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基于禁区惩罚函数和MPC倍增预测的车辆避障研究
被引量：
3
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作者
花晓峰
段建民
田晓生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第15期131-138,共8页
为了增强无人驾驶汽车对障碍物预测及躲避的可靠性,以模型预测控制(MPC)和车辆动力学模型为基础,提出了一种基于障碍物禁区惩罚函数和MPC预测距离倍增法的避障控制策略。考虑车辆的尺寸,对于障碍物边界的确定引入以阶跃函数为基础的禁...
为了增强无人驾驶汽车对障碍物预测及躲避的可靠性,以模型预测控制(MPC)和车辆动力学模型为基础,提出了一种基于障碍物禁区惩罚函数和MPC预测距离倍增法的避障控制策略。考虑车辆的尺寸,对于障碍物边界的确定引入以阶跃函数为基础的禁区边界惩罚函数。同时在障碍预测环节中对预测距离进行倍数扩增,提高了车辆在较远距离处对障碍物的预测能力。仿真实验以车辆动力学平台Car Sim为基础,结合Matlab/Simulink的S函数,对不同仿真工况进行测试。实验结果表明车辆可以避开给定障碍物并能够返回到原始路径,结果达到预期要求,验证了算法的可行性。
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关键词
模型预测控制
禁区边界
倍增法
避障
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题名
基于禁区惩罚函数和MPC倍增预测的车辆避障研究
被引量：
3
1
作者
花晓峰
段建民
田晓生
机构
北京工业大学城市交通学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第15期131-138,共8页
基金
北京市属高等学校人才强教计划(No.038000543115025)
文摘
为了增强无人驾驶汽车对障碍物预测及躲避的可靠性,以模型预测控制(MPC)和车辆动力学模型为基础,提出了一种基于障碍物禁区惩罚函数和MPC预测距离倍增法的避障控制策略。考虑车辆的尺寸,对于障碍物边界的确定引入以阶跃函数为基础的禁区边界惩罚函数。同时在障碍预测环节中对预测距离进行倍数扩增,提高了车辆在较远距离处对障碍物的预测能力。仿真实验以车辆动力学平台Car Sim为基础,结合Matlab/Simulink的S函数,对不同仿真工况进行测试。实验结果表明车辆可以避开给定障碍物并能够返回到原始路径,结果达到预期要求,验证了算法的可行性。
关键词
模型预测控制
禁区边界
倍增法
避障
Keywords
Model Predictive Control(MPC)
restricted boundaries
multiplication
obstacle avoidance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于禁区惩罚函数和MPC倍增预测的车辆避障研究
花晓峰
段建民
田晓生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
3
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