自动驾驶铰接车的车辆模型搭建及路径跟踪控制方法与流程
无人驾驶技术ppt课件
如何防止黑客攻击和保障系统安全，确保无人驾 驶车辆不会受到恶意干扰或控制。
交通事故责任认定
在无人驾驶车辆发生交通事故时，如何准确界定 责任方，保障各方权益。
复杂环境下的适应性挑战
复杂道路和交通环境
如何处理复杂的道路标志、交通信号和多变的路况，确保无人驾 驶车辆能够正确理解和应对。
与其他交通参与者的交互
特征提取与识别
利用算法对处理后的数据进行特征提取和识 别，如识别车道线、交通信号等。
数据预处理
对采集的原始数据进行滤波、去噪、压缩等 处理，提取有用信息。
环境建模
将识别的特征与环境信息进行融合，建立环 境模型，为决策和控制提供依据。
环境建模与定位技术
01
SLAM技术
即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）
全。
促进产业升级和转型
通过优化交通流控制和路径规划 ，无人驾驶技术可以提高道路交 通的运行效率，减少拥堵现象。
提升交通效率
随着无人驾驶技术的普及和应用 ，将产生更多的新职业和就业机 会，如无人驾驶汽车研发、测试 、运营等。
创造新的就业机会
无人驾驶技术的发展将推动汽车 、交通等相关产业的升级和转型 ，促进经济的高质量发展。
根据环境信息和任务需求，规划出从起点到终点 的可行路径，如A*算法、Dijkstra算法等。
路径跟踪控制
采用合适的控制策略，使车辆能够沿着规划好的 路径行驶，并实现精确跟踪。
3
路径规划与跟踪优化
针对复杂环境和多变任务需求，对路径规划和跟 踪方法进行优化，提高自主驾驶能力。
04
自动驾驶硬件平台及 软件架构
无人驾驶汽车运动控制研究综述
无人驾驶汽车运动控制研究综述作者：叶立堃来源：《中国新通信》2022年第16期摘要：随着传统控制方法的日益革新与智能化控制技术的不断发展，无人驾驶汽车领域逐渐兴起，正成为新时代智能交通发展大背景下的先行领航。
无人驾驶汽车的控制具有非线性、不确定性、高迟延性等特点，如果仅依靠传统的控制方法则无法满足其在复杂环境下自适应动态调整的需求，由此可能造成汽车路径规划的不准确性以及一系列的安全隐患。
因此需要引入智能化控制技术对无人驾驶汽车进行控制，以应对复杂工况下的随机情形，通过其在线自调整合理改善系统的性能指标。
本文综述了当前基于无人驾驶汽车的现代智能控制方法的研究成果及发展前景，首先介绍了无人驾驶控制中横向控制以及纵向控制这两大部分的核心技术及其性能特点，进而阐述了当前无人驾驶控制方法的技术壁垒，最后总结了无人驾驶控制在更深层产业应用中的发展前景。
关键词：无人驾驶汽车；横向控制；纵向控制；技术缺陷；发展前景一、引言相比于传统汽车，无人驾驶汽车能够有效规避由于驾驶员操作失误所带来的种种安全隐患。
其次，无人驾驶汽车能通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，缓解城市道路堵塞所带来的交通压力。
谷歌的无人驾驶项目于2009年正式落地，并在2016年成立主理无人驾驶业务的Waymo公司，其迄今已收集了几十亿<非公制>的模拟驾驶数据和超过350万<非公制>的道路驾驶数据。
特斯拉Model S车型采用Autopilot自动驾驶系统，该系统的落地使得特斯拉Model S在高速公路上能够自如实现辅助自动驾驶的功能，并且能对驾驶员驾驶情况及道路环境做出更加密切的监视[1]。
无人驾驶汽车的控制主要集中在对其运动的控制上，目标是提高汽车应对复杂路况的自适应调整能力，提升其进行路径规划的准确程度，保证在路面行驶时的安全性以及高效性。
无人驾驶汽车具有稳定性低、时延、高度非线性等特点，有着较为复杂的耦合动力学结构[1]，因此研究更加稳定高效的控制算法并将其应用于无人驾驶汽车模型架构的优化，具有十分重要的意义。
差速模型的路径跟踪算法
差速模型的路径跟踪算法 一、啥是差速模型呀。 咱先得搞清楚差速模型是个啥玩意儿。差速模型呢，简单来说，就是用来描述像两轮驱动的小车这种运动状态的模型。你想啊，一个两轮小车，左右两个轮子的速度要是不一样，那小车跑起来的轨迹就会有变化啦。比如说，左边轮子转得快，右边轮子转得慢，小车就会往右边拐。这就是差速模型在实际中的一个简单体现。它在机器人运动控制、自动驾驶这些领域那可老重要啦，能帮助咱们精确控制物体的运动轨迹。
二、为啥要研究路径跟踪算法。 这路径跟踪算法为啥这么重要呢？就好比你开车，你得按照导航规划的路线走，不能随便乱开吧。在机器人或者自动驾驶车辆里也是一样的道理。差速模型确定了物体的运动方式，但要让它准确地沿着我们设定好的路径走，就得靠路径跟踪算法。比如说，我们想让一个机器人在仓库里按照特定路线搬运货物，这时候路径跟踪算法就能发挥大作用啦，能让机器人准确地到达每个货物存放点，不会跑偏。要是没有这个算法，那机器人可能就像没头的苍蝇，到处乱撞，啥活儿也干不了。
三、常见的差速模型路径跟踪算法。 1. 纯追踪算法：这个算法可有意思啦。它的原理就像是你一直盯着前方一个目标点走。在差速模型里呢，就是让车辆或者机器人始终朝着路径上的一个预瞄点前进。打个比方，你在路上走路，你看到前方 10 米处有个电线杆，你就一直朝着它走，通过调整步伐来保证自己能走到它那里。纯追踪算法就是这么个思路，通过不断调整差速模型中左右轮的速度，让车辆朝着预瞄点前进。这个算法简单易懂，实现起来也不难，在很多简单的路径跟踪场景里都挺好用的。
2. PID 控制算法结合差速模型：PID 控制算法大家应该都不陌生吧。把它和差速模型结合起来，效果杠杠的。它主要是根据当前车辆和目标路径之间的偏差，通过比例、积分、微分这三个环节来调整差速模型的输入，也就是左右轮的速度。比如说，车辆偏离了目标路径，PID 算法能快速计算出偏差，然后根据比例环节快速做出反应，调整速度；积分环节能消除长期的偏差；微分环节能预测偏差的变化趋势，提前做出调整。这样一来，车辆就能比较稳定地沿着目标路径行驶啦。
无人驾驶PPT课件
控制器设计方法及参数整定
控制器设计方法
介绍常用的控制器设计方法，如 PID控制、模糊控制、神经网络控 制等，并分析各种方法的优缺点 。
参数整定策略
详细阐述控制器参数整定的策略 和方法，如经验法、试凑法、优 化算法等，以提高控制器的性能 。
控制器性能评估
介绍如何对设计好的控制器进行 性能评估，包括稳定性、准确性 、鲁棒性等方面的评估。
无人驾驶PPT课件
目 录
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 仿真测试与实验验证 • 挑战与未来发展趋势
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是指通过先进的传感器、控制器、执行器等装置，运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工 智能等新技术，实现车路云一体化智能协同决策和控制的新一代汽车技术。
INS局限性
存在误差累积问题，长时间使用后定位精度 会逐渐降低。
组合导航技术及其优势
组合导航技术
将GPS和INS等多种导航技术进行融 合，利用各自的优势弥补彼此的不足 ，提高整体导航性能。
提高定位精度
通过数据融合算法，减小单一导航技 术的误差，提高整体定位精度。
增强鲁棒性
当某一导航技术受到干扰或失效时， 组合导航系统仍能维持较高的定位性 能。
扩大应用范围
适用于各种复杂环境和场景，如城市 峡谷、隧道、地下停车场等。
04
路径规划与决策技术
路径规划算法分类及特点
图搜索算法
基于图论的方法，如Dijkstra、A* 等，适用于静态环境的路径规划 ，能够找到最短或最优路径。
采样算法
如RRT（快速扩展随机树）算法， 适用于高维空间和复杂环境的路径 规划，能够快速探索空间并找到可 行路径。
无人驾驶汽车的自动驾驶控制原理分析
无人驾驶汽车的自动驾驶控制原理分析自动驾驶汽车是一种以无人驾驶为核心特点的汽车，它利用先进的传感器、通信和控制技术来实现车辆的自动驾驶。
自动驾驶控制是无人驾驶汽车实现自主行驶的关键技术之一。
本文将从传感器、感知、决策和执行四个方面对无人驾驶汽车的自动驾驶控制原理进行分析。
首先，无人驾驶汽车的自动驾驶控制依赖于各种传感器来获取车辆周围环境的信息。
其中，激光雷达、摄像头、超声波传感器和雷达是常用的传感器。
激光雷达可用于测量车辆周围的距离和位置，摄像头可用于识别和跟踪道路上的标志和车辆，超声波传感器可用于检测车辆周围的障碍物，雷达可用于探测远距离的目标。
传感器将采集到的信息传输到车辆的中央处理单元进行后续的感知和决策。
其次，感知是无人驾驶汽车实现自动驾驶的核心功能。
在感知阶段，车辆利用传感器采集到的数据对周围的环境进行分析和理解，包括道路状况、障碍物、其他车辆等。
感知算法根据传感器数据进行图像处理、目标检测和识别，将车辆周围的环境信息转化为数字化的数据表示。
感知的结果可以用于车辆的实时定位、地图构建以及环境建模等。
然后，决策是自动驾驶控制的重要环节。
在决策阶段，车辆利用感知阶段得到的环境信息进行路径规划和行为决策。
路径规划算法根据车辆当前位置、目标位置和地图信息，确定一条安全、高效的行驶路径。
行为决策算法根据车辆的状态和环境信息，判断何时加速、减速、超车、变道等，以实现安全且流畅的行驶。
决策的结果输出给执行系统进行具体的操作。
最后，执行是自动驾驶控制的最终阶段。
执行系统负责控制车辆的加速、制动和转向等动作，以实现决策阶段确定的行驶路径和行为。
执行系统通常由电动驱动、转向装置和制动系统组成，根据决策结果提供所需的力和扭矩，实现车辆的运动控制。
同时，执行系统还负责实现车辆各部件的状态监测和故障检测，确保车辆的安全性和可靠性。
综上所述，无人驾驶汽车的自动驾驶控制包括传感器、感知、决策和执行四个方面。
传感器负责采集车辆周围环境的信息，感知对数据进行处理和分析，决策根据感知结果进行路径规划和行为决策，执行负责控制车辆的运动行为。
线性2DOF车辆模型
线性2dof车辆模型是一个简化的模型，只考虑了车辆的前进和侧向运动，
忽略了其他复杂的动态特性，因此计算和实现起来相对简单。
02
快速模拟
由于模型简单，可以快速进行模拟和计算，对于一些需要快速响应的应
用场景，如自动驾驶汽车的实时控制，具有一定的实用价值。
03
适用于特定场景
对于某些特定的应用场景，如车辆的侧向避障或车道保持等，线性2dof
该模型假设车辆在平面内做线性运动，不考虑车辆的侧向运动和旋转运动，仅考虑 前进和横摆运动。
该模型适用于分析车辆在直线和横摆运动下的动力学行为，为自动驾驶和智能交通 系统中的路径规划和轨迹跟踪控制提供基础。
02
线性2dof车辆模型的建 立
坐标系的设定
固定坐标系
一个固定的参考坐标系，通常选 择地球作为参考。
稳定性分析
平衡状态
线性2dof车辆模型在无外力作用下的 平衡状态是静止或匀速直线运动。
稳定性条件
稳定性分析方法
常用的稳定性分析方法包括 Lyapunov直接法、LyapunovKrasovskii法和频域分析法等。
车辆稳定性的条件是系统矩阵的所有 特征值都为负，即系统是稳定的。
能控性分析
01
02
限制的可行路径。
导航系统
结合高精度环境
中找到最优路径。
实时路径调整
根据实时环境和车辆状态信息， 线性2DOF模型可以用于调整已 规划的路径，确保车辆在实际行
驶中能够应对突发状况。
在车辆动力学模拟中的应用
性能评估
通过模拟不同工况下车辆的运动表现，线性2DOF模型可以用于评 估车辆的动力学性能和稳定性。
控制系统设计
基于线性2DOF模型，可以设计各种车辆控制系统，如稳定性控制、 牵引力控制等，以提高车辆的操控性能和行驶安全性。
自动导引运输车控制方法、自动导引运输车及存储介质与流程
自动导引运输车控制方法、自动导引运输车及存储介质与流程随着物流行业的迅猛发展，自动导引运输车成为了物流企业提高效率的重要工具。
自动导引运输车控制方法涵盖了车辆的自主导航、运输控制和仓库管理等方面。
本文将介绍自动导引运输车控制方法、自动导引运输车及其存储介质和流程。
自动导引运输车控制方法：1.自主导航方法自动导引运输车采用激光雷达、GPS和机器视觉技术等实现自主导航。
首先车辆通过激光雷达进行环境感知，包括物品识别和障碍物避免。
其次，车辆通过GPS技术确定自身位置和行驶距离，并根据不同的运输任务，选择不同的路径规划。
最后，机器视觉技术辅助车辆进行准确驾驶。
这样就可以实现车辆的自主导航。
2. 运输控制方法运输控制是保障自动导引运输车运输管理的关键。
首先通过车载计算机来监测运输车辆的速度、行驶距离和耗燃等重要信息，实现车辆控制和自主驾驶。
其次，还可以通过无线通信技术实现对车辆的远程监控和调度，可以对车辆进行控制，以保证运输过程中的安全和稳定。
3. 仓库管理方法仓库管理是自动导引运输车的运输过程的重要环节之一、仓库管理通过RFID或条码技术对仓库内的货物进行自动化管理，以实现货物的高效流转。
在仓库内，自动导引运输车将会被分配不同的任务，如进货、出货、存储等等，理解运输任务需求，自动导引运输车将会按照仓库管理员的指令和相关设定开始自动运行，以及实现各种类型货物的集成管理和分流配送。
自动导引运输车：自动导引运输车是目前最为流行的自动化运输设备。
它们可以根据预定路径，自动驾驶车辆以减少人工操作和人力资源的成本，并减少货运时间和管理费用。
它们通常由车身、车轮、驾驶室、电动机和导航系统组成。
另外，它还具备避障、意外停车和卡货自动报警等安全措施，以确保货物和车辆的安全。
存储介质与流程：存储介质指的是通过RFID、条形码等自动识别技术实现的货物存储管理系统。
通过RFID技术，可以对货物进行全面跟踪和管理，减少人工管理成本。
自动驾驶汽车路径规划算法研究
自动驾驶汽车路径规划算法研究摘要：路径规划是自动驾驶汽车的重要研究内容，也是当前自动驾驶汽车领域研究的热点之一，其目的是在一定场景下利用所选定的评价指标获得一条连接起始点与目标点的最优无碰撞路径。
将当前常用的路径规划算法分为传统算法、智能仿生学算法、强化学习算法3类，按照路径规划算法的不同类别，对各类算法在路径规划领域中的应用进行了阐述，可为研究者提供一定的参考和借鉴。
关键词：自动驾驶汽车；路径规划；智能仿生学算法；强化学习算法引言自动驾驶汽车使用传感器感知环境，并依照合理的算法在复杂环境中实现自主运动，使其能在道路上安全、高校地行驶。
作为自动驾驶汽车研究地一个重要环节，路径规划就是根据给定地环境模型，在一定地约束条件下，利用路径规划算法规划出一条连接车辆当前位置和目标位置的无碰撞路径。
1路径规划算法分类自动驾驶汽车的路径规划问题，基于研究对象对所行驶环境信息掌握程度的不同，可分为2类。
第1类是已知行驶环境信息的全局路径规划，属于静态规划；第2类是利用车载传感器实时获取环境信息的局部路径规划。
全局路径规划问题实质上是在已掌握的所有环境信息的前提下，规划出从起点到目标点的路径生成问题。
通常是基于数字地图，根据周围环境的路网模型来选择路径。
当因环境或者其他因素导致规划的路径无法继续通行时，则需要重新启动全局规划,以得到更新后的可行路径。
局部路径规划需要车载传感器实时采集车辆周围的环境信息，充分了解周围环境地图信息以准确定位出车辆当前位置及周围障碍物分布，从而顺利规划出从当前节点到下一子目标节点的最优路径。
2路径规划算法传统路径规划算法包括A*算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法等。
文章仅对最常见的前两种算法做详细说明。
2.1.1 A*算法A*算法[1]是一种典型的启发式搜索算法，它也是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索算法。
A*算法通过一个估价函数来引导和决定搜索方向，从起点开始向周围进行扩展搜索，利用估价函数来获取周围每个节点的价值，并从获取的周围节点中选择代价最小的节点作为下一个扩展节点，不断循环重复这一过程直到到达目标点，结束搜索，从而生成最终路径。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
自动驾驶铰接车的车辆模型搭建及路径跟踪控制方法与
流程
一、车辆模型搭建
1.车辆动力学模型：车辆动力学模型描述了车辆的运动和力的作用关系，能够模拟车辆的加速度、速度和位置等关键运动参数。
通常使用多体动力学模型，考虑车辆的质量、惯性、摩擦和路面阻力等因素。
2.路径跟踪模型：路径跟踪模型描述了车辆如何依据给定的路径进行运动。
一般采用前馈控制和反馈控制相结合的方法，通过计算车辆与路径的偏差来控制车辆的转向和速度，使得车辆能够沿着路径行驶。
路径跟踪控制是自动驾驶铰接车的核心技术之一，其目标是使车辆按照预定的路径行驶，并保持车辆与路径的偏差在可接受范围内。
路径跟踪控制方法可以分为以下几个步骤：
1.路径规划：根据车辆即将行驶的路线和要遵循的交通规则，进行路径规划，得到车辆要跟踪的路径。
通常采用局部路径规划方法，根据当前车辆的位置和目标点的位置，生成一系列的路径点。
2.路径点转换：将路径点从全局坐标系转换为车辆局部坐标系。
这样做可以简化路径跟踪算法的计算。
3.偏差计算：计算车辆当前位置与目标路径点的偏差。
偏差通常有横向偏差和纵向偏差两个部分，分别表示车辆离目标路径的横向距离和纵向距离。
4.控制器设计：设计控制器来控制车辆的转向和速度，使车辆沿着路径行驶并保持偏差在可接受范围内。
常用的控制器包括PID控制器、模糊控制器和模型预测控制器等。
5.控制信号生成：根据控制器的输出，生成控制信号来控制车辆的转向和速度。
转向控制通常使用舵机或电机控制前轮的转向角度，速度控制通常使用电机控制车辆的速度。
6.控制实施：根据控制信号，实施控制操作。
将控制信号发送到相应的执行机构，如舵机和电机，来控制车辆的转向和速度。
7.控制更新：根据车辆的实时状态反馈信息，不断更新控制器的参数和输出，进行路径跟踪控制的闭环调节。
以上是自动驾驶铰接车的车辆模型搭建及路径跟踪控制方法与流程的基本介绍。
具体的搭建及控制方法还需根据具体应用场景和需求进行进一步研究和开发。