【摘 要】
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汽车转向几何模型是无人驾驶开发过程中的重要环节,但其在面对复杂道路时单纯的预瞄跟踪不能满足无人驾驶需求。为此,在Stanley转向几何预瞄模型的基础上,提出一种自适应的最
【机 构】
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北京联合大学智慧城市学院,北京联合大学机器人学院,北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金“视听觉信息的认知计算”重大研究计划重点支持项目“智能车驾驶脑认知技术、平台与转化研究”(91420202);英国皇家工程院牛顿基金(UK-CIAPP\324);北京联合大学人才强校优选计划项目(BPHR2017EZ02);北京市属高校高水平教师队伍建设创新团队建设提升计划项目(IDHT20170511)
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汽车转向几何模型是无人驾驶开发过程中的重要环节,但其在面对复杂道路时单纯的预瞄跟踪不能满足无人驾驶需求。为此,在Stanley转向几何预瞄模型的基础上,提出一种自适应的最优预瞄时间改进算法。根据车辆当前航向角、纵向车速、前轮转角和一次规划路径的曲率等特性,结合不同的预瞄时间预测一定时间内车辆运行情况,并根据设计出的优化函数选择合适的预瞄时间,以调整车辆前轮转角,减小车辆行驶过程中的横向偏差,使车辆平稳通过测试路段。仿真结果表明,基于Stanley算法的自适应最优预瞄模型能够在复杂开放道路上实现无人驾驶。
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