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题名智慧校园视角下的校园复杂环境无人车路径规划
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作者
杨芝
张传伟
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机构
西安科技大学机械工程学院
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出处
《包装工程》
北大核心
2025年第7期199-211,共13页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51974229)
国家重点研发计划重点专项(2018YFB1703402,2018YFC0808203)
陕西省科技创新团队(2021TD-27)。
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文摘
目的以智慧校园为背景,针对现有校园复杂环境无人车路径规划技术存在的规划效率低、拐弯角度大、鲁棒性差等问题,提出一种融合改进A^(*)算法和模糊控制动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)的校园复杂环境无人车路径规划方法,以降低校园安全事故风险。方法首先,量化环境障碍物信息,将其引入A^(*)算法启发函数,采用关键节点选取策略,优化全局路径节点,利用Clamped-B样条曲线对路径进行平滑处理。其次,设计改进模糊控制DWA,将全局路径关键节点作为DWA局部目标点,对目标点进行动态设置,设计融合改进A^(*)算法和改进模糊控制DWA算法的融合路径规划方法,实现复杂环境下校园无人车的路径规划。最后,在未知校园静态和动态2种环境下进行校园无人车实车实验。结果改进A^(*)+DWA路径规划方法的实时避障性能优于其他2种方法,规划的路径符合全局路径,路径轨迹偏差较小,平均偏差仅±0.109 m,有效减小无人车拐弯角度,规划的路径安全性更好、效率更高,保证了全局最优的同时生成的轨迹更加平滑。结论融合改进A^(*)算法和模糊控制DWA算法的校园复杂环境无人车路径规划方法可保证校园无人车运行的可靠性,满足智慧校园建设需求。
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关键词
智慧校园
校园无人车
全局路径规划
局部路径规划
校园复杂环境
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Keywords
smart campus
campus unmanned vehicle
global path planning
local path planning
complex campus environment
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP48
[自动化与计算机技术]
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题名面向校园复杂环境的无人驾驶场景库生成方法
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作者
向巍
吴绍斌
林绪泽
闫泽新
张明
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机构
贵州交通职业技术大学汽车系
北京理工大学机械与车辆学院
北理工郑州智能科技研究院
翰凯斯智能技术有限公司
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期170-177,共8页
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基金
贵州省交通运输厅科技项目(2022-121-012)。
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文摘
为加快无人驾驶系统测试的速度和效率,提出校园环境无人驾驶场景库的生成方法。首先,将校园道路场景简化为路网结构、地面属性、交互成员、环境因素的组合,分析校园复杂环境的仿真测试场景;其次,针对测试场景库局限性较强的问题,提出基于重要性指标的场景库生成方法;然后,采用复杂度指标和兴趣概率指标描述场景重要性指标,应用模糊层次分析法(FAHP)评估场景复杂度,并结合核密度估计方法和感兴趣权重计算场景兴趣概率;再次,分割参数空间获取相似场景集合,并按照测试优先度和重要性指标对场景集合排序,逐步添加筛选出的场景到测试场景库中,生成带有测试序列的场景库;最后,在基于真实环境下的校园环境道路数据生成的测试场景库中进行测试评价,验证场景库生成方法的有效性。结果表明:采用4种场景要素和树形结构能够有效描述校园测试场景,基于重要性指标的校园场景库生成方法能够生成高测试效率、高覆盖度、吻合自然概率及兴趣区间的校园测试场景库,能够提高校园复杂环境无人驾驶仿真测试的效率。
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关键词
校园复杂环境
无人驾驶
场景库生成
场景模型
重要性指标
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Keywords
complex campus environment
unmanned driving
generation of scenario library
scenario model
importance indicators
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分类号
X951
[环境科学与工程—安全科学]
U463
[机械工程—车辆工程]
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