智能车最佳路径寻找及其方法曲率法
智能车最佳路径寻找及其方法--曲率法

最佳路径寻找及其方法--曲率法2一.路径规划方法得选择我拟考虑使用一条曲线进行路径规划。
我选择曲率法而不选择其她方法有如下考虑:1,从难易程度上面考虑,曲率法不就是最简单得方法,但就是它有其它方法不能达到得好处,我们通过计算车子每一点得曲率,首先可以反映跑道每一点得弯曲程度,而且,曲率还能反映我们车子经过该点得最大速度与最大向心加速度。
所以即便就是我们采用其她方法进行控制,最后还就是要回归到求跑道得曲率上面来。
二.最佳路径得寻找最佳路径得寻找不就是随便找一条曲线作为运行路径,而就是特定得那一条曲线,在任何赛道情况下,只能找到一条这样得路径,下面我就通过各种赛道得图像来寻找最佳路径:情况一:弯道红色曲线就是规划出来得最佳路径,θ为重建出来得跑道所转过得角度,θ>0表示向左转,θ<0表示向右转。
红色曲线与车子起始方向相切,且在满足不压两边跑道得情况下半径最短。
ﻩ设规划出来得路径半径为r,车子需要跑过θ角度,车子起点为(CarX,CarY),车子目前得速度为v,以半径r为规划路径行进时得最大速度为,车子得向心加速度(这个就是在车子硬件,机械确定以后提前测出来得,为固定值保存在程序中,意思就就是通过半径为R得跑道时,允许得最大速度为)。
所以车子在规划路径上跑时,也就就是在上图中红色路径上跑得时候,允许得最大速度为:在此段路程中花费得总时间为:所以得出r越小,总时间花得就越短。
故车子应该尽量切内道跑。
又因为我们规划出来得路径不能压线,由图分析可得,我们只要保证我们规划出来得最远处得那个点不压线切靠近内侧跑道则基本可以保证我们规划出来得跑道不压线。
由图中标注:a,b应满足:在计算出上面得参数过后,就给舵机与电机赋值,舵机赋值为1/r,r可以反映出舵机偏转角得大小,r越大,路径越平缓,舵机偏转就应该越小,r越小,路径弯度越大,舵机偏转就应该越大。
然后在1/r得基础上再乘以一个比例系数K,K就是通过实验调节出得一个合适得值,参数调节合适后,就是会适应所有弯道得,并不只就是适用于当前弯道。
智能车最佳路径寻找及其方法--曲率法

最佳路径寻找及其方法--曲率法2一.路径规划方法的选择我拟考虑使用一条曲线进行路径规划。
我选择曲率法而不选择其他方法有如下考虑:1,从难易程度上面考虑,曲率法不是最简单的方法,但是它有其它方法不能达到的好处,我们通过计算车子每一点的曲率,首先可以反映跑道每一点的弯曲程度,而且,曲率还能反映我们车子经过该点的最大速度和最大向心加速度。
所以即便是我们采用其他方法进行控制,最后还是要回归到求跑道的曲率上面来。
二.最佳路径的寻找最佳路径的寻找不是随便找一条曲线作为运行路径,而是特定的那一条曲线,在任何赛道情况下,只能找到一条这样的路径,下面我就通过各种赛道的图像来寻找最佳路径:情况一:弯道红色曲线是规划出来的最佳路径,θ为重建出来的跑道所转过的角度,θ>0表示向左转,θ<0表示向右转。
红色曲线与车子起始方向相切,且在满足不压两边跑道的情况下半径最短。
设规划出来的路径半径为r ,车子需要跑过θ角度,车子起点为(CarX,CarY ),车子目前的速度为v ,以半径r 为规划路径行进时的最大速度为m ax V ,车子的向心加速度Rva 20 (这个是在车子硬件,机械确定以后提前测出来的,为固定值保存在程序中,意思就是通过半径为R 的跑道时,允许的最大速度为0v )。
所以车子在规划路径上跑时,也就是在上图中红色路径上跑的时候,允许的最大速度为:Rr v ra V **0max == 在此段路程中花费的总时间为:r R v Rr v r vs t ****00θθ===所以得出r 越小,总时间花的就越短。
故车子应该尽量切内道跑。
又因为我们规划出来的路径不能压线,由图分析可得,我们只要保证我们规划出来的最远处的那个点不压线切靠近内侧跑道则基本可以保证我们规划出来的跑道不压线。
由图中标注:CarX r a +=θcos * CarY r b +=θsin *a ,b 应满足:]19[]19[RX a LX << ]19[]19[RY b LY <<在计算出上面的参数过后,就给舵机和电机赋值,舵机赋值为1/r ,r 可以反映出舵机偏转角的大小,r 越大,路径越平缓,舵机偏转就应该越小,r 越小,路径弯度越大,舵机偏转就应该越大。
智能车辆路线规划算法设计与优化

智能车辆路线规划算法设计与优化智能车辆的出现,给人们的生活带来了很多便利,而在智能车辆设计中,路线规划是非常重要的一部分。
因为一个好的路线规划能够让我们的车辆运行更加高效,这不仅能够减少人力成本,而且能够提高我们的安全。
因此,智能车辆路线规划算法设计和优化至关重要。
一、智能车辆路线规划算法设计1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种最为经典的最短路径算法,在智能车辆的路线规划中应用非常广泛。
该算法以起点为起点,通过遍历图来搜索各种路径,然后确定除了起点以外的最短路径。
在根据该算法实现智能车辆的路线规划时,我们需要先建立好有向图,然后设定起点和终点即可。
2. A*算法A*算法是基于启发式搜素的最短路径算法,也是常用的路线规划算法。
该算法通过利用一些启发式函数来确定节点之间的距离,从而得到更快速的路径。
A*算法主要通过计算每个节点到终点的估计距离和距离起点的实际距离之和,来决定下一步所要走的节点。
在智能车辆的路线规划中,我们可以利用A*算法来提高信息处理和规划的效率,从而快速地获得最优的路径。
二、智能车辆路线规划算法优化1. 改进启发式函数由于启发式函数是决定最优路径的非常关键的因素,因此我们可以通过改进启发式函数来提高智能车辆的路线规划效率。
比如我们可以根据传感器数据来确定道路上的通行情况,从而对启发式函数进行改进,使得车辆可以根据实际情况快速地找到最优路径。
2. 优化路径规划策略对于一些特定的情况,比如路况的不确定、改变了路线等,我们可以通过改变智能车辆的路线规划策略来提高其决策能力。
比如我们可以设置多个节点策略,使得车辆可以根据不同的策略来选择最优的路径。
同时我们也可以在路线规划的过程中,引入一些智能模块来帮助车辆及时进行决策,以获得更好的路径规划效果。
3. 路线优化在智能车辆的运行过程中,我们还可以通过优化其路线来节约能量和减少行驶时间,从而提高智能车辆的路线规划效率。
比如我们可以运用多项式规划等数学技术,来计算出最优的路径,从而让车辆更加节约能量和高效运转。
基于曲率前馈的智能车辆路径跟踪算法

10.16638/ki.1671-7988.2019.24.010基于曲率前馈的智能车辆路径跟踪算法刘文涛(长安大学汽车学院,陕西西安710064)摘要:针对智能车辆直角转弯行驶工况,采用简化的车辆运动学模型,在纯跟踪控制算法的基础上进行改进,提出了一种基于道路曲率前馈的改进纯跟踪控制算法。
采用基于道路曲率的纵向速度控制器,实时的根据车速计算出合理预瞄距离,依据预瞄点处的位置偏差得到合适的前轮转角,从而实现对路径跟踪的准确性。
最后采用Simulink/Carsim联合仿真进行验证,结果显示该控制算法能够满足智能车辆在一定车速下对直角转弯行驶路径进行准确跟踪,具有良好的稳定性。
关键词:智能车辆;曲率控制;路径跟踪;纯跟踪算法中图分类号:V323 文献标识码:B 文章编号:1671-7988(2019)24-31-03Path Tracking Algorithm of Intelligent Vehicle Based on Curvature FeedforwardLiu Wentao( School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )Abstract: Aiming at the right-angle turning condition of intelligent vehicles, using a simplified vehicle kinematics model to improve the pure tracking control algorithm. An improved pure tracking control algorithm based on road curvature feedforward is proposed. A longitudinal speed controller based on road curvature is used to calculate a reasonable preview distance according to the vehicle speed in real time, and a suitable front wheel angle is obtained according to the position deviation at the preview point, thereby realizing the accuracy of the path tracking. Finally, Simulink/Carsim joint simulation is used to verify the results. The results show that the control algorithm can meet the intelligent vehicle's accurate tracking of the right-angle turning path at a certain speed, and has good stability.Keywords: Intelligent vehicle; Curvature control; Path tracking; Pure pursuit algorithmCLC NO.: V323 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2019)24-31-03前言智能车辆是当下国内外汽车行业新技术研发的重要阵地,包括谷歌在内的全球各大互联网和科研机构以及高校院所争相研究的领域。
利用智能车辆规划行车路线的方法

智能车辆是当今科技领域的热门话题之一。
它们以其自动驾驶和人工智能技术的结合,正在改变着我们的出行方式和道路安全。
在智能车辆的技术体系中,规划行车路线是至关重要的一环。
本文将探讨利用智能车辆规划行车路线的方法。
智能车辆的规划路线技术基于全球定位系统(GPS)和车载传感器等设备,通过对各种交通信息的分析和综合判断,为车辆提供最佳行车路线。
基于这些数据,智能车辆可以通过避免交通拥堵、寻找最短路径等方式,提高车辆的行车效率和舒适性。
首先,智能车辆可以通过大数据分析来规划行车路线。
利用车载传感器和GPS系统,智能车辆可以实时获取道路拥堵情况、交通信号灯状态、路况监测和交通事故信息等。
通过将这些数据与车辆行驶所需的目的地等因素综合考虑,系统可以根据实时交通情况来规划最佳行车路线。
这种基于实时数据的规划方法,能够大大提高车辆行驶的效率。
其次,智能车辆可以利用机器学习算法来规划行车路线。
机器学习算法通过对历史行车数据的学习和分析,能够预测出未来的交通状况。
例如,通过分析特定时间段和特定天气条件下的交通情况,智能车辆可以根据这些数据来规划未来的行车路线,避免可能出现的拥堵区域。
随着数据量的不断积累和算法的不断优化,智能车辆的预测能力也将越来越准确。
另外,智能车辆还可以采用深度学习技术来规划行车路线。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它可以从大量复杂的数据中提取有用的特征。
智能车辆可以通过深度学习算法分析传感器数据,识别交通标志、道路交叉口和车辆行驶轨迹等信息,并综合考虑这些信息来规划最佳行车路线。
通过利用深度学习技术,智能车辆的规划能力可以达到更高的精度和准确性。
然而,智能车辆的规划路线也面临一些挑战。
首先,数据的收集和分析需要大量的计算资源和存储空间,这对于智能车辆的硬件条件提出了要求。
其次,智能车辆的规划路线需要考虑道路交通规则、道路限制以及用户个性化需求等多个因素,这对算法的设计和复杂性提出了挑战。
浅析自动驾驶汽车路径规划算法

浅析自动驾驶汽车路径规划算法自动驾驶汽车的路径规划算法最早源于机器人的路径规划研究,但是就工况而言却比机器人的路径规划复杂得多,自动驾驶车辆需要考虑车速、道路的附着情况、车辆最小转弯半径、外界天气环境等因素。
本文将为大家介绍四种常用的路径规划算法,分别是搜索算法、随机采样、曲线插值和人工势场法。
1.搜索算法搜索算法主要包括遍历式和启发式两种,其中Dijkstra算法属于传统的遍历式,A*算法属于启发式,在A*算法的基础上,还衍生出了D*Lite算法、Weighted A*算法等其他类型。
Dijkstra算法最早由荷兰计算机学家狄克斯特拉于1959年提出,算法核心是计算从一个起始点到终点的最短路径,其算法特点是以起始点开始向周围层层扩展,直到扩展到终点为止,再从中找到最短路径,算法搜索方式如图(1-1)所示。
A*算法在Dijkstra算法上结合了最佳优先算法,在空间的每个节点定义了一个启发函数(估价函数),启发函数为当前节点到目标节点的估计值,从而减少搜索节点的数量从而提高效率。
A*算法中的启发函数包括两部分,表示从初始点到任意节点n的代价,表示节点n到目标点的启发式评估代价,在对象从初始点开始向目标点移动时,不断计算的值,从而选择代价最小的节点。
一般来说遍历式算法可以取得全局最优解,但是计算量大,实时性不好;启发式算法结合了遍历式算法以及最佳优先算法的优点,具有计算小、收敛快的特点。
图(1-2)是最佳优先算法示意图,可以看出该算法有一定的选择性,但是面对图中的u型障碍物会出现计算效率低的情况。
而A*算法完美的结合了Dijkstra算法和最佳优先算法,不仅有一定的选择性,并且计算量相对也是最少的,更快得找到了最短路径。
2.随机采样随机采样主要包括蚁群算法以及RRT(快速扩展随机树)算法。
蚁群算法是由Dorigo M等人于1991年首先提出,并首先使用在解决TSP(旅行商问题)上。
其算法基本原理如下:1.蚂蚁在路径上释放信息素。
智能交通系统中的车辆路径选择算法

智能交通系统中的车辆路径选择算法智能交通系统正逐渐成为城市交通管理的重要组成部分。
作为智能交通系统中的关键技术之一,车辆路径选择算法的研究和应用对于提高交通网络效率、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将探讨智能交通系统中的车辆路径选择算法,并分析其应用前景。
一、智能交通系统概述智能交通系统是以信息技术为基础,通过各种设备和传感器收集、处理和分析交通数据,从而实现对交通流动过程的管理和控制。
智能交通系统通过优化路网配置、交通信号控制、车辆路径选择等手段,提高交通系统的运行效率和安全性。
二、车辆路径选择算法的意义车辆路径选择是指车辆根据实时交通信息,在起点和终点之间选择一条最佳路径。
车辆路径选择算法的研究和应用具有以下意义:1. 提高交通效率:车辆路径选择算法能够优化路网利用率,减少交通拥堵现象,提高交通的流畅性。
2. 节省时间和燃料消耗:通过选择最佳路径,车辆能够在最短时间内到达目的地,减少车辆在路上的停留时间和燃料的消耗。
3. 改善通行环境:车辆路径选择算法能够减少交通事故的发生概率,提高通行环境的安全性和舒适性。
三、常见的车辆路径选择算法在智能交通系统中,车辆路径选择算法有多种方法。
以下介绍几种常见的算法:1. 最短路径算法:最短路径算法是指车辆选择到达目的地的最短路径。
这种算法常用于导航系统中,通过计算路径长度或时间来确定最短路径。
2. 遗传算法:遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
在车辆路径选择中,遗传算法通过计算车辆在不同路径上的适应度,从而选择出最佳路径。
遗传算法具有较好的全局搜索能力,对于复杂的交通网络具有一定的优势。
3. 强化学习算法:强化学习算法将车辆路径选择视为驾驶员在不同交通环境中采取行动的决策问题。
通过不断地试错和学习,车辆能够根据环境的变化选择最佳路径。
四、车辆路径选择算法的应用前景随着智能交通系统的发展,车辆路径选择算法的应用前景广阔。
以下是几方面的应用前景展望:1. 公共交通优化:车辆路径选择算法可应用于公共交通系统中,对公交线路进行优化,提高公共交通的准点率和便捷性。
智能交通中的人工智能智能车辆调度与路径推荐技术

智能交通中的人工智能智能车辆调度与路径推荐技术近年来,随着科技的不断发展,人工智能在各个领域都得到了广泛应用。
其中,智能交通系统是人工智能技术的一个重要应用领域。
智能车辆调度与路径推荐技术作为智能交通系统的核心组成部分,对于提高交通效率、减少交通拥堵、保障行车安全等方面起着重要作用。
智能车辆调度技术是指通过人工智能算法对车辆进行实时调度,使得车辆能够按照最优的路径和时间进行行驶,从而达到减少交通拥堵和提高交通效率的目的。
在传统的车辆调度中,往往只考虑车辆的数量和道路的容量,而忽略了车辆的实时状态和交通流量的变化。
而智能车辆调度技术则可以通过实时监测车辆的位置、速度、方向等信息,并结合交通流量数据进行预测,从而实现对车辆的智能调度。
智能车辆调度技术的核心是智能算法的设计和优化。
目前,常用的智能算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法可以通过对车辆的实时位置和目的地进行分析,结合交通流量数据和道路状况,找到最优的调度方案。
同时,智能车辆调度技术还可以通过与其他智能交通系统的集成,实现对车辆的实时监控和调度。
除了智能车辆调度技术,路径推荐技术也是智能交通系统中的重要组成部分。
路径推荐技术可以根据车辆的起点和目的地,结合交通流量数据和道路状况,为车辆提供最优的行驶路径。
传统的路径推荐技术往往只考虑最短路径或最快路径,而忽略了交通拥堵情况。
而智能路径推荐技术则可以通过实时监测交通流量和道路状况,结合历史数据进行分析和预测,为车辆提供避开拥堵的最优路径。
智能路径推荐技术的核心是数据分析和预测。
通过对交通流量数据和道路状况进行分析,可以得到不同时间段和不同道路的交通拥堵情况。
同时,通过对历史数据的分析和预测,可以预测未来交通流量的变化趋势。
基于这些数据,智能路径推荐技术可以为车辆提供避开拥堵的最优路径。
智能车辆调度与路径推荐技术在智能交通系统中的应用前景广阔。
通过智能车辆调度技术,可以实现对车辆的实时监控和调度,减少交通拥堵和提高交通效率。
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最佳路径寻找及其方法--曲率法2
一.路径规划方法的选择
我拟考虑使用一条曲线进行路径规划。
我选择曲率法而不选择其他方法有如下考虑:
1,从难易程度上面考虑,曲率法不是最简单的方法,但是它有其它方法不能达到的好处,我们通过计算车子每一点的曲率,首先可以反映跑道每一点的弯曲程度,而且,曲率还能反映我们车子经过该点的最大速度和最大向心加速度。
所以即便是我们采用其他方法进行控制,最后还是要回归到求跑道的曲率上面来。
二.最佳路径的寻找
最佳路径的寻找不是随便找一条曲线作为运行路径,而是特定的那一条曲线,在任何赛道情况下,只能找到一条这样的路径,下面我就通过各种赛道的图像来寻找最佳路径:
情况一:弯道
红色曲线是规划出来的最佳路径,θ为重建出来的跑道所转过的角度,θ>0表示向左转,θ<0表示向右转。
红色曲线与车子起始方向相切,且在满足不压两边跑道的情况下半径最短。
设规划出来的路径半径为r ,车子需要跑过θ角度,车子起点为(CarX,CarY ),
车子目前的速度为v ,以半径r 为规划路径行进时的最大速度为m ax V ,车子的向心加速度
R
v
a 2
0 (这个是在车子硬件,机械确定以后提前测出来的,为固定值保存在程序中,意思
就是通过半径为R 的跑道时,允许的最大速度为0v )。
所以车子在规划路径上跑时,也就是在上图中红色路径上跑的时候,允许的最大速度为:
R
r v r
a V *
*0max == 在此段路程中花费的总时间为:
r R v R
r v r v
s t ***
*0
0θ
θ=
==
所以得出r 越小,总时间花的就越短。
故车子应该尽量切内道跑。
又因为我们规划出来的路径不能压线,由图分析可得,我们只要保证我们规划出来的最远处的那个点不压线切靠近内侧跑道则基本可以保证我们规划出来的跑道不压线。
由图中标注:
CarX r a +=θcos * CarY r b +=θsin *
a ,
b 应满足:
]19[]19[RX a LX <<
]19[]19[RY b LY <<
在计算出上面的参数过后,就给舵机和电机赋值,舵机赋值为1/r ,r 可以反映出舵机偏转角的大小,r 越大,路径越平缓,舵机偏转就应该越小,r 越小,路径弯度越大,舵机偏转就应该越大。
然后在1/r 的基础上再乘以一个比例系数K ,K 是通过实验调节出的一个合适的值,参数调节合适后,是会适应所有弯道的,并不只是适 用于当前弯道。
电机的赋值采用控速的闭环控制法,保证车子以通过此弯道允许的最大速度m ax V 跑过去。
补充:路径规划的时候还需要考虑到车子相对于跑道的偏向,因为规划出来的路径必须与车子当前的方向相切,否则会是车子强制产生一个偏向角,这种规划出来的路径是不可实现的,并且在这种情况下也有可能会产生侧滑等等。
所以我们要计算出车身相对于跑道的偏向角度。
通过几何关系我们知道计算这个量的前提是找到每一段规划路径的圆心坐标。
情况二:小S 或大S
和情况一中的弯道处理方式一样。
情况三:直道
直道情况一般是弯进直,所以他的路径一般是靠近弯进直那个内侧弯道的一边。
处理情况和弯道相同。
如图所示:
三.算法实现
1.θ计算
Θ是我们路径规划中其中之一的已知量,它的计算我们采用扇形的几何关系求出。
经过测试,这种方法计算出来的θ角较精准,且计算量简便,故予以采用。
如图所示:
t r r =-2
cos
*θ
2
sin
**2θ
r d =
所以:
t d d =-
2cos *2
sin *22
sin
*2θ
θθ
令2
sin θ
=n
得:
t n n
d n d =--21**2*2 所以有:
0*4*)4(2222=--+d n td n d t
求解上面的方程得:
)4(*2)
4(41642
222222d t d t d d t td n ++++=(舍) )
4(*2)
4(41642222222d t d t d d t td n +++-=
故:
)arcsin(*2n =θ; n
d
r *2=
;
2.向心加速度计算
对特定弯道进行测试,以不同的速度通过半径R 固定的弯道,当在速度为V 时开
始出现侧滑,这最大速度V 对应R ,向心加速度R
V a 2
=。
因为车子轮胎相对于跑道的
摩擦系数不变,故在任何位置a 的值不变,保存a 的值,在其他跑道中,电机所给的最大速度R a V *max =。
3.寻找圆心坐标
我们需要求解我们规划出来路径的圆心坐标,这样我们就能求得我们规划路径的方程,然后就能方便的判断我们的规划路径是否压线(两边跑道)。
而我们现在的已知量只有起始点和终止点的坐标,设为(x1,y1);(x2,y2)。
还有一个已知量就是我们规划路径的半径r ,通过这三个量我们需要求解出规划路径的圆心坐标。
由于规划出来的路径是理想的,所以圆心坐标也是相当准确的。
我们采用的方法是通过过两个点作以半径为r 的两个圆,相交的两个点即为圆心坐标,如下图所示:
联立方程组:
222)1()1(r y y x x =-+-
222)2()2(r y y x x =-+-
令
222)21()21(y y x x d -+-=
求解上式,得:
1. x1!=x2 && y1!=y2
2
)
21(21)12(*2))21(()21(*42)21(2))21(()21(*42
4222422x x x x y y d d x x x x r x y y d d x x x x r y ++
--+---±
=++
+---±=
2. x1=x2
12
42)
21(2
2
x d
r x y y y +-±
=+=
3. y1=y2
12
42)21(2
2
y d
r y x x x +-±
=+=
4.求直线方程
车身方向直线:
)
(*)(1phi Tan CarX
CarY X phi Tan Y ++-
=
与车身方向垂直的直线:
CarX phi Tan CarY X phi Tan Y *)(*)(-+=。