【摘 要】
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地图构建是实现无人驾驶的重要前提,针对传统单一地图无法准确实现无人车自主导航的问题,本文中提出一种低成本的室外多图层地图,分轨迹层-静态层-动态层.轨迹层为GNSS拓扑地图,静态层为基于图优化构建的点云-栅格地图,动态层为实时激光点云信息.首先轨迹层的绝对位置信息用于实现无人车的全局路径规划,然后基于动态层实时信息与静态层的点云地图做匹配,完成无人车实时高精度定位,最后对动态层进行障碍物检测,通过将实时障碍物信息同静态层的栅格地图结合,为无人车避障和局部路径规划提供环境信息.在实际环境下对提出的地图进行了
【机 构】
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中国民航大学机器人研究所,天津 300300
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地图构建是实现无人驾驶的重要前提,针对传统单一地图无法准确实现无人车自主导航的问题,本文中提出一种低成本的室外多图层地图,分轨迹层-静态层-动态层.轨迹层为GNSS拓扑地图,静态层为基于图优化构建的点云-栅格地图,动态层为实时激光点云信息.首先轨迹层的绝对位置信息用于实现无人车的全局路径规划,然后基于动态层实时信息与静态层的点云地图做匹配,完成无人车实时高精度定位,最后对动态层进行障碍物检测,通过将实时障碍物信息同静态层的栅格地图结合,为无人车避障和局部路径规划提供环境信息.在实际环境下对提出的地图进行了评估,验证了该地图的可用性.
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为消除参数不确定性和外部干扰等因素对智能汽车纵向巡航控制的影响,提出一种基于自适应动态滑模的纵向巡航控制方法.建立以广义纵向力导数项为控制输入的车辆纵向动力学模型,基于反步法构建保证车速与纵向加速度同时收敛于期望值的新型滑模函数;在此基础上,设计了期望广义纵向力的动态滑模控制律,并利用RBF神经网络对控制律中的未知干扰量进行自适应补偿;设计执行器选择模块将期望广义纵向力转换为执行层期望控制输入;进行仿真对比与实车测试,结果表明,所提出的智能汽车纵向巡航控制方法能有效地消除参数不确定性和外部干扰的影响,改善
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