基于双匀速轨迹的自动泊车路径规划研究

针对自动泊车过程中由于路径曲率不连续而常常出现的停车原地转向的问题,提出了一种基于车辆速度和方向盘转动角速度的泊车路径生成方法。分析了在车速和方向盘转速为恒值时的车辆轨迹特点即双匀速轨迹特点。引入了过渡半径和切入半径的概念,将双圆弧泊车路径与双匀速轨迹有机地结合起来,使泊车路径生成算法以及避障算法更为简便,泊车路径的相关参数以及泊车可行域都可以用车辆速度、方向盘转动角速度和车身几何尺寸计算得到。基于预瞄理论建立倒车驾驶员模型,在Carsim里对生成的双匀速泊车路径进行可行性验证,结果显示:这条由车辆双匀速轨迹计算得到的路径在车辆非匀速泊车过程中同样有较好效果。由此可知:基于双匀速的泊车路径生成方法有效地解决了泊车过程中的避障问题,同时满足了路径曲率连续性的要求,从而避免了泊车过程中停车转向的问题。     

基于改进深度强化学习的自动泊车路径规划

提出一种基于深度强化学习的运动规划方法,以车辆位姿、方向盘转角和与障碍物的最小距离作为状态,以目标方向盘转角作为动作,通过Pytorch搭建了基于深度强化学习的泊车算法框架。设计基于引导的奖励函数以避免奖励稀疏问题;以回合平均奖励作为优先级,将经验池改进为基于优先队列对样本进行存储和淘汰;针对泊车问题,提出了基于课程学习的分阶段训练方法,加速算法收敛。仿真结果表明:提出的算法较原始算法收敛速度提高25%,完成训练的智能体具有较强的规划能力和健壮性,规划成功率达到90.6%,同时具有良好的舒适性和安全性。     

基于双闭环滑模结构的自动泊车路径跟踪控制

为提高自动泊车系统倒车入库时的路径跟踪控制精度,保证在狭小停车场地情况下自动泊入目标车位的成功率,提出一种双闭环的滑模变结构路径跟踪控制方法。将车辆运动学模型的跟踪控制器系统转换成含有位置控制器和姿态控制器的双闭环级联子系统,并设计一种指数和幂次相结合的趋近律,使泊车跟踪路径在有限时间内达到快速收敛。基于Matlab/Simulink搭建了跟踪控制模型。仿真结果表明:设计的路径跟踪控制算法能保证跟踪点快速收敛到理想路径,可提高自动泊车入库的成功率。     

基于图搜索和几何曲线的自主代客泊车路径规划

针对自主代客泊车系统的路径规划问题,提出了一种基于有向图搜索和几何曲线的自主泊车路径规划算法。提出了一种基于广义维诺图的有向混合A~*全局路径规划算法,准确有效地生成一条从停车场入口到达泊车起始点的无碰撞路径。采用改进的C型垂直停车路径规划算法生成局部泊车路径。通过Matlab和CarSim联合仿真及实车试验证明了该算法的有效性和实用性。试验结果表明：与Hybrid A~*算法相比,提出的全局路径规划算法在生成可行路径时,所需时间更短,避障性更好。该自主代客泊车路径规划算法,路径跟踪效果较好,能够有效可靠地实现自主泊车目标。     

基于预瞄模糊控制的自动泊车算法研究

针对目前自动泊车系统转向不连续问题,提出一种两段式泊车路径规划算法,采用Sigmoid函数对路径进行函数拟合,确定泊车路径。建立了横向预瞄模型,对路径追踪误差进行估计,采用模糊控制方法,对拟合后的理想路径进行追踪;搭建了Pre Scan虚拟仿真环境,通过超声波传感器获取车位信息,对提出的基于预瞄模糊控制的自动泊车算法进行了仿真验证。仿真结果表明:Sigmoid函数对两段式泊车路径的拟合决定系数可达0.99以上;采用该预瞄模糊控制泊车算法,汽车能很好地追踪规划的路径,并成功泊入预定车位。     

基于多传感器数据融合的自动泊车系统高精度辨识车位的方法

为解决城市道路条件下基于超声波雷达传感器的自动泊车系统存在的车位识别率不高、可识别车位类型较少、车位检测精度低等问题,提出一种高精度辨识泊车位的有效方法。通过多个超声波雷达和视觉传感器的数据融合,实现泊车位边界的高精度探测。利用2个超声波雷达先后探测库位内部的疑似障碍物,提出疑似障碍物绝对速度计算方法。设计了泊车位识别模糊控制逻辑,结合视觉传感器检测出的车辆朝向和停车线等数据信息进行融合处理,能够识别多种类型的水平和垂直泊车位。最后,进行了多种车位场景下的实车试验。试验结果表明:提出的泊车位辨识方法能有效识别多种类型的泊车位,识别率高,与仅采用1个超声波雷达和仅使用摄像头检测泊车位的方法相比优势明显,能提高自动泊车系统的智能化水平。     

基于RRT改进的路径规划算法

针对快速随机扩展树(RRT)的路径规划算法效率低且采样具有随机性等问题,提出了一种偏向目标点的新节点扩展方法。该方法将目标点引力、障碍物斥力以及随机点引力三力合一,并且添加了与障碍物距离相关的自适应函数,可自适应调节随机点引力与目标点引力在新节点扩展过程中的占比,与障碍物斥力共同使随机树避开障碍物更快地朝目标点扩展;同时针对规划路径过长的问题,提出了剪枝优化方法,进一步优化路径长度。在仿真实验中分别与传统RRT算法、基于P概率算法以及另两种已有改进方法比较,结果表明:所提方法在时间、路径长度以及路径节点个数均有明显优化。     

泊车的学问

小区是很早以前建成的，那不多的几个车位便成了有车一族争抢的对象。有些回家迟的没地方停车，只好随意乱停，有的甚至停在别人的车库前，堵塞了别家车子进车库的路。于是，在半夜经常可以听到汽车喇叭的呜叫声，还伴随着一阵不满的怒骂。     

基于模糊人工势场的移动机器人路径规划

针对在传统的人工势场法中对机器人进行路径规划时,容易产生局部极小点问题,提出了一种模糊人工势场方法.对排斥力函数作了改进,引入了障碍物对机器人影响大小的斥力增益系数,通过构建的模糊系统,动态地调节斥力增益系数,从而有效地克服了局部极小点问题.仿真结果表明,该方法具有较强的环境适应能力,能够快速有效地规划出一条光滑的路径.     

基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型

为更好地进行泊车运动过程的研究,建立适合泊车过程的专用泊车运动学模型,通过对实际泊车运动过程的分析,提出了一种基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型。泊车的运动过程是低速高精度的控制过程,尤其在较小泊车位中进行超低速自动泊车时,对车速的测量会由于起步惯性和轮胎磨损引起速度测量误差,这就需要对实际车速进行精确估算。通过车轮转动速度与车身加速度积分所得车速进行模糊卡尔曼滤波融合,得到泊车不同阶段的车速估算值。输入估算的车速与前轴中心转角建立泊车运动学模型,得到泊车车辆的位置信息与姿态航向角。经Matlab/Simulink仿真和泊车实验的数据对比分析,结果表明:建立的基于模糊卡尔曼滤波车速估算的泊车运动学模型与原泊车运动学模型精度整体上提高15%,与实际泊车情况偏差3%。因此,提出的泊车运动学模型符合泊车过程车辆运动学模型的要求,降低了泊车整个过程的位移和航向角计算误差,对于进一步研究泊车路径规划与控制具有重要意义。     

基于改进蚁群算法的汽车避障路径规划

为在不同工况下为汽车规划出一条安全且合理的局部避障路径,利用MAKLINK图论法建立带有障碍物的二维环境模型,通过Dijkstra算法规划初始次优避障路径,考虑车辆运动学等约束改进蚁群算法,从而搜索出一条最优避障路径。在Simulink中搭建车辆-驾驶员闭环系统模型,将最优避障路径输入到该模型中进行路径跟随;根据汽车主动安全评价指标对路径跟随效果及车辆横向稳定状态进行评价。结果表明:改进蚁群算法规划出的避障路径具有较好的跟随效果,且符合车辆横向稳定性要求。说明改进后的蚁群算法进行汽车局部路径规划具备一定可行性。     

行政规划的法制化路径

对于未来的探索与筹划似乎是人类的本质,而行政规划的科学有效性就具体考验着政府的智慧和能力。可以说,良好的规划是促进社会经济发展、提高人民生活水平与质量从而实现社会和谐的源动力和助推器。二战以来,随着行政规划在现代行政中扮演着愈来愈重要的角色,行政规划逐渐成为一些西方国家行政法学者关注的焦点问题。他们从行政规划的性质和概念着手,对行政规划的原则、程序和行政规划的法律救济制度进行了较为深入、系统的研究。但行政规划在我国行政法学中的研究却起步较晚,尚未引起学者们的足够关注。为此,本刊特地约请了几位在行政规划研究方面各有造诣的专家,分别就政府职能的演变与行政规划、行政规划的法制化路径、行政规划行为的法律控制、行政规划的参与机制等方面进行探讨,以期引起我国行政法学界对行政规划问题的更多关注。     

基于规划视角的城市低碳交通建设路径探析

基于规划视角的城市低碳交通建设,要通过低碳交通理念引导交通规划思路,构建低碳交通空间结构,发挥综合运输体系的优势互补;通过低碳交通路网结构,建设合理的道路网密度、道路等级结构、分区优化公共交通系统,减少交通出行;通过低碳交通道路设计建设绿色出行环境,发展碳汇林业.最终实现低碳交通的可持续、生态化发展,体现“以人为本”的低碳交通理念.     

基于MATLAB的汽车塑料内饰件打磨路径规划仿真

为提高汽车塑料内饰件的打磨效率,注塑厂引入工业机器人打磨工作站来替代人工作业。课题组根据汽车塑料内饰件的特性,将工业机器人的打磨路径分解成若干段直线路径和曲线路径,利用课题组设计的空间直线插补与空间曲线插补相结合的插补算法,通过MATLAB平台及Robotic Toolbox工具箱进行路径插补运算和仿真。结果表明：工作站打磨运动耗时约为79 s,与人工打磨耗时约120 s相比,打磨效率提升约34%。课题组设计的插补算法能够显著地提高打磨作业效率。     

基于单位球面生成的等距双NURBS刀具路径规划

目前由离散刀位点数据生成的2条NURBS曲线刀具路径中,刀轴点NURBS曲线与刀具中心点NURBS曲线间 距有可能存在不相等的问题,提出一种单位球面下优化刀轴矢量NURBS曲线的方法,用以解决生成的等距双NURBS刀 具路径中2条NURBS曲线间距有可能不相等的问题。算例表明,本算法可以对工件坐标系下的线性刀路进行光顺,确 保双NURBS样条曲线的间距相等。     

基于BSO GA算法的机器人子区域覆盖路径规划

为解决传统子区域覆盖路径规划方法的环境普适性不足等问题,课题组设计了专门的头脑风暴 遗传算法BSO GA。对原始头脑风暴算法个体更新方式进行了改进,单个个体更新采用遗传算法移位、倒位和换位算子的思想,混合个体更新采用贪心交叉算子。实验结果表明：BSO GA在距离、运行时间上均优于头脑风暴算法、遗传算法、模拟退火算法和遗传 模拟退火算法;无论在普通作业环境还是特殊作业环境,该算法覆盖率均能达到100%,且没有路径交叉及重复现象,能够较好地完成覆盖任务。     

基于自适应目标偏置系数的机械臂路径规划算法

针对快速搜索随机树（RRT）算法因其随机特性导致的运行时间过长和计算结果往往不是最优解的问题,在RRT算法及其改进算法的基础上,课题组提出了一种基于自适应目标偏置系数的机械臂路径规划算法,并将该算法应用到医疗设备无影灯的使用中。首先,用D H参数法对6自由度机械臂进行运动学描述和正运动学求解,得到末端的运动状态和位姿;然后,综合RRT算法及其改进算法的优点拓展新节点和重置父节点,并引入自适应目标偏置系数,再对路径作剪枝后处理。对比实验结果显示：该方法在保证算法搜索效率的基础上,有效地提高了路径质量。基于ROS的仿真平台验证了该方法具有实用性和可行性。     

布局装卸路径规划的研究

本文对布局装卸路径与形态操作的关系进行了深入的研究，进而提出了计算形态操作及装卸路径可行域的定理与算法，这些算法具有较广泛的适应范围。本文还根据八叉树这种数据结构的特点及一评价函数，提出了一种定向搜索算法来求解布局物体的装卸路径。走向搜索法可用较短的时间求得较佳的装卸路径，具有广泛的应用范围。     

基于SWOT分析法的独立学院青年教师职业生涯规划管理

青年教师是独立学院的中坚力量,其素质决定了独立学院的办学水平。本文首先阐述了独立学院青年教师职业生涯规划的重要性,随后利用SWOT分析法对独立学院青年教师职业生涯规划所处的外部环境和内部资源进行分析,提出了几点关于独立学院青年教师职业生涯规划的策略。     

基于有序爬山法的前向启发式搜索规划

根据快速前向启发式搜索规划器FF中放宽规划图和有利动作之间的关系,定义了状态适用度函数的概念,可对后继扩展状态的启发式估值进行快速近似的比较。在此基础上,结合增强型爬山法搜索后继状态的贪婪选择机制,提出了一种改进的局部搜索算法——有序爬山法,即根据状态适应度函数对所有待扩展的后继状态进行排序,并加入到扩展优先队列。在启发式估值阶段,适应度高的状态将被优先计算评估,有利于更快地发现较优状态,从而减少调用启发式估值程序的次数。通过在国际规划大赛基准测试领域的实验结果表明,该方法减少了搜索节点的数目和搜索时间,有效地提高了启发式搜索效率,而计算状态适应度及对状态进行排序的时间消耗几乎可以忽略,因此整体规划性能比FF有显著的提升。