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复杂避障约束下自主驾驶轨迹优化

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 无人驾驶背景介绍第13-16页
        1.1.1 背景概述第13页
        1.1.2 国外无人驾驶汽车的发展状况第13-14页
        1.1.3 我国无人驾驶汽车的发展状况第14-15页
        1.1.4 无人驾驶汽车的关键技术第15-16页
    1.2 城市环境下的无人驾驶自主泊车系统第16-17页
        1.2.1 背景概述第16页
        1.2.2 自主泊车研究方法第16-17页
    1.3 车路协同规划算法第17-18页
        1.3.1 背景概述第17页
        1.3.2 关键技术研究现状第17-18页
    1.4 动态优化第18-20页
        1.4.1 动态优化的基本概念第18-19页
        1.4.2 动态优化问题的模型描述第19页
        1.4.3 动态优化问题的求解第19-20页
    1.5 本文研究内容及结构第20-23页
第二章 基于有限元正交配置的联立法第23-29页
    2.1 引言第23页
    2.2 有限元正交配置法第23-27页
        2.2.1 有限元正交配置法的原理第23-26页
        2.2.2 正交配置点第26-27页
    2.3 NLP问题求解及非线性规划求解器介绍第27-28页
        2.3.1 NLP问题求解第27页
        2.3.2 非线性求解器简介第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 自主泊车轨迹优化研究第29-55页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 车辆运动学模型及相关约束第30-32页
        3.2.1 车辆运动学模型第30-31页
        3.2.2 车辆物理约束第31-32页
    3.3 车位避障建模第32-35页
        3.3.1 MPCC方法第32-34页
        3.3.2 R函数方法第34-35页
        3.3.3 面积法第35页
    3.4 泊车系统动态优化命题第35-36页
    3.5 数值计算第36-40页
        3.5.1 案例仿真结果第36-39页
        3.5.2 R函数方法与几何法的比较第39-40页
    3.6 基于R函数的时空分解策略第40-52页
        3.6.1 平行泊车时空分解策略第40-41页
        3.6.2 垂直泊车时空分解策略第41-43页
        3.6.3 斜式泊车时空分解策略第43-44页
        3.6.4 数值结果第44-51页
        3.6.5 策略比较第51-52页
    3.7 本章小结第52-55页
第四章 车辆全局和局部轨迹优化研究第55-91页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 车辆协作全局轨迹优化研究第56-72页
        4.2.1 路口环境车辆协作系统第56-57页
        4.2.2 路口直行车辆轨迹优化第57-61页
        4.2.3 智能路口车辆模拟通行第61-63页
        4.2.4 智能路口车辆同时段避障通行第63-66页
        4.2.5 智能路口车辆终端松弛避障通行第66-69页
        4.2.6 多车协作避让泊车轨迹优化第69-72页
    4.3 车辆避障全局轨迹优化研究第72-78页
        4.3.1 直线运动障碍物下的避障轨迹优化第72-75页
        4.3.2 圆周运动障碍车辆下的避障轨迹优化第75-77页
        4.3.3 避障轨迹优化的精度分析第77-78页
    4.4 静态障碍下的局部重规划策略研究第78-80页
    4.5 动态障碍下的局部重规划策略研究第80-89页
        4.5.1 局部一次重规划第82-83页
        4.5.2 静态预测模型局部重规划第83-85页
        4.5.3 速度切线预测模型局部重规划第85-87页
        4.5.4 完整预测模型局部重规划第87-89页
    4.6 本章小结第89-91页
第五章 结论与展望第91-93页
    5.1 全文回顾第91-92页
    5.2 未来展望第92-93页
参考文献第93-97页
作者攻读硕士学位期间取得的成果第97页

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