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申请/专利权人:武汉理工大学
摘要:本发明公开了一种基于层次迭代搜索的半挂牵引车轨迹规划方法,包括:1通过车载设备实时采集半挂牵引车的交通信息数据;2建立道路坐标系,获取车辆在道路坐标系的位置;3确定车辆的目标速度;4计算横向采样间隔和纵向采样间隔、采样时域以及样条采样数量;5通过统计每一个采样平面内所有采样轨迹估计损失总和,确定采样空间内的优选采样平面;6建立半挂牵引车耦合运动学模型,实现半挂牵引车整体的完整运行轨迹;7评估猜测最优轨迹的完整损失;8通过建立运动学约束条件和安全性约束条件,完成局部轨迹规划过程。本发明方法能有效降低由于轨迹规划不及时造成的交通事故发生率,提升车辆行驶过程中的安全性和稳定性。
主权项:1.一种基于层次迭代搜索的半挂牵引车轨迹规划方法,其特征在于,包括以下步骤:1通过车载设备实时采集半挂牵引车的交通信息数据;所述交通信息数据包括:实时车辆的速度、车辆的位置及姿态信息,车辆周围的RGB图像信息和点云图像信息;2根据车道级高精地图构建全局道路参考线,建立道路坐标系,获取车辆在道路坐标系的位置;3通过实时采集的前车速度和前车与车辆车头间距,确定车辆的目标速度;4通过获取的道路交通信息和车辆的目标速度,计算横向采样间隔和纵向采样间隔、采样时域以及样条采样数量;以横纵向采样间隔、采样时域以及样条采样数量构建典型采样空间,并以全局道路参考线为采样中心,在典型的采样空间进行横向和纵向的状态采样,状态采样包括横向和纵向的位置、速度和加速度;通过构建采样轨迹先验估计损失函数,计算采样的始末状态与目标状态的偏差,对采样空间内所有轨迹的损失值大小进行估计;5通过统计每一个采样平面内所有采样轨迹估计损失总和,确定采样空间内的优选采样平面;通过估计采样平面内轨迹损失大小,选取每个采样平面损失最小的前n条轨迹,建立优选采样平面内的初始猜测轨迹解集合;通过猜测解的始末采样状态,求解猜测解的牵引车完整运行轨迹;6建立半挂牵引车耦合运动学模型,通过牵引车的运行轨迹,求解拖挂车的运行轨迹,实现半挂牵引车整体的完整运行轨迹;7通过建立完整损失函数,评估猜测最优轨迹的完整损失;通过对猜测解周围的完整轨迹进行求解并计算完整轨迹损失,评估最优轨迹的最优性,如果猜测解为最优解,则接受猜测解为最优解,反之则通过梯度法计算采样更新方向,更新猜测解集合至收敛;8通过建立运动学约束条件和安全性约束条件,检查猜测解集合内所有轨迹的可行性,然后从猜测解集合内取出损失最小的可行猜测解为最优可行解,并根据最优可行解完成局部轨迹规划过程。
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百度查询: 武汉理工大学 一种基于层次迭代搜索的半挂牵引车轨迹规划方法
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