【摘 要】
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针对结构化道路环境下智能车速度规划问题,提出基于QP(二次规划)算法的速度规划方法。首先根据智能车的当前位置和行驶轨迹建立ST图,描述障碍物和智能车之间的运动状态关系;
【机 构】
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陆军军事交通学院学员五大队,陆军军事交通学院军事交通运输研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0100903)
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针对结构化道路环境下智能车速度规划问题,提出基于QP(二次规划)算法的速度规划方法。首先根据智能车的当前位置和行驶轨迹建立ST图,描述障碍物和智能车之间的运动状态关系;其次根据QP模型构建速度规划目标函数、设计约束条件并求解;最后参照人工驾驶对于安全性和舒适性的评价指标要求,对速度规划结果进行评价分析。实车实验中,起步时的最大加速度为0.6 m/s~2,制动时最大减速度为-1.25 m/s~2;避让紧急超车车辆时,智能车可在5 s后将车距调整到安全范围内;持续避障时最大加速度为0.4 m/s~2,最大减速
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