无人驾驶汽车自动泊车系统组成与路径规划分析

文章结合国内自动泊车的车位数量很难满足驾驶员停车的需求,分析了智能泊车辅助系统的组成,得出了智能汽车自动泊车的路径规划算法,为解决车主停车困难提供了解决方案,实现了自动泊车路径的实时性控制和精确跟踪题。     

多信息融合自动泊车系统研究综述

自动泊车系统能帮助驾驶者更好地进行泊车操作,减少泊车时的心理压力.为了增加泊车系统的应用场景及成功率,对多信息融合自动泊车系统的关键研究进行了归纳与总结.从车位识别传感器、路径规划、控制器、传感器多信息融合体系的研究分析中介绍了多信息泊车系统现状,提出了泊车系统发展中存在的问题与挑战.     

基于激光雷达的自动泊车系统

自动泊车的任务复杂且精度要求较高,为此设计了基于激光雷达的自动泊车系统,主要通过高精度的激光雷达进行车位检测和车辆定位。泊车过程为先通过车身姿态的预调整,来更精确地检测车位,再进行安全易控的路径规划,最后通过前馈反馈控制进行路径跟随。仿真结果证明该泊车方法精度高,系统稳定可行。     

基于Matlab的自动泊车系统

文章基于多传感器数据融合级数讨论泊车的路径规划及算法,通过车辆泊车的起始点坐标、转向角以及后轮轴中心的运动轨迹方程计算出泊车的终点坐标,即后轮轴中心点的坐标,然后建立GUI对象,编辑界面布局,最后编写相应的程序代码。经测试,系统实现了自动泊车路径规划的初始化即初始点位置、仿真、停止仿真和留下轨迹功能。仿真的结果可以表明本设计采用的算法能够有效地完成自动泊车,不过系统仍有进一步优化的可能性。     

自动垂直泊车控制算法研究

在无人驾驶快速发展的当下,高级辅助驾驶系统(ADAS)作为无人驾驶的基础,需要逐渐完善以保证驾驶员在行车过程中的安全.在泊车过程中,驾驶员会被障碍物遮挡视线,同时会因为紧张引起不必要的交通事故,对经验欠缺的驾驶员会增加一定难度.研究了自动垂直泊车的路径规划问题,在Matlab中构建了汽车运动模型、泊车位模型、模糊逻辑控制器,针对垂直泊车路径规划问题,参考驾驶员经验,提出了一种基于模糊控制的垂直泊车三段式路径规划方法.仿真结果验证了此算法可以使车辆能够较高质量完成泊车过程.     

一种自动泊车算法实车调试平台的设计与开发

自动泊车技术是一种通过传感器技术和嵌入式计算机技术等微电子技术,实现在泊车过程对车辆自动控制,从而摆脱人手对车辆的操控的自动控制技术。自动泊车技术属于智能驾驶领域的一个技术分支。介绍一种用于自动泊车算法调试的实车实验平台及其在智能驾驶算法调试实验的应用。该实车算法调试实验平台可满足多项自动泊车过程所需的实验要求,如平稳速度控制实验、超声波车位寻找、车辆轨迹跟踪、自动泊车实验等。     

轨迹跟踪控制算法在汽车自动驾驶中的应用

轨迹跟踪是基于预定路径点的跟踪方法,主要用于汽车的自动驾驶或移动机器人的自主行走。在研究"预瞄-跟踪"和PID控制的基础上,设计了横向跟踪和纵向跟踪的控制算法模型;然后将算法移植到嵌入式系统中进行实际验证,实验数据表明,此控制算法在控制实时性和控制精度上都能满足汽车自动驾驶的要求。     

基于FPGA的模糊控制自动垂直泊车系统设计

设计了一种基于FPGA的模糊控制自动垂直泊车系统,结合垂直泊车的实际情况、自动泊车系统的组成搭建了基于FPGA的PID模糊控制自动垂直泊车系统的硬件结构,采用超声波传感器采集周围环境数据,应用 PID模糊控制器对采集的信息进行分析处理.经测试,设计的系统在模型车航向角-34°~34°内,能够实现自主无碰撞泊车,达到了预期效果.     

基于入位基准线的避死区自动泊车路径规划

为避免自动泊车过程中出现泊车死区,提出一种在车位外部汽车自动向前行驶至前进水平线的轨迹计算方法;为了减小泊车所需的车位长度,研究了由前进水平线倒车泊入车位,并保证该泊车轨迹经过入位基准线的方法。通过确定出的几个必须经过的定点坐标,利用插值样条理论与几何数学,确定出汽车在车位外部的泊车路径及其函数,且该函数具有唯一性,因此减少了自动泊车过程中系统不断进行反馈与纠正的计算过程。通过实验车的模拟验证,证明了路径规划的正确性。利用CarSim软件进行泊车过程的运动仿真,并对绘制出的轨迹线进行分析,结果表明该方法能控制汽车自动前进至非泊车死区位置,并可以减少对泊车所需车位长度的要求。     

基于强化学习的自动驾驶联合训练方法

自动驾驶控制算法对自动驾驶至关重要,为了设计适应多种环境更高效的自动驾驶控制算法,提出了基于强化学习的联合训练方法。自动驾驶控制算法应该在各种道路环境、各种天气环境、各种场景下都可以稳定的运行,因此通过人工智能的方法设计自动驾驶算法时必须要考虑到各种场景。基于TORCS仿真软件设计了基于强化学习的联合训练方法,包括使用神经网络拟合动作、状态空间,设置训练策略、奖励函数等机制。同时通过在不同环境下设置多个智能体进行强化学习训练,并设计了联合训练的算法,实现多个智能体在不同环境下进行联合训练,不同智能体共享相互学习到的经验,提高了模型的泛化性。所设计的联合训练方法实现了多个强化学习智能体的联合训练,并通过了实验验证,达到了高效、稳定的训练策略。     

基于正切函数非线性反馈的"育鹏"轮自动舵控制算法

自动舵是重要的航海仪器, 对于船舶的安全航行有着重要作用. 为了进一步改善自动舵的性能, 本研究采用一阶闭环增益成形算法(PID)设计了具有鲁棒性的自动舵控制算法, 并用正切函数非线性反馈技术代替线性反馈以提升自动舵的节能效果. 以大连海事大学新交付使用的"育鹏"轮为例, 开展仿真研究. 结果表明模型参数改变25%控制效果良好, 说明设计的自动舵算法具有良好的鲁棒性, 与线性反馈相比, 非线性反馈能节能7.9%. 本文所提算法简单, 物理意义明显, 同时该控制算法也有助于船舶控制器设计的国产化.     

基于PMAC的自动导引运输车智能控制

为实现对自动导引运输车（AGV）的智能控制,采用基于PMAC2为核心的计算机控制系统,完成了系统的软、硬件设计;建立了运动学模型,并对AGV航位推算及运动控制算法进行了研究;利用控制算法和陀螺仪、超声波传感器、编码器等检测技术得到了机器人的位姿,并对轮式移动机器人的二次闭环算法进行了仿真和实验,实现了准确定位和智能控制。反复的试验和应用证明,此控制系统和控制算法可行且运行可靠。     

基于PID控制算法的自动调平系统的仿真研究

为了提高伸缩臂叉装车自动调平系统在工作中的调平精度和响应速度,提出了一种在伸缩臂叉装车的自动调平系统加入增量式比例-积分-微分(PID)控制算法的电液比例控制方法,并建立了电液自动调平系统的控制模型和Simulink仿真模型.利用Simulink的仿真结果分析和对比了加入PID控制算法与没有加入PID控制算法的阶跃响应和开环伯德图的特点,验证了在叉装车自动调平系统加入PID算法的可行性和产生的预期效果.     

密集型烤房烟叶自动烘烤过程控制算法的设计与实现

探讨了密集型烤房自动烘烤系统的重要性,强调了烘烤系统的温度、湿度控制算法的重要性,并对密集型烤房的整体结构、控制系统的总体结构进行简要的描述,对模糊控制的控制器设计、模糊算法的实现进行详细的论述。     

工程车辆自动变速智能控制系统开发与试验研究

结合ZL50轮式装载机动力传动系统理论分析和换挡控制算法设计,根据装载机工作特点、操纵方式以及控制系统的总体要求,以16位单片机80C196KC为电子控制系统的核心,设计开发了一套工程车辆自动变速智能控制系统。在模型建立过程中用混沌算法改进了传统的神经网络BP算法。最后,在试验台上测试了开发的自动变速电控系统的综合性能。试验结果表明:所提出的智能换挡控制系统的结构和算法是可行和有效的,该系统可以根据试验测试工况的变化准确、可靠地实现自动换挡。     

密集型烤房烟叶自动烘烤过程控制算法的设计与实现

探讨了密集型烤房自动烘烤系统的重要性,强调了烘烤系统的温度、湿度控制算法的重要性,并对密集型烤房的整体结构、控制系统的总体结构进行简要的描述,对模糊控制的控制器设计、模糊算法的实现进行详细的论述.     

自动IHC染色机核心控制算法的研究与实现

重点介绍了项目组最新研究出的一种自动IHC染色机核心控制算法.给出了自动IHC染色机的基本原理,叙述了控制算法的流程与实现技术.经临床试用表明,采用该算法的控制软件能够满足各种IHC染色实验的要求,显著提高实验效率.     

基于Bootstrap方法的自动泊车系统精度评价研究

针对自动泊车系统泊车精度评价过程中遇到的试验数据样本量不大、系统误差无法忽略且难以量化等困难,采用Bootstrap方法理论构建小样本条件下泊车精度综合评价方法。通过实车试验收集泊车精度偏差样本数据,充分利用有限试验数据样本信息,开展重抽样,生成多组同分布的泊车偏差数据,在90%置信度下对泊车精度评价结果进行检验,结果准确可信。     

自动IHC染色机核心控制算法的研究与实现

重点介绍了项目组最新研究出的一种自动IHC染色机核心控制算法.给出了自动lHC染色机的基本原理,叙述了控制算法的流程与实现技术.经临床试用表明,采用该算法的控制软件能够满足各种lHC染色实验的要求,显著提高实验效率.     

基于自抗扰控制的自动泊车路径跟踪

建立了基于电动助力转向系统的自动泊车系统动力学模型,考虑汽车动力学约束及泊车防碰撞约束,基于两段弧规划路径,使用反正切函数来拟合路径;应用非时间参考的路径跟踪控制策略生成目标转角,采用自抗扰控制（ADRC）方法进行转角跟踪,并通过硬件在环试验进行验证。结果表明,反正切函数拟合的路径曲率连续无突变,非时间参考的路径跟踪效果较好;所提出的ADRC转角跟踪算法比PID控制具有更高的泊车精度和响应速度。