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狹窄環(huán)境下牽引車-掛車系統(tǒng)基于環(huán)境和行為的搜索軌跡規(guī)劃方法

2024-09-12 07:58:43·  來源:同濟(jì)智能汽車研究所  
 
C. 碰撞約束

在不失一般性的前提下,我們首先研究了TTS車身與第個(gè)障礙物之間的無碰撞條件。為簡單起見,將TTS的第個(gè)物體視為矩形(),將第個(gè)障礙物視為多邊形避碰條件可表示為:

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其中,,式(9)明確了確定TTS無碰撞條件的標(biāo)準(zhǔn):

  • TTS體的每個(gè)頂點(diǎn)都在障礙物之外。 

  • 障礙物的每個(gè)頂點(diǎn)都在TTS體之外。 

這個(gè)結(jié)論可以推廣到任意的TTS體和任意的障礙物。注意,當(dāng)擴(kuò)展到多體時(shí),應(yīng)避免系統(tǒng)的內(nèi)部碰撞。因此,TTS的避碰約束可進(jìn)一步表示為:

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其中和分別表示第個(gè)物體和第個(gè)障礙物的頂點(diǎn)。和分別表示第個(gè)物體和第個(gè)障礙物被占據(jù)的面積。TTS相關(guān)參數(shù)的符號(hào)和定義見表1。

表1. TTS的參數(shù)定義。

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3 混合A*-跳點(diǎn)搜索規(guī)劃

我們的主要算法框架遵循混合A,[19]并對其進(jìn)行了詳細(xì)的修改。如第1-B節(jié)所述,我們的方法受到了跳躍點(diǎn)搜索(Jump Point Search, JPS)算法的啟發(fā),其核心概念是有選擇地?cái)U(kuò)展網(wǎng)格圖上的某些節(jié)點(diǎn)[7]。JPS包括兩個(gè)主要原理:鄰居剪枝和跳點(diǎn)識(shí)別。但是JPS是傳統(tǒng)A的擴(kuò)展,沒有考慮車輛的運(yùn)動(dòng)學(xué),生成的路徑不能被車輛執(zhí)行。因此,我們借鑒上述兩種JPS的核心思想,并將其應(yīng)用于改性混合動(dòng)力A* (MHA)的改進(jìn)。具體而言,做了以下更改: 

  • 考慮到TTS是一個(gè)欠驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),倒車對經(jīng)驗(yàn)豐富的人類駕駛員來說尚且是挑戰(zhàn),更不用說無人駕駛汽車。因此,我們指定了一個(gè)相對較高的倒車成本。此更改的主要目的是最大程度地避免對TTS進(jìn)行不必要的反轉(zhuǎn)。如圖1所示,從TTS后部展開的綠線(左)和紅線(右)表示MHA和HA-JPS向后展開的成本不同(紅線表示成本較高)。通過減少節(jié)點(diǎn)向后展開的可能性,進(jìn)一步保證了機(jī)動(dòng)過程的安全性和平穩(wěn)性。 

  • 展開節(jié)點(diǎn)時(shí),優(yōu)先展開與當(dāng)前TTS狀態(tài)方向角度相同的方向,保證軌跡平滑。如圖1右半部分所示,搜索代價(jià)隨著迭代次數(shù)的增加而增加(綠-褐-紅),而保持當(dāng)前角度的節(jié)點(diǎn)與所屬集群相比顏色較淺。 

  • 如果搜索空間是開放的,即包含更多的潛在可行方向,我們有目的地?cái)U(kuò)大TTS轉(zhuǎn)向角度閾值的采樣間隔以提高搜索速度。在搜索空間變窄的同時(shí),縮短采樣間隔以保證搜索精度。如圖1右半部分所示,隨著距離障礙物越近,采樣間隔越密集。 

算法1給出了HA-JPS的總體算法框架:

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