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狭窄空间的位姿辅助点TEB无人车导航方法 被引量:3
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作者 栾添添 王皓 +1 位作者 尤波 孙明晓 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期121-128,共8页
针对无人车在狭窄空间环境中采用传统时间弹性带(TEB)算法通过率低下以及速度突变的问题,提出一种位姿辅助点TEB算法(PAP-TEB)。通过在狭窄空间两侧添加位姿辅助点,调用定点规划算法,提高狭窄空间环境的通过率;其次,利用速度插补控制和... 针对无人车在狭窄空间环境中采用传统时间弹性带(TEB)算法通过率低下以及速度突变的问题,提出一种位姿辅助点TEB算法(PAP-TEB)。通过在狭窄空间两侧添加位姿辅助点,调用定点规划算法,提高狭窄空间环境的通过率;其次,利用速度插补控制和S形速度规划分别优化自主导航和定点导航的输出速度,保证输出曲线的平滑和导航过程的稳定性;最后,通过无人车操作系统的对比仿真测试,以及两轮差速无人车实验对PAP-TEB算法进行性能验证。结果表明,在55 cm的狭窄通道场景下,PAP-TEB算法的通过率提升约50%;在穿门实验中,PAP-TEB算法相较于传统TEB算法的通过率提升超过20%,并且宽度越小,提升效果越明显,且无人车速度曲线波动较小,能够实现无人车的平稳运动。 展开更多
关键词 狭窄空间环境 位姿辅助点 TEB算法 定点导航 速度优化
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