基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着自动驾驶技术向非结构化场景(矿区、园区、野外勘探)延伸,无人地面车辆(Unmanned Ground Vehicle, UGV)凭借其自主作业能力成为替代人工的核心装备。全局路径规划(如基于 A*、RRT * 算法)为 UGV 提供了从起点到终点的宏观行驶路线,但实际环境中动态障碍(行人、临时障碍物)与静态障碍(路障、凹陷路面)的突发出现,要求 UGV 具备实时横向避让能力 —— 即通过调整横向位置(垂直于全局路径方向)避开障碍,同时避免偏离全局路径过多或违反车辆动力学约束。

当前 UGV 横向避让存在三大核心问题:一是传统避让路径(如折线绕行)曲率突变大,导致车辆侧向加速度超限,引发侧翻风险;二是避让路径与全局路径衔接不连续(位置、航向角、曲率突变),造成后续行驶震荡;三是多约束(动力学、避障、道路边界)下多目标(安全、平滑、效率)优化难,传统算法(如多项式拟合)无法兼顾全局最优。因此,研究基于全局路径的横向避让路径规划,对提升 UGV 复杂环境适应性、保障行驶安全、推动自动驾驶落地具有重要工程价值。

二、相关理论基础

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三、基于改进 PSO 的横向避让路径规划模型构建

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⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

[1] 罗诚.无人机路径规划算法研究[D].复旦大学,2010.

[2] 王菁华,崔世钢,罗云林.基于Matlab的智能机器人路径规划仿真[C]//'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集.2008.DOI:ConferenceArticle/5aa0bbe6c095d722207e65f4.

[3] 刘建.水面无人艇路径规划技术的研究[D].江苏科技大学,2015.

📣 部分代码

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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免费下载,论文、设计请注明引用! 微小型AUV具有体积小,灵活性高、隐蔽性好等特点,可以工作于其它大型水下机器人无法进入的区域。民用上可以应用于海洋矿产勘探、海底地形探测,沉船打捞,水下考古,海洋生物探测等;军事上可以用来反水雷,作为自航水雷的载体、监察海战时水下敌情等。 首先,本文对所设计的微小型AUV的结构、推进器分布进行介绍,并对其进行受力分析和建立运动方程。结合运动方程设计了被控对象模型未知的AUV自动定深、自动定航控制器;同时研究了传统的PID控制、模糊控制、自适应控制等算法,并最终设计了应用于该微小型AUV的模糊参数自适应PID控制算法。 其次,对该具有多传感器的微小型AUV控制系统进行了研究设计。针对分布式控制系统总体机构及其通信总线进行了设计;分别详细设计了分布式系统的各个子系统;着重研究、设计了理论、算法及软件实现方案;计了基于CAN总线的分布式微小型AUV控制系统,提高了系统的稳定性和模块化程度,在结构上优化了系统的复杂性。最终形成了由软硬件系统组成分布式控制系统。 再其次,根据SINS、DVL和深度计这三个传感器的姿态角、角速度,线速度、加速度,深度等导航信息进行了AUV的航位推算研究与实现;并使用综合水池实验室的X-Y航车系统,反复试验,对航位推算进行了标定,修正了安装误差角和刻度因子。提高了航位推算精度。结合航位推算和AUV制导控制设计了有海流影响的AUV自动巡航控制器。抗海流自动巡航控制器除抗海流功能外可以补偿SINS与艏向安装误差带来的控制性能缺陷。
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