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1智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃與決策控制智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃2知識目標(biāo):1.能通過走訪或查閱資料的方法,能復(fù)述傳感器的融合方法。2.能通過對感知系統(tǒng)的資料查詢,能說出環(huán)境感知傳感器的感知內(nèi)容及數(shù)據(jù)集。能力目標(biāo):1.能總結(jié)歸納調(diào)研報告,撰寫智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)技術(shù)報告。2.能總結(jié)并歸納調(diào)研內(nèi)容,準(zhǔn)確識別智能網(wǎng)聯(lián)汽車的硬件組成。素質(zhì)目標(biāo):1.樹立安全意識;2.培養(yǎng)8S現(xiàn)場管理意識。教學(xué)目標(biāo)3智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?1.路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃是解決智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何達到行使目標(biāo)問題的上層模塊,它依賴于為智能聯(lián)網(wǎng)汽車駕駛定制的高精度地圖,與普通導(dǎo)航單純提供指引的性質(zhì)不同,智能網(wǎng)聯(lián)汽車的路徑規(guī)劃模塊需要提供能夠引導(dǎo)車輛正確駛向目的地的軌跡。這些軌跡至少要達到車道級導(dǎo)航的水平,而且軌跡上影響車輛行駛的周邊的環(huán)境也需要被準(zhǔn)確描述和考慮。4智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?1.路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃模塊需要根據(jù)局部環(huán)境感知、可用的全局車道級路徑、相關(guān)交通規(guī)則,提供能夠?qū)④囕v引導(dǎo)向目的地(或目的點)的路徑。路徑規(guī)劃可分為全局路徑規(guī)劃方法、局部路徑規(guī)劃方法和混合路徑規(guī)劃方法三種?;旌下窂揭?guī)劃局部路徑規(guī)劃全局路徑規(guī)劃5智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?1.路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃技術(shù)是汽車自動控制技術(shù)的重要組成部分,根據(jù)環(huán)境信息的己知程度,全局路徑規(guī)劃是對全局環(huán)境已知,并根據(jù)算法搜索出最優(yōu)或接近最優(yōu)的路徑。而局部路徑規(guī)劃則對環(huán)境局部未知或完全未知,通過傳感器為自動駕駛提供有用的信息確定障礙物和目標(biāo)點的位置,并規(guī)劃起始點到目標(biāo)點的最優(yōu)化路徑。6智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?2.全局路徑規(guī)劃(1)格柵法
柵格法是利用VB等軟件對地圖建模的一種方法。就是將障礙物模擬成小方格的集合,相當(dāng)于將場景的所有事物進行二值化替代,障礙物為1,非障礙物為0。柵格法是地圖建模的一種方法,柵格法實質(zhì)上是將AGV的工作環(huán)境進行單元分割,將其用大小相等的方塊表示出來,這樣?xùn)鸥翊笮〉倪x取是影響規(guī)劃算法性能的一個很重要的因素。柵格較小的話,由柵格地圖所表示的環(huán)境信息將會非常清晰,但由于需要存儲較多的信息,會增大存儲開銷,同時干擾信號也會隨之增加,規(guī)劃速度會相應(yīng)降低,實時性得不到保證;反之,由于信息存儲量少,抗干擾能力有所增強,規(guī)劃速隨之增快,但環(huán)境信息劃分會變得較為模糊,不利于有效路徑的規(guī)劃。7智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?2.全局路徑規(guī)劃(2)拓?fù)浞?/p>
將規(guī)劃空間分割成具有拓?fù)涮卣鞯淖涌臻g,根據(jù)彼此連通性建立拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)絡(luò)上尋找起始點到目標(biāo)點的拓?fù)渎窂?最終由拓?fù)渎窂角蟪鰩缀温窂?。拓?fù)浞ɑ舅枷胧墙稻S法,即將在高維幾何空間中求路徑的問題轉(zhuǎn)化為低維拓?fù)淇臻g中判別連通性的問題。
拓?fù)渑判驊?yīng)用非常廣泛,解決的問題的模型也非常一致。凡是需要通過局部順序來推導(dǎo)全局順序的,一般都能用拓?fù)渑判騺斫鉀Q。除此之外,拓?fù)渑判蜻€能檢測圖中環(huán)的存在。8智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?2.全局路徑規(guī)劃(3)可視圖法。
首先將自動駕駛視為一個點,然后將起點、障礙物和目標(biāo)點的每個端點連接起來,并以直線連接各個端點,從而將路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為從起點到目標(biāo)點的最短路徑尋找問題??梢晥D法的優(yōu)點是概念直觀、簡單,缺點是靈活性不好。
當(dāng)目標(biāo)點或障礙物或起始點發(fā)生變化時,需要對視圖進行重構(gòu),而且障礙物的數(shù)目越多,算法越復(fù)雜。9智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?3.局部路徑規(guī)劃(1)遺傳算法。
遺傳算法是自動駕駛路徑規(guī)劃常用的算法。
該算法模擬達爾文的生物進化理論,結(jié)合進化中優(yōu)勝劣汰的概念,是一種基于自然選擇和遺傳學(xué)原理的搜索算法。原理是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。該算法通過數(shù)學(xué)的方式,利用計算機仿真運算,將問題的求解過程轉(zhuǎn)換成類似生物進化中的染色體基因的交叉、變異等過程。10智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?3.局部路徑規(guī)劃(2)蟻群算法。
蟻群算法相對于遺傳算法來說具有一定的記憶力。蟻群算法有多種原理,如覓食原理、避障原理和遺傳算法。蟻群算法屬于群智能優(yōu)化算法,具有并行性。每一個粒子都能被主動優(yōu)化,而遺傳算法不能。11智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?3.局部路徑規(guī)劃(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過大量實際駕駛行為數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)避障和路徑規(guī)劃中隱含的、難以人工設(shè)計并提取的特征。深度學(xué)習(xí)的基本模型包括基于受限玻爾茲曼機的深度信任網(wǎng)絡(luò)、基于自動編碼器的堆疊式自動編碼器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。12智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?3.局部路徑規(guī)劃(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
由于無需迭代,采用前向網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)避障的速度非???,自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性也可用于融合傳感器信息,學(xué)習(xí)從地圖上不同位置到目的地的行駛路線。一旦學(xué)習(xí)完成,自動駕駛就可以實現(xiàn)自主導(dǎo)航。通過司機在場景中的駕駛操作可以得到一套訓(xùn)練集,輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元進行訓(xùn)練,再輸出一個決策計劃結(jié)果。在獲得預(yù)期的軌跡后,需要控制車輛的轉(zhuǎn)向、制動、驅(qū)動以跟蹤軌跡。13智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?3.局部路徑規(guī)劃(4)人工勢場規(guī)劃
人工勢場規(guī)劃是Khatib提出的虛擬力法。人工勢場法的基本原理就是通過一系列環(huán)境感知傳感器來探知環(huán)境的障礙物情況,無人車在多個斥力勢場和一個引力勢場的和勢場環(huán)境下沿著勢場下降的方向運動。人工勢場法是一種廣泛應(yīng)用的路徑規(guī)劃方法,適用于已知環(huán)境或未知環(huán)境。人工勢場法本質(zhì)上是一種控制方法,其軌跡并非像其他規(guī)劃算法一樣,而是由實時的控制量產(chǎn)生的。14智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?4.汽車智能駕駛路徑規(guī)劃
時空路徑是指車輛在一定時間內(nèi)行駛的軌跡。軌跡不僅包括位置信息,還包括整個軌跡和車輛姿態(tài)的時間信息(時間、速度、加速度、曲率等)。局部路徑規(guī)劃可進一步分為軌跡規(guī)劃和速度規(guī)劃。
軌跡規(guī)劃只解決根據(jù)行為決策和綜合地圖信息在二維平面上定義一定的代價函數(shù)下對軌跡進行優(yōu)化的問題。速度規(guī)劃是選擇一個或多個軌跡后解決用什么樣的速度來行駛。速度規(guī)劃由車輛當(dāng)前狀態(tài)、行駛目標(biāo)以及軌跡曲率等決定。15智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃與決策控制?4.汽車智能駕駛路徑規(guī)劃
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