【摘 要】
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针对高动态结构化道路高速自动驾驶场景下,无人驾驶汽车路径规划问题,提出一种基于时空导航地图的行驶轨迹规划方法.通过引入时间维度作为参考,结合多目标行为预测等手段,将感知结果投影至三维时空导航地图;通过增加时间维度,静态障碍物和动态障碍物被统一到同一参数空间中.在该参数空间下,通过前端A*路径搜索初始化均匀B-样条曲线控制点,设计轨迹代价函数,进行非线性优化,生成一条符合安全无碰撞和车辆运动约束(速度、加速度限制)的时空轨迹,从而将二维Frenet动态物理空间下决策与规划问题转化为三维时空下静态场景决策与规
【机 构】
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北京理工大学 自动化学院,北京 100081
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针对高动态结构化道路高速自动驾驶场景下,无人驾驶汽车路径规划问题,提出一种基于时空导航地图的行驶轨迹规划方法.通过引入时间维度作为参考,结合多目标行为预测等手段,将感知结果投影至三维时空导航地图;通过增加时间维度,静态障碍物和动态障碍物被统一到同一参数空间中.在该参数空间下,通过前端A*路径搜索初始化均匀B-样条曲线控制点,设计轨迹代价函数,进行非线性优化,生成一条符合安全无碰撞和车辆运动约束(速度、加速度限制)的时空轨迹,从而将二维Frenet动态物理空间下决策与规划问题转化为三维时空下静态场景决策与规划问题.通过仿真验证,所提出的轨迹规划方法全过程平均耗时51.27 ms,满足无人驾驶汽车行驶要求.并且,通过调整A*算法的搜索条件,使其较传统算法搜索速度提高27.86%,提升了整体规划效率.
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针对自主水下潜航器(AUV)搭载的传感器易出现信息滞后的问题,在因子图优化(FGO)算法的基础上,提出考虑信息滞后的多源信息融合定位算法,削弱时延传感器测量信息产生的不良影响.首先构建AUV多源信息融合定位因子图框架,对超短基线(USBL)系统、多普勒测速仪(DVL)进行因子建模,以捷联惯性导航系统(SINS)为主传感器进行状态递推.接收到滞后的传感器信息时,将因子节点连接到因子图模型中对应历史时刻的状态节点,利用非线性优化理论进行状态修正与更新.最后,采集AUV在海洋航行过程中的DVL、SINS数据,利
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在高精度微型惯性制导系统的应用中,基于MEMS工艺制造的硅微谐振式加速度计(SRA)由于其较大的线性量程和较低的控制环路噪声,更容易实现高精度,逐渐成为研究热点.研究发现,SRA高Q值设计的特点使得谐振器极易受到非线性振动的影响,进一步产生幅频耦合效应导致SRA的幅度噪声耦合到频率输出噪声,恶化SRA的零偏不稳定性,因此在设计时应尽量避免谐振器非线性振动的干扰.分别从驱动力控制和谐振器的结构设计两个方面对谐振器非线性振动进行了理论分析,在此基础上提出特定Q值与结构下改变谐振器边界条件的方法,将非线性刚度降
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