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复杂约束下自动驾驶车辆运动规划的计算最优控制方法研究

致谢第6-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-11页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
        1.1.1 自动驾驶的概念及意义第14-16页
        1.1.2 自动驾驶系统关键技术分析第16-17页
    1.2 自动驾驶车辆的发展现状第17-22页
        1.2.1 国外自动驾驶车辆的发展现状第17-21页
        1.2.2 国内自动驾驶车辆的发展现状第21-22页
    1.3 自动驾驶车辆运动规划技术的发展概述第22-31页
        1.3.1 基本运动规划方法第23-28页
        1.3.2 多车协同运动规划方法第28-30页
        1.3.3 运动规划方法的主要困难与挑战第30-31页
    1.4 本文主要研究内容及组织结构第31-34页
        1.4.1 研究内容第31-32页
        1.4.2 组织结构第32-34页
第2章 车辆运动规划基本命题构建第34-46页
    2.1 引言第34-35页
    2.2 车辆运动学方程约束第35-36页
    2.3 最小化性能指标第36-37页
    2.4 路径约束第37-43页
        2.4.1 状态/控制变量区间约束第37-38页
        2.4.2 碰撞躲避约束第38-43页
    2.5 边值约束第43-45页
        2.5.1 初始时刻约束第43-44页
        2.5.2 终止时刻约束第44-45页
    2.6 本章小结第45-46页
第3章 自动驾驶车辆运动规划命题构建第46-58页
    3.1 引言第46-47页
    3.2 泊车第47-49页
    3.3 车道变更第49-51页
    3.4 路口通行第51-56页
    3.5 本章小节第56-58页
第4章 自动驾驶车辆运动规划命题离线求解第58-74页
    4.1 引言第58-60页
    4.2 全联立正交配置有限元方法第60-62页
    4.3 内点算法第62-63页
    4.4 基于简约空间初始化的收敛增强算法第63-71页
        4.4.1 时空解耦算法第64-67页
        4.4.2 渐进避撞约束算法第67-71页
    4.5 本章小结第71-74页
第5章 自动驾驶车辆运动规划命题在线求解第74-102页
    5.1 引言第74-76页
    5.2 基于标准问题集的在线运动规划方法第76-86页
        5.2.1 面向泊车任务的标准状态转移算法第76-79页
        5.2.2 面向车道变更任务的标准编队重构算法第79-83页
        5.2.3 面向路口通行任务的标准广义编队重构算法第83-86页
    5.3 基于简单问题转化的在线运动规划方法第86-94页
        5.3.1 面向泊车任务的场景分割算法第86-89页
        5.3.2 面向车道变更任务的稀疏编队重构算法第89-94页
    5.4 自动驾驶车辆运动在线重规划方法第94-97页
        5.4.1 基于有限元配置点重构初始化的运动重规划方法第94-96页
        5.4.2 多尺度容错优化策略第96-97页
    5.5 理论分析第97-101页
    5.6 本章小结第101-102页
第6章 仿真实验第102-124页
    6.1 基本实验设置第102-103页
    6.2 泊车任务实验结果及讨论第103-113页
        6.2.1 离线计算实验第104-112页
        6.2.2 在线计算实验第112-113页
    6.3 变更车道任务实验结果及讨论第113-118页
        6.3.1 离线计算实验第114-116页
        6.3.2 在线计算实验第116-118页
    6.4 路口通行任务实验结果及讨论第118-123页
        6.4.1 离线计算实验第118-120页
        6.4.2 在线计算实验第120-123页
    6.5 本章小结第123-124页
第7章 总结与展望第124-126页
    7.1 论文总结第124页
    7.2 后继研究工作展望第124-126页
附录第126-132页
    附录A第126-127页
    附录B第127-132页
参考文献第132-140页
攻读博士学位期间主要的研究成果第140-142页
作者简历第142页

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