自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究
自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究自动泊车系统作为车辆智能化时代代表系统之一,成为各大汽车公司展示自身在车辆智能化方面实力的主要途径;在泊车位日益稀缺、泊车空间日益缩小的今天,自动泊车系统逐渐成为车辆的“标配件”,成为消费者购车的主要参考项之一。本文主要针对自动泊车系统的核心问题——系统控制算法进行深入探究,分泊车路径规划与路径跟踪两方面进行讨论分析。
在路径规划方面,基于车辆低速运动特征提出了一种特殊的轨迹线——双匀速轨迹;基于泊车工况中驾驶员的操纵行为进一步提出了主要应用于泊车路径规划的轨迹线——车辆DCD轨迹(双匀速-圆弧-双匀速轨迹);对DCD轨迹相关参数进行补充和说明,总结了利用DCD轨迹规划平行泊车和垂直泊车路径的方法,利用逆向路径规划的方法分析了在一次性泊车情况下的最小可行泊车空间和泊车可行域问题。在路径跟踪方面,本文首先研究了双速变化对于双匀速轨迹的影响规律,发现了在车辆双速同时成比例变化时,所形成的双匀速轨迹具有固定的形态;将双匀速轨迹特性进一步延伸至DCD轨迹中,得到了DCD轨迹所具有的特殊性质;利用DCD轨迹的特殊性质,设计了一种基于实时车速和车辆所处阶段的方向盘转角控制算法,该算法利用DCD轨迹的特性找到了车速与方向盘转速间的变化关系,大幅降低车速波动对于路径跟踪精度的影响;由于基于DCD轨迹特性的泊车控制算法为开环算法,无法处理随机干扰对于路径跟踪效果的影响,为了提高算法的稳定性,本文基于非时间参考的路径跟踪控制理论推导出车辆跟随直线目标轨迹的方向盘转角控制率,在原开环算法中加入中部利用闭环算法调整车辆位姿的环节,利用Carsim中的车辆模型验证了经过改进的“半闭环”算法在理论上的可行性。
本文泊车控制算法最大的特点是找到了泊车路径规划与路径跟踪的结合点——车辆DCD轨迹。对于路径规划而言,系统不需要知道轨迹每一点的具体数值,只需知道泊车路径上关键点的方位角信息就完成了泊车路径规划,大大降低了系统的计算量;对于泊车路径跟踪而言,控制算法多为一些逻辑判断,简便的算法可大大提高系统的工作效率。
以上算法目前仍处于理论阶段,后期需要在实车上进行相关研究认证。
自动泊车系统路径规划与跟踪控制研究
自动泊车系统路径规划与跟踪控制研究作为一种方便、快捷的交通工具，汽车已成为人们生活和工作的重要组成部分。随着汽车数量的逐年增加，有限的城市空间显得日趋拥挤，车辆平均分配到的停放空间也日趋缩小，车辆泊车入位困难问题在人们生活中逐渐显现。 人们对车辆使用轻便性及安全性要求促使越来越多汽车生产商、科研机构及高校对泊车系统进行研究。目前，国外已有部分汽车生产商推出自己的自动泊车系统，但仅装配于高端车型，我国暂时还未具有自主知识产权的汽车自动泊车系统。 因此，本文以低端车型为研究平台，针对自动平行泊车系统的核心技术——泊车控制策略进行探索，目的为提高泊车操作轻便性和泊车过程安全性。本文采用泊车路径规划和泊车路径跟踪控制方法进行泊车系统控制器控制策略设计，全部工作内容如下：(1)车位检测方法研究及验证。 了解超声波雷达测距原理，采用超声波雷达与车轮里程计进行车位检测。通过测位雷达测距变化特点分析车位起始点和终止点，并结合轮速信号得到车位的长度，通过测位雷达测距获得车位宽度，并通过车位检测实验验证了方法的可行性。 (2)泊车路径规划。提出基于B样条理论的泊车路径规划思想，针对车位空间大小采用单步泊车或两步泊车路径规划方法。 分别对两种泊车方式路径约束进行分析，建立泊车路径优化函数，最终设计出满足泊车过程多个非线性约束的易于车辆跟踪的泊车路径。(3)路径跟踪控制方法研究。 为降低泊车系统对驾驶员车速控制要求，提出非时间参考的泊车路径跟踪控
制策略。针对路径跟踪过程中，因车辆转向系统转角转速约束、车辆最小转弯半径约束、车辆行驶速度等因素导致的车辆偏离目标路径现象，提出结合过定点控制的路径跟踪控制方法，设计出非时间参考的车辆过定点控制律，并通过Carsim 与Simulink联合仿真对路径跟踪策略进行验证。 (4)车辆定位方法及验证。车辆定位包括车辆初始位姿计算和车辆运动位姿计算。 为提高道路两侧车位利用率，并使泊车系统更具人性化，泊车系统根据车位信息提供驾驶员多个可选择的车辆停放标准。根据驾驶员发出的车辆停放基准指令，泊车系统建立泊车空间坐标系并计算车辆初始位姿。 采用基于车轮里程计的车辆定位方法计算泊车过程中车辆在泊车空间中的位姿，并通过实验对定位方法可行性进行验证。(5)泊车系统控制策略功能验证。 组建泊车系统感知单元、转向执行机构、人-机交互系统、数据采集与通信设备等。在Simulink中建立泊车系统控制器模型，使用StateFlow模块实现控制器各控制状态之间的切换，基于快速控制原型技术对泊车系统泊车功能进行泊车实验验证。 本文主要创新点可归纳如下：(1)基于B样条理论进行路径规划，满足了泊车路径多阶平滑、变化灵活、泊车安全性等要求，根据车位大小实现了单步泊车或两步泊车路径规划。(2)提出了非时间参考的路径跟踪控制方法，避免了车速对路径跟踪控制的影响，降低了驾驶员速度控制难度。 (3)提出了过定点跟踪控制的车辆位姿调整方法，通过车辆位姿调整，可提高泊车成功率，并实现车辆规范停放。(4)基于Simulink/StateFlow建立了泊车控制系统控制器模型，对泊车的路径规划和跟踪控制进行了仿真，基于一种新的
最短路径规划实验报告
电子科技大学计算机学院标准实验报告 （实验）课程名称最短路径规划 电子科技大学教务处制表
实验报告 学生姓名：李彦博学号：2902107035 指导教师：陈昆 一、实验项目名称：最短路径规划 二、实验学时：32学时 三、实验原理：Dijkstra算法思想。 四、实验目的：实现最短路径的寻找。 五、实验内容： 1、图的基本概念及实现。 一、图的定义和术语 图是一种数据结构。 ADT Graph{ 数据对象V ：V是据有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。 数据关系R ： R={VR} VR={
清扫机器人路径规划方法研究
清扫机器人路径规划方法研究 摘要：近年来,智能清扫机器人系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的 发展前景。现在的智能清扫机器人通过软硬件的合理设计，使其能够自动避开障 碍物，实现一般家居环境及特定户外环境的自主清扫工作。本文简单介绍了清扫 机器人基于无环境模型的路径规划的具体办法。 关键词：清扫机器人、无环境模型、路径规划 一、绪论 机器人的研究在日本和欧美的一些发达国家的研究相对比较深入，同时也取 得了很多显著的成果。国内关于清扫机器人的研究也取得了极大的进展。我国继 清华大学于1994年通过智能清扫机器人鉴定之后，陆续有中国科学院沈阳自动 化所研制了全方位移动式机器人视觉导航系统；2001年香港城市大学完整地研究了地面清扫机器人的导航、控制及整个硬件系统；2009年哈尔滨工业大学与香港中文大学合作，联合研制开发出一种全方位地面清扫机器人。总而言之，清洁机 器人的研究正在快速发展，并且也越来越深入，但是还有需要完善和改进的地方，例如清洁机器人的避障问题，路径规划等等，所以针对清扫机器人进行一系列的 技术研究探讨是相当有意义的。 二、基于无环境模型的路径规划 清洁机器人的路径规划是根据机器人所感知到的工作环境信息，按照某种优 化指标，在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径，并且实现所需 清扫区域的合理完全路径覆盖，同时实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域 的最大覆盖率和最小重复率。目前全区域覆盖路径规划有两种，一种是无环境模 型的路径规划，另一种是基于环境模型的路径规划。本文主要着重介绍无环境规 划的整个过程。 无环境模型的路径规划不需要建立环境模型，有随机遍历路径规划和全区域 覆盖路径规划两种模式。机器人在清扫的时候比较自由，一般都是采用递进的方式，清扫完这个直线再偏移一段距离，掉头清扫另外一条直线，以达到全区域清扫，本文也着重介绍无环境模型的路径规划。基于无环境模型的依据边界的路径 规划方法 三、基于无环境模型的路径规划具体方法 （一）建立房间边界 首次在未知空间内行驶时，小车所能记录的信息为两种，一种是小车两个驱 动轮行驶路程L1与L2，另一种是各传感器被触发的状态。下图是小车在某转角 处的路线图，根据以上特点及为后续数据处理提供依据，我们可以建立如下规则。轨迹计算原理，数据处理规则。 (1)小车转角计算 若小车沿某一物体边缘转过θ角，则可以通过如下公式求算θ角 规定为行走时小车的拐角，规定连续经过多个拐角时，为各自拐角的和。 (2)小车行程的计算 小车行程的计算可以按照两驱动轮轨迹线的中心线即可代表小车行驶时的轨迹，小车行 车记录为： (3)机器人沿着边界行驶 机器人选择任意一方向寻找边界，找到边界后，小车沿边界方向前进直到遇到拐角。行 进过程中根据传感器状态确定内外侧路径，确定完内外侧后，小车前进过程中所记录的拐角
自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究
自动泊车系统路径规划与跟踪算法研究自动泊车系统作为车辆智能化时代代表系统之一,成为各大汽车公司展示自身在车辆智能化方面实力的主要途径;在泊车位日益稀缺、泊车空间日益缩小的今天,自动泊车系统逐渐成为车辆的“标配件”,成为消费者购车的主要参考项之一。本文主要针对自动泊车系统的核心问题——系统控制算法进行深入探究,分泊车路径规划与路径跟踪两方面进行讨论分析。 在路径规划方面,基于车辆低速运动特征提出了一种特殊的轨迹线——双匀速轨迹;基于泊车工况中驾驶员的操纵行为进一步提出了主要应用于泊车路径规划的轨迹线——车辆DCD轨迹(双匀速-圆弧-双匀速轨迹);对DCD轨迹相关参数进行补充和说明,总结了利用DCD轨迹规划平行泊车和垂直泊车路径的方法,利用逆向路径规划的方法分析了在一次性泊车情况下的最小可行泊车空间和泊车可行域问题。在路径跟踪方面,本文首先研究了双速变化对于双匀速轨迹的影响规律,发现了在车辆双速同时成比例变化时,所形成的双匀速轨迹具有固定的形态;将双匀速轨迹特性进一步延伸至DCD轨迹中,得到了DCD轨迹所具有的特殊性质;利用DCD轨迹的特殊性质,设计了一种基于实时车速和车辆所处阶段的方向盘转角控制算法,该算法利用DCD轨迹的特性找到了车速与方向盘转速间的变化关系,大幅降低车速波动对于路径跟踪精度的影响;由于基于DCD轨迹特性的泊车控制算法为开环算法,无法处理随机干扰对于路径跟踪效果的影响,为了提高算法的稳定性,本文基于非时间参考的路径跟踪控制理论推导出车辆跟随直线目标轨迹的方向盘转角控制率,在原开环算法中加入中部利用闭环算法调整车辆位姿的环节,利用Carsim中的车辆模型验证了经过改进的“半闭环”算法在理论上的可行性。
基于蚁群算法的路径规划
MATLAB实现基于蚁群算法的机器人路径规划 1、问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。 2 算法理论 蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士给出改进模型（ACS），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图2-1 所示，AE 之间有两条路ABCDE 与ABHDE，其中AB，DE，HD，HB 的长度为1，BC，CD 长度为0.5，并且，假设路上信息素浓度为0，且各个蚂蚁行进速度相同，单位时间所走的长度为1，每个单位时间内在走过路径上留下的信息素的量也相同。当t=0时，从A 点，E 点同时各有30 只蚂蚁从该点出发。当t=1，从A 点出发的蚂蚁走到B 点时，由于两条路BH 与BC 上的信息素浓度相同，所以蚂蚁以相同的概率选择BH 与BC，这样就有15 只蚂蚁选择走BH，有15 只蚂蚁选择走BC。同样的从E 点出发的蚂蚁走到D 点，分别有15 只蚂蚁选择DH 和DC。当t=2 时，选择BC 与DC的蚂蚁分别走过了BCD 和DCB，而选择BH 与DH 的蚂蚁都走到了H 点。所有的蚂蚁都在所走过的路上留下了相同浓度的信息素，那么路径BCD 上的信息素的浓度是路径BHD 上信息素浓度的两倍，这样若再次有蚂蚁选择走BC 和BH 时，或选择走DC 与DH 时，都会以较大的概率选择信息素浓度高的一边。这样的过程反复进行下去，最短的路径上走过的蚂蚁较多，留下的信息素也越多，蚁群这样就可以找到一条较短的路。这就是它们群体智能的体现。 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食过程中可以找到最短的路的行为过程设计的一种仿生算法。在用蚁群算法求解组合优化问题时，首先要将组合优化问题表达成与信息素相关的规范形式，然后各个蚂蚁独立地根据局部的信息素进行决策构造解，并根据解的优劣更新周围的信息素，这样的过程反复的进行即可求出组合优化问题的优化解。 归结蚁群算法有如下特点： （1）分布式计算：各个蚂蚁独立地构造解，当有蚂蚁个体构造的解较差时，并不会影响整体的求解结果。这使得算法具有较强的适应性； （2）自组织性：系统学中自组织性就是系统的组织指令是来自系统的内部。同样的蚁
自动泊车系统的路径规划及跟踪
自动泊车系统的路径规划及跟踪 随着汽车保有量的增加,停车难成为普遍现象。车位空间的狭小导致了泊车过程中事故频发。 自动泊车系统的出现,可以有效避免在泊车过程中的安全事故。因此,自动泊车系统成为了国内外各大企业和研究机构的研究热点。 本文以前轮转向的内燃机车辆为研究对象,通过使用多项式函数对泊车路径进行规划,并且设计了模糊控制器,实现对泊车路径的跟踪。本文首先通过对泊车过程的工况进行分析,确立了车辆的运动学模型。 并在对平行车位、垂直车位和斜车位的多种情况进行分析之后,确定了以超声波传感器为基础的自动泊车系统的车位检测方法。通过使用MATLAB/Simulink 软件平台,分别对三种车位的检测逻辑进行仿真验证,并证实了该车位检测方法的可行性。 其次,本文根据车辆的几何关系确定了最小泊车车位尺寸以及路径规划中需要使用到的各项参数。同时通过对平行车位、垂直车位和斜车位三种情况下的泊车流程进行分析,在最短泊车路径的基础上,分别求解出了不同车位情况下的泊车起始位置区域。 为自动泊车系统的路径规划奠定基础。再次,本文采用多项式对泊车路径进行规划。 使用多项式进行路径规划计算简便,可保证路径曲率连续,同时可以满足转向系的要求。通过对泊车过程中可能发生的碰撞和泊车环境等进行分析,确定了规划路径的位置约束、姿态约束和避障约束。 通过MATLAB/Simulink分别计算出了三种车位情况下的可用泊车路径。为之
后的路径跟踪奠定良好的基础。 最后,通过对驾驶员的驾驶经验进行总结,确定了模糊控制器的输入、输出、隶属度函数和模糊逻辑。并通过MATLAB/Simulink软件平台,对泊车路径进行跟踪。 通过对后轴中点的位置误差、航向角误差和前轮转向角的分析,可以确定模糊控制器的有效性。
一种快速神经网络路径规划算法概要
文章编号 2 2 2 一种快速神经网络路径规划算法α 禹建丽? ∏ √ 孙增圻成久洋之 洛阳工学院应用数学系日本冈山理科大学工学部电子工学科 2 清华大学计算机系国家智能技术与系统重点实验室日本冈山理科大学工学部信息工学科 2 摘要本文研究已知障碍物形状和位置环境下的全局路径规划问题给出了一个路径规划算法其能量函数 利用神经网络结构定义根据路径点位于障碍物内外的不同位置选取不同的动态运动方程并针对障碍物的形状设 定各条边的模拟退火初始温度仿真研究表明本文提出的算法计算简单收敛速度快能够避免某些局部极值情 况规划的无碰路径达到了最短无碰路径 关键词全局路径规划能量函数神经网络模拟退火 中图分类号 ×°文献标识码 ΦΑΣΤΑΛΓΟΡΙΤΗΜΦΟΡΠΑΤΗΠΛΑΝΝΙΝΓ ΒΑΣΕΔΟΝΝΕΥΡΑΛΝΕΤ? ΟΡΚ ≠ 2 ? ? ≥ 2 ≥ ∏ ΔεπαρτμεντοφΜατηεματιχσ ΛυοψανγΙνστιτυτεοφΤεχηνολογψ Λυοψανγ
ΔεπαρτμεντοφΕλεχτρονιχΕνγινεερινγ ΦαχυλτψοφΕνγινεερινγ ΟκαψαμαΥνι?ερσιτψοφΣχιενχε 2 Ριδαι2χηο 2 ?απαν ΔεπαρτμεντοφΧομπυτερΣχιενχε Τεχηνολογψ ΣτατεΚεψΛαβοφΙντελλιγεντΤεχηνολογψ Σψστεμσ ΤσινγηυαΥνι?ερσιτψ Βει?ινγ ΔεπαρτμεντοφΙνφορματιον ΧομπυτερΕνγινεερινγ ΦαχυλτψοφΕνγινεερινγ ΟκαψαμαΥνι?ερσιτψοφΣχιενχε 2 Ριδαι2χηο 2 ?απαν Αβστραχτ ∏ √ √ √ × ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ ∏ 2 ∏ √ × ∏ ∏ ∏ ∏ √ ∏ Κεψωορδσ ∏ ∏ ∏ 1引言Ιντροδυχτιον 机器人路径规划问题可以分为两种一种是基于环境先验完全信息的全局路径规划≈ 另一种是基于传感器信息的局部路径规划≈ ?后者环境是未知或者部分未知的全局路径规划已提出的典型方法有可视图法 ! 图搜索法≈ ! 人工势场法等可视图法的优点是可以求得最短路径但缺乏灵活性并且存在组合爆炸问题图搜索法比较灵活机器人的起始点和目标点的改变不会造成连通图的重新构造但不是任何时候都可以获得最短路径可视图法和图搜索法适用于多边形障碍物的避障路径规划问题但不适用解决圆形障碍物的避障路径规划问题人工势场法的基本思想是通过寻找路径点的能量函数的极小值点而使路径避开障碍物但存在局部极小值问题且不适于寻求最短路径≈ 文献≈ 给出的神经网络路径规划算法我们称为原算法引入网络结构和模拟退火等方法计算简单能避免某些局部极值情况且具有并行性及易于从二维空间推广到三维空间等优点对人工势场法给予了较大的改进但在此算法中由于路径点的总能量函数是由碰撞罚函数和距离函数两部分的和构成的而路径点 第卷第期年月机器人ΡΟΒΟΤ? α收稿日期
移动机器人路径规划技术综述
第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.sodocs.net/doc/447523188.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.
GIS环境下的最短路径规划算法
GIS 环境下的最短路径规划算法 ―――此处最短路理解为路径长度最小的路径 02计算机1班刘继忠 学号：2002374117 1.整体算法说明： 将图的信息用一个邻接矩阵来表达，通过对邻接矩阵的操作来查找最短路进，最短路径的查找采用迪杰斯特拉算法，根据用户给出的必经结点序列、起点、终点进行分段查找。 2.各函数功能及函数调用说明。 1).void Welcome() 程序初始化界面，介绍程序的功能、特点及相关提示 2) void CreatGraph(MGraph *G,char buf[]) 把图用邻接矩阵的形式表示,并进行 初始化。 3).int ShortestPath(MGraph *G,int jump,int end,int avoid[],int P[MAXSIZE][MAXSIZE],int Dist[],int ShPath[])根据用户给出的起点、终点、必经结点、避开结点进行最短路径的分段查找。 4).void Print(int jump,int end,int Dist[],int ShPath[]) 输出找到的最短路径所经的 结点和路径长度。 函数调用图： 3.各函数传入参数及返回值说明： 1).void Welcome() 无传入和返回值 2) void CreatGraph(MGraph *G,char buf[ ]) MGraph *G为主函数中定义的指向存放图的信息的指针变量。 char buf[ ]为主函数中定义的用来存放在图的相关信息录入时的界面信息的数组，以便以后调用查看各结点的信息。
无返回值。 3).int ShortestPath(MGraph *G,int jump,int end,int avoid[],int P[MAXSIZE][MAXSIZE],int Dist[ ],int ShPath[ ]) MGraph *G指向存放图的信息的指针变量。 int jump起点，int end终点，int avoid[ ] 避开结点序列。 int P[MAXSIZE][MAXSIZE]用来记录各点当前找到的最短路径所经过 的结点。 int Dist[ ] 记录各结点的当前找到的最短路径的长度。 int ShPath[ ]用来存放用户需要的最短路径所经的各结点。 返回最短路径查找是否成功的信息。（return SUCCEED；return ERROR）4).void Print(int jump,int end,int Dist[],int ShPath[]) int jump起点，int end终点。 int Dist[ ] 记录各结点的当前找到的最短路径的长度。 int ShPath[ ]用来存放用户需要的最短路径所经的各结点。 无返回值。 4．用户说明： ①源程序经编译连接后运行，出现程序的初始化界面，其内容为介绍程序的 功能、特点及相关提示。如下： Welcome to shortest path searching system. Instructions Function: 1. Personal travelling route choosing. 2. Assistan helper in city's traffic design. 3. Shortes path choose in the comlicated traffic net of the city. Characteristic: It is convient,you could set vital point you must travel,and the point you must avoid. Prompt: If the condition is too secret ,maybe there will have no path available. Designer: Liu jizhong. Complate-data: 2004. 3. 21 CopyRight: Shared program,welcome to improve it. Press anykey to enter the program... ②按任意键进入图的信息录入界面根据提示即可完成图的信息的录入。
路径规划概述
1．3．2路径规划方法的概述 路径规划是智能机器人领域中的一个重要分支，根据不同实验要求 规划出各自的最 优路径是路径规划研究的意义所在。在本实验系统中，路经规划主 要考虑一下两个方面 的问题：对于主臂，运动目标是在起始位置和目标位置间做直线运动，直线已是两点间 的最短距离，因此它的路经规划相对简单：对于从臂，在运动过程 中始终视主臂为其要 避碰的障碍物，它路径规划的目的则是要规划出一条与主臂无碰撞 的最短路径。 机器人的路径规划基本方法大体可分为3种类型112l： (1)基于环境模型的路径规划，它能够处理完全已知环境下机器人的 路径规划，但 当环境发生变化时，该方法无能为力。具体方法为：栅格法、可视 图法和自由空间法等。 (2)基于传感器信息的路径规划法，其实现了机器人在动态未知环境 中运动的重要 技术。具体方法为：人工势场法、栅格法、模糊逻辑法等。(3)基于 行为的路径规划法，它把导航问题分解为许多相对对立的导航单元，且这 些单元都有传感器和执行器，它们协调工作，共同完成运动任务。 栅格法将移动机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元，用尺寸相同 的栅格对机器人运行环境进行划分，若某个栅格范围内不含任何障 碍物，则称此栅格为 自由栅格，反之称为障碍栅格。 人工势场法借鉴了物理势场的原理，把机器人所在的环境表示为一 种抽象的力场。
势场中包含斥力级和引力级，不希望机器人进入的区域和障碍物区域属于斥力级，目标 区和希望机器人进入的区域为引力级。引力级和斥力级的周围由一定的算法产生相应的 势场。机器人在势场中具有一定的抽象能力，它的负梯度方向表示机器人系统所受的抽 象力的方向，正是这个抽象力的作用，促使机器人绕过障碍物，朝目标前进。 模糊逻辑控制是以模糊集合论、模糊逻辑、模糊语言变量以及模糊推理为基础的一 种非线性的计算机数字控制技术。其特点为：可以将获得的不确定的数据经过处理得到 精确的数据结果。基于实时传感信息的模糊逻辑算法参考人的驾驶经验，通过查规则表 得到规划信息，实现局部路径的规划【B15l。该方法克服了势场法易产生局部极小问题， 适用于时变未知环境下的路径规划，实时性较好。 随着智能控制方法理论的逐渐成熟，当机器人面对比较复杂的工作环境时，将智能 控制方法应用到机器人的路径规划中可以大大提高机器人对环境的适应性。主要应用的 智能控制方法有人工神经网络法、遗传算法和蚁群算法等等。 人工神经网络是由大量简单的神经元相互连接而形成的自适应非线性动态系统，其 不依赖于被控模型，比较适合不确定和高度非线性的控制对象，并具有较强的学习和适应能力。采用神经网络的路径规划算法需要先将环境地图映射称神经元网络，并设置神 经元的值来表征不同的地图状况，在通过对神经网络的训练来获取最优的神经元集合以 组成最优路径。
基于环视的自动泊车方法研究与系统设计
基于环视的自动泊车方法研究与系统设计汽车作为现代社会最为方便、快捷和有效的交通工具已日益普及，给人们带来便利的同时导致城市拥挤，停车难等问题异常突出。为解决泊车位紧缺和停车难带来的一系列交通拥挤等问题，泊车辅助越来越来被许多国家所重视。 为了提高泊车的效率和交通安全性，基于全景视觉的泊车辅助系统和自动泊车系统就成了辅助驾驶和智能车辆的关键技术和难点之一。本文主要研究了低成本的全景可视化的环视泊车辅助系统和基于视觉的自动泊车系统，具体而言，论文主要研究得工作如下：本文首先对环视泊车辅助系统进行了方案的初步设计，根据泊车辅助任务需求，将泊车辅助系统划分为环视泊车辅助模块和和自动泊车两个模块。 针对环视泊车辅助模块，一个重要的问题时如何完全消除泊车盲区和视觉死角，因此设计了低成本的基于四个摄像机图像信息融合的实时全景鸟瞰图用于泊车辅助。该模块具有易于实现、实时性强的特点。 同时，针对带广角镜头图像失真和多摄相机图像拼接融合等问题，详细介绍了摄像机模型及坐标系之间变换的推导过程。通过基于网格图案对车辆-四个摄像机进行了联合标定，利用逆透视变换，提出了基于特征点的图像拼接方法，并通过实际实验表明了该方法的有效性、准确性和可靠性。 其次，针对自动泊车模块，其核心问题是如何准确、可靠检测识别出停车位并对空停车位进行提取。为此，对现有检测识别方法存在准确率地和低鲁棒性等不足问题，本文提出了基于Radon变换的亮点特征检测识别的新方法来检测识别停车位。 然后提出了基于兴趣窗口的空停车位提取方法。实验证明，该方法能提高停
车位检测识别的正确性，并具有高的鲁棒性。 最后，针对自动泊车中的泊车路径规划和路径跟随控制问题。首先分析了车辆在泊车环境中即低速情况下，车辆在约束条件下的运动学模型。 根据运动学模型，考虑车辆相对于停车位的初始位姿，提出了改进双圆弧的垂直、平行泊车路径规划方法。仿真和实验证明，该方法生成的路径安全易控，同时利用航位推算结合改进的前馈-反馈预瞄方法的路径跟随控制，能达到良好的控制效果。
基于Matlab的多约束自动平行泊车轨迹规划
基于Matlab的多约束自动平行泊车轨迹规划 李红1，郭孔辉1,2，宋晓琳1，李飞龙1 【摘要】摘要：分析泊车轨迹曲线特点，在已有轨迹函数基础上提出新的轨迹函数，通过对实际泊车轨迹的拟合证明该函数的可用性。分析泊车环境中存在的可能碰撞点，建立相应的避撞约束函数。以泊车环境障碍约束、车辆自身参数约束、泊车初始点方位约束、泊车终点位置约束为轨迹函数的约束函数，以泊车终点车辆与车位夹角最小为目标函数建立单目标多约束轨迹方程。分别对一般泊车环境和狭小空间泊车环境进行泊车轨迹规划，利用Matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹函数参数。仿真结果表明：对于一般泊车环境，该方法能满足泊车轨迹曲率连续性，使车辆无碰撞进入车位，并使车辆与车位平行；对于狭小空间泊车环境，虽未能使车辆与车位平行，但实现了车辆无碰撞地泊车入位并保证轨迹曲率的连续性。由此可知该方法可实现车辆无碰撞地泊车入位，并满足轨迹曲率连续性要求，有效地解决了泊车过程中停车转向问题。【期刊名称】中南大学学报（自然科学版） 【年(卷),期】2013(044)001 【总页数】7 【关键词】轨迹规划；自动泊车；避撞；多约束；优化 【文献来源】https://https://www.sodocs.net/doc/447523188.html,/academic-journal-cn_journal-central-south-university-science-technology_thesis/0201248333038.html 自动泊车技术（auto-parking system,APS）是智能汽车技术的重要组成部分，其目的是辅助或者替代驾驶员完成车辆的安全泊位。随着汽车行业的发展，乘用车辆的普及，城市泊车空间越来越小，增加了驾驶员泊车的困难，因此，自
最短路径算法及其在路径规划中的应用
最短路径算法及其路径规划中的应用 摘要： 这篇文章把徒步运动的路径规划问题转化为求解图中任意两点间的最短路径问题，进而针对此问题介绍了Floyd算法，对该算法的时间花费进行分析，并介绍了在实际问题中如何灵活运用该算法解决路径决策中遇到的问题。 关键词：路径规划、最短路径、决策、Floyd算法 将实际地图的转化为有向图 在策划一次徒步旅行时，设计正确的旅行的线路特别重要，首先我们必须先要得到那个地区的地图，以便进行后续的线路规划。当我们拿到某一地区的地图时，我们可以把地图上的每一条线路用线段表示，用顶点表示地图上的岔路口，即多条线段的交点，这样就形成了一个由点和线段组成的图。我们可以在每条线段上标上数字，表示两点之间的实际距离，或者表示通过这条路径所需的时间。当然，如果两点之间没有线段相连，我们可以认为距离为无穷大，用∞表示。有时候某些线路是单向的，即只能从一个方向到另一个方向，不能逆行。这种情况在具体的路径设计中非常常见，比如，在繁华的都市内会有一些单行道，在山区景点中，常会出现一些上山索道，这些都是单向线路的常见例子。有时候，沿某条线路的两个方向所需的时间不同，这种例子更为常见，比如上山与下山，顺风与逆风等等。对于这两种情况，我们可以在表示路径的线段上加上箭头表示该路径的方向，形成有向图。 到达v2的距离为8，而从v2到v1的距离为3。 从点v1到v0的距离为5，而从v0到v1的距离 为∞。这种带有箭头的有向图，比不带箭头的无 向图能够表示更一般的情形，可以说无向图只是 有向图的一种特殊情况。 如果我们知道任意两点间的最短路径，这对 我们进行路径规划将会有很大的帮助，但当地图 较为复杂时，凭直觉估计最短路径的方法往往不 可靠，这时就必须借助计算机的强大计算能力，寻找最短路径。下面，我们就以 这种有向图为工具，来探究寻找最短路径的方法。
多种方法求多段图的最短路径问题 算法设计与分析课程设计
学号： 《算法设计与分析B》 大作业 题目多种方法解决多段图的最短 路径问题 学院计算机科学与技术学院专业软件工程 班级 姓名 指导教师 2014 年12 月26 日
多种方法解决多段图的最短路径问题 摘要 多段图的最短路径问题是求从源点到终点的最小代价路径。本文主要描述的是分别用动态规划法、贪心法和分支限界法来解决多段图最短路径问题时的情况。文章首先阐述了各个方法的原理，主要的思路是通过输入一组数据，比较三者的输出结果的准确性以及运行时间，以之为基础来分析、讨论三者的性能区别。文章最后讲述了若这几种方法运行到有向图中的情况，几种方法的对比和它们比较适应的使用情况的讨论，并给出了自己的建议。 关键字：多段图最短路径问题；动态规划法；分支限界法；贪心法
目录 摘要................................................................. II 1 引言 (1) 2 问题描述 (1) 3 贪心法求解 (2) 3.1 贪心法介绍 (2) 3.2 问题分析 (3) 4 动态规划法求解 (3) 4.1 动态规划法介绍 (3) 4.2 问题分析 (4) 5 分支限界法求解 (5) 5.1 分支限界法介绍 (5) 5.2 问题分析 (5) 6 程序清单 (6) 6.1 源代码 (6) 6.2 结果截图 (9) 7 结果分析 (9) 8 课程体会 (10) 9 参考文献 (10)
1引言 当前社会，关于最短路径的问题屡屡出现。例如在开车自驾游的一个过程中，排除其它影响因素，从一个地点到另一点，这个时候必然是希望有一条距离最短的路程来尽量减少消耗的时间以及花费的（它们在模型中被称为代价），市场上对该问题的解决有很大的需求，因此，这里我将讨论多段图的最短路径的问题。 大二开设的《数据结构》课程中就包括最短路径这方面问题的讨论。当时老师介绍了分别面向单源（Dijkstra算法）与非单源（Floyd算法）两种问题的算法——这是我们最早的对最短路径方面的理解，也是我们接触的比较早的关于图的问题。 在这学期的《算法设计与分析》课程中，我们学习了很多基本的算法设计技术，蛮力法、分治法、减治法、动态规划法、贪心法、回溯法、分支限界法等，它们把以前学习的诸多方法都命名并归纳分类起来，其中有多种算法都可以用来解决最短路径问题，并且该问题作为一个图的问题，对该问题的继续探讨优化的需求很大、本文将就不同算法在解决该最短路径问题时的不同方法进行对比并给出该问题在不同基础上不同的最终解决方案。由于时间的限制，本文将重点分析动态规划法下的情况，并会对图的情况加以简化、限制，最后会对其它的图做一些拓展。 2问题描述 设图G=(V, E)是一个带权有向连通图，如果把顶点集合V划分成k个互不相交的子集Vi（2≤k≤n, 1≤i≤k），使得E中的任何一条边(u, v)，必有u∈Vi，v∈Vi+m（1≤i＜k, 1＜i+m≤k），则称图G为多段图，称s∈V1为源点，t∈Vk为终点。多段图的最短路径问题是求从源点到终点的最小代价路径。多段图的最短路径问题是求从源点到终点的最小代价路径。 由于多段图将顶点划分为k个互不相交的子集，所以，可以将多段图划分为k段，每一段包含顶点的一个子集。不失一般性，将多段图的顶点按照段的顺序进行编号，同一段内顶点的相互顺序无关紧要。假设图中的顶点个数为n，则源点s的编号为0，终点t的编号为n-1，并且，对图中的任何一条边(u, v)，顶点u的编号小于顶点v的编号。 这里我们讨论的多段图是可以分段的，各段之间的关系最好是单向的，即对该有向图来说，图中是没有环的存在的。
基于路径规划的自动平行泊车转向控制器
第４１卷 第２期吉林大学学报（工学版） Ｖ ｏｌ．４１ Ｎｏ．２２０１１年３月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｅｄｉｔｉｏｎ） Ｍ ａｒ．２０１１收稿日期：２０１０－０１－ ０６．基金项目：“８６３”国家高技术研究发展计划项目（２００６ＡＡ１１Ａ１２２）． 作者简介：姜辉（１９８１－），女，博士研究生．研究方向：汽车动态模拟与仿真．Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉａｎｇ ｈｕｉ０６０８＠１６３．ｃｏｍ通信作者：郭孔辉（１９３５－） ，男，教授，博士生导师，中国工程院院士．研究方向：汽车动力学，人－车闭环评价，驾驶员模拟和轮胎力学特性．Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｕｏ．ｋｏｎｇｈｕｉ＠ａｓｃｌ．ｊ ｌｕ．ｅｄｕ．ｃｎ基于路径规划的自动平行泊车转向控制器 姜 辉，郭孔辉，张建伟 （吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室，长春１３００２２ ）摘 要：分析了汽车低速倒车过程中的运动学特性，以及汽车在倒车过程中车身与停车位以及障碍物之间可能发生的碰撞， 同时根据汽车与车位之间的几何约束规划倒车路径，确定平行泊车的预备倒车区域，实现平行泊车的转向策略，以便追踪规划的路径，避免发生碰撞。在ＳＩＭ－ＵＬＩＮＫ中搭建某轿车的运动学模型以及模拟平行泊车的倒车环境。将转向控制策略引入应用ＳＩＭＵＬＩＮＫ所建立的系统中仿真模拟该轿车的平行泊车过程。通过仿真验证了该策略实现平行泊车的可行性。 关键词：车辆工程；平行泊车；路径规划；碰撞分析；仿真 中图分类号：Ｕ４７１．１５ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７１－５４９７（２０１１）０２－０２９３－ ０５Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｐａｒａｌｌｅｌ ｐａｒｋｉｎｇ ｓｔｅｅｒｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｔｈ－ｐｌａｎｎｉｎｇＪＩＡＮＧ Ｈｕｉ，ＧＵＯ Ｋｏｎｇ －ｈｕｉ，ＺＨＡＮＧ Ｊｉａｎ－ｗｅｉ（Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｋｉｎｅｍａｔｉｃ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｒ ｉｎ ｔｈｅ ｌｏｗ－ｓｐｅｅｄ ｂａｃｋ－ｕｐ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｃａｒ ｂｏｄｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｒｋｉｎｇ ｓｐａｃｅ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｒｔｉｎｇａｒｅａ ｆｏｒ ｔｈｅ ｂａｃｋ－ｕｐ ｕｎｄｅｒ ｐａｒａｌｌｅｌ ｐａｒｋｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｗａｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｂａｃｋ－ｕｐ ｐａｔｈｆｒｏｍ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｒ ｂｏｄｙ ｂｙ ｔｈｅ ｐａｒｋｉｎｇ ｓｐａｃｅ．Ａ ｓｔｅｅｒｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐａｒａｌｌｅｌｐａｒｋｉｎｇ ｗａｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｔｏ ｔｒａｃｅ ｔｈｅ ｐｌａｎｎｅｄ ｐａｔｈ ｔｏ ａｖｏｉｄ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ．Ａ ｋｉｎｅｍａｔｉｃ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｂｕｉｌｔ ｆｏｒ ａｃｅｒｔａｉｎ ｃａｒ ｉｎ ＳＩＭＵＬＩＮＫ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｃａｒ ｂａｃｋ－ｕｐ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｏｆ ｐａｒａｌｌｅｌ ｐａｒｋｉｎｇ．Ｔｈｅ ｐａｒａｌｌｅｌｐａｒｋｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｒ ｗａｓ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｅｅｒｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍｂｕｉｌｔ ｕｓｉｎｇ ＳＩＭＵＬＩＮＫ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｐａｒａｌｌｅｌ ｐａｒｋｉｎｇ ｂｙｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｓｔｒａｔｅｇｙ ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｖｅｈｉｃｌｅ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｐａｒａｌｌｅｌ ｐａｒｋｉｎｇ；ｐａｔｈ－ｐｌａｎｎｉｎｇ；ｃｏｌｌｉｓｉｏｎｓ ａｎａｌｙｓｉｓ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ 早在２０世纪９０年代初期，Ｍｕｒｒａｙ和Ｓａｓｔｒｙ 等就对泊车问题进行了大量的理论研究，Ｐａｒｏｍｔｃｈｉｋ和Ｌａｕｇ ｉｅｒｔ等陆续提出了规划特定路线泊车的操作理论［１－ ３］。本文以某国产Ａ０级轿车的平行泊车为例根据停车空间的几何形状、 车辆的动力学模型、倒车过程中的碰撞约束等，预先规划泊车路径，完成小空间的泊车。 １ 汽车的运动学模型 在不考虑轮胎侧滑的低速倒车范围内，任意