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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
被引量：
24
1
作者
周维
过学迅
+2 位作者
裴晓飞
张震
余嘉星
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1151-1158,共8页
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(improved-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...
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(improved-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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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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职称材料
题名
基于RRT与MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制研究
被引量：
24
1
作者
周维
过学迅
裴晓飞
张震
余嘉星
机构
武汉理工大学
武汉理工大学
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1151-1158,共8页
基金
国家自然科学基金青年项目(51505354)资助。
文摘
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(improved-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。
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
Keywords
intelligent vehicle
improved-RRT
LTV-MPC
hard-in-the-loop simulation
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
24
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