基于RRT与MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制研究

周维; 过学迅; 裴晓飞; 张震; 余嘉星

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基于RRT与MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制研究

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为分析智能车辆实时规划和跟踪控制的相互影响关系,基于改进的快速随机搜索树规划算法(im-proved-RRT)与线性时变的模型预测控制算法,提出了一种智能车路径规划与跟踪控制系统的构架.首先,采用目标导向、节点修剪、曲线拟合和最优路径选择等方法对基础RRT规划算法进行改进,保证规划路径满足车辆运动学约束并趋近最优解.然后,基于线性时变模型预测控制算法,实现智能车对期望路径的稳定控制.硬件在环仿真结果表明,车速为36 km/h,规划步长为2 m,规划周期为0．1 s时,侧向加速度小于0．2g,满足安全性和实时性要求.最后,分析了车速、规划步长和规划周期等因素对实时规划和稳定跟踪的影响.

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来源
《汽车工程》 |2020年第9期|1151-1158|共8页
作者
周维; 过学迅; 裴晓飞; 张震; 余嘉星;
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作者单位

武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉 430070;

武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉 430070;

武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉 430070;

武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉 430070;

武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉 430070;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
智能车; 改进的快速随机搜索树; 线性时变的模型预测控制; 硬件在环仿真;

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