏宇,刘阳,宗长富

    关键词: 车辆工程,局部路径规划,区域采样,碰撞检测,路径平滑

    来源: 吉林大学学报(工学版) 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

    专业: 数学,汽车工业

    单位: 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林大学大数据和网络管理中心

    基金: 国家自然科学基金项目(51575224),吉林省科技发展计划项目(20170414045GH)

    分类号: O221;U463.6

    DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20181089

    页码: 1428-1440

    总页数: 13

    文件大小: 2656K

    下载量: 296

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