智能车辆自动驾驶路径规划研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 智能车辆国内外发展现状 | 第15-19页 |
| 1.3 智能车辆关键技术 | 第19-23页 |
| 1.3.1 环境感知技术 | 第19-22页 |
| 1.3.2 行为决策技术 | 第22页 |
| 1.3.3 路径规划技术 | 第22页 |
| 1.3.4 运动控制技术 | 第22-23页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第23-24页 |
| 第2章 车辆运动学与动力学建模 | 第24-33页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 车辆模型 | 第24-25页 |
| 2.2.1 车辆建模理论概述 | 第24页 |
| 2.2.2 车辆建模坐标系标定 | 第24-25页 |
| 2.3 车辆运动学建模 | 第25-27页 |
| 2.3.1 智能车辆运动学模型 | 第25-27页 |
| 2.3.2 智能车辆转弯模型 | 第27页 |
| 2.4 车辆动力学建模 | 第27-32页 |
| 2.4.1 车辆轮胎模型 | 第27-29页 |
| 2.4.2 车辆单轨模型 | 第29-31页 |
| 2.4.3 车辆二自由度动力学模型 | 第31-32页 |
| 2.5 智能车辆前轮转角约束 | 第32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 智能车辆的避障换道分析与建模 | 第33-44页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 车辆避障换道模型分析 | 第33-39页 |
| 3.2.1 避障换道意图的产生 | 第33页 |
| 3.2.2 避障换道环境分析 | 第33-35页 |
| 3.2.3 常用的避障换道轨迹 | 第35-38页 |
| 3.2.4 正弦换道轨迹运动学分析 | 第38-39页 |
| 3.3 确定避障换道侧向加速时间 | 第39-40页 |
| 3.4 确定制动距离 | 第40-42页 |
| 3.5 确定最小安全距离 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于改进的人工势场算法的路径规划 | 第44-57页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 常用路径规划方法 | 第44-50页 |
| 4.2.1 栅格法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 模糊算法 | 第45-46页 |
| 4.2.3 神经网络算法 | 第46-48页 |
| 4.2.4 遗传算法 | 第48-49页 |
| 4.2.5 蚁群算法 | 第49-50页 |
| 4.3 传统人工势场算法 | 第50-53页 |
| 4.3.1 传统人工势场算法理论 | 第50-52页 |
| 4.3.2 传统人工势场算法仿真 | 第52-53页 |
| 4.4 改进的人工势场算法 | 第53-54页 |
| 4.4.1 改进的人工势场函数 | 第53页 |
| 4.4.2 改进的人工势场算法仿真 | 第53-54页 |
| 4.5 障碍物建模分析 | 第54-56页 |
| 4.5.1 行驶道路内无障碍物 | 第54-55页 |
| 4.5.2 行驶道路存在实际障碍物 | 第55-56页 |
| 4.5.3 改进障碍物建模仿真 | 第56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 智能车辆路径控制仿真分析 | 第57-61页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 仿真环境 | 第57-58页 |
| 5.2.1 仿真软件介绍 | 第57页 |
| 5.2.2 建立仿真系统 | 第57-58页 |
| 5.3 算法验证 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及专利 | 第67页 |
