基于粒子群算法的平行泊车轨迹规划

论文摘要

泊车规划主要解决泊车过程中的路径规划,为自动泊车提供泊车轨迹。以反正切函数作为轨迹的基函数,对道路和车辆进行参数约束,将泊车过程模型化;以最终车位角作为目标函数,建立多约束非线性方程,采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对方程优化求解,进而得到较优的轨迹方程。仿真结果表明,该轨迹函数符合车身运动学要求,同时也不会触碰到其他车辆,能达到安全泊车的目的。

论文目录

• 0 引言
• 1 泊车路径规划
•   1.1 汽车运动学模型
•   1.2 泊车路径规划
• 2 车辆及环境约束
•   2.1 车辆约束
•     1)轨迹曲率半径
•     2)转向角速度
•   2.2 环境约束
•     1)起始位置约束
•     2)避障约束
•     3)最终位置约束
• 3 仿真实例及求解
•   3.1 仿真参数
•   3.2 仿真求解方法
•   3.3 仿真求解步骤
•     1)建立仿真初始化函数。
•     2)建立泊车方程。
•     3)建立约束条件函数并设置相关罚函数。
•     4)设置目标函数。
•     5)设置PSO参数。
•     6)算法求解过程。
•     7)通过Matlab进行编程,然后迭代求解,结果如表3所示。
• 4 结果分析
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈乐

关键词: 智能化泊车,路径规划,反正切函数,参数约束

来源: 山东交通学院学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输,汽车工业

单位: 长安大学汽车学院

分类号: U463.6;U491.7

页码: 14-22

总页数: 9

文件大小: 1242K

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