基于QP算法的智能车速度规划

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基于改进的QP算法和MPC理论的智能车纵向速度控制方法

ＺＨＯＵＪｉｎｇｊｉｎｇ，ＸＵＹｏｕｃｈｕｎ，ＬＩＭｉｎｇｘｉ
（１．ＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅＴｒａｉｎｉｎｇＢｒｉｇａｄｅ，ＭｉｌｉｔａｒｙＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００１６１，Ｃｈｉｎａ；
２．ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＢｅｎｇｂｕＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＮＣＯＡｃａｄｅｍｙ，Ｂｅｎｇｂｕ２３３０１１，Ｃｈｉｎａ；
法包含两步：首先对等式约束引进一种降维算法；然后利用梯度投影方向对有效集算法的搜索方向进行改进。改进的ＱＰ算法减少了迭代次数，降低了ＭＰＣ纵向控制的计算成本。仿真结果证明了
该方法的有效性。
关键词：二次规划；改进的有效集算法；模型预测控制；纵向速度控制；智能车
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｓｐｅｅｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅｂａｓｅｄｏｎＭＰＣ（ｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏ１）ｔｈｅｏｙｒｃａｎｂｅｃｏｎｖｅｔｒｅｄｔｏＱＰ（ｑｕａｄｒａｔｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）ｐｒｏｂｌｅｍ．ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｉｓＱＰｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄ

智能车辆路线规划算法设计与优化

智能车辆路线规划算法设计与优化智能车辆的出现，给人们的生活带来了很多便利，而在智能车辆设计中，路线规划是非常重要的一部分。

因为一个好的路线规划能够让我们的车辆运行更加高效，这不仅能够减少人力成本，而且能够提高我们的安全。

因此，智能车辆路线规划算法设计和优化至关重要。

一、智能车辆路线规划算法设计1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种最为经典的最短路径算法，在智能车辆的路线规划中应用非常广泛。

该算法以起点为起点，通过遍历图来搜索各种路径，然后确定除了起点以外的最短路径。

在根据该算法实现智能车辆的路线规划时，我们需要先建立好有向图，然后设定起点和终点即可。

2. A*算法A*算法是基于启发式搜素的最短路径算法，也是常用的路线规划算法。

该算法通过利用一些启发式函数来确定节点之间的距离，从而得到更快速的路径。

A*算法主要通过计算每个节点到终点的估计距离和距离起点的实际距离之和，来决定下一步所要走的节点。

在智能车辆的路线规划中，我们可以利用A*算法来提高信息处理和规划的效率，从而快速地获得最优的路径。

二、智能车辆路线规划算法优化1. 改进启发式函数由于启发式函数是决定最优路径的非常关键的因素，因此我们可以通过改进启发式函数来提高智能车辆的路线规划效率。

比如我们可以根据传感器数据来确定道路上的通行情况，从而对启发式函数进行改进，使得车辆可以根据实际情况快速地找到最优路径。

2. 优化路径规划策略对于一些特定的情况，比如路况的不确定、改变了路线等，我们可以通过改变智能车辆的路线规划策略来提高其决策能力。

比如我们可以设置多个节点策略，使得车辆可以根据不同的策略来选择最优的路径。

同时我们也可以在路线规划的过程中，引入一些智能模块来帮助车辆及时进行决策，以获得更好的路径规划效果。

3. 路线优化在智能车辆的运行过程中，我们还可以通过优化其路线来节约能量和减少行驶时间，从而提高智能车辆的路线规划效率。

比如我们可以运用多项式规划等数学技术，来计算出最优的路径，从而让车辆更加节约能量和高效运转。

基于智能算法的车辆路径规划技术研究

基于智能算法的车辆路径规划技术研究随着社会的快速发展，城市交通越来越繁忙，并且现代人对出行速度的要求也越来越高。

如何尽可能地减少交通堵塞和提高出行效率，成为许多城市交通管理者面临的难题。

基于智能算法的车辆路径规划技术的研究正在取得越来越多的进展。

一、智能车辆路径规划技术的背景和概述车辆路径规划技术可以帮助驾驶员或自动驾驶汽车确定最佳的行驶路径，这需要考虑当前交通状况、道路信息、车辆类型等多种因素。

传统的车辆路径规划技术依赖于预定义的规则，而现在，随着人工智能算法的发展，基于智能算法的车辆路径规划技术逐渐成为研究热点。

透过现在的技术，基于智能算法的车辆路径规划技术可以更加精准地进行规划，生成更加合理的路径。

此外，这种技术还可以更好地处理复杂的交通问题，如交叉路口、堵车等。

因此，基于智能算法的车辆路径规划技术具有明显的优势，这也是吸引越来越多研究者研究的原因。

二、基于智能算法的车辆路径规划技术的算法基于智能算法的车辆路径规划技术可以采用许多不同的算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

这些算法可以根据实际需求进行选择，以实现最佳的车辆路径规划。

遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的优化技术。

在车辆路径规划中，遗传算法可以通过模拟进化过程，逐步优化生成的路径。

首先，遗传算法需要通过一定的方式对路径进行编码，将路径问题转化为遗传算法能够处理的问题。

然后，遗传算法通过选择、交叉和变异等操作逐步寻找目标路径。

粒子群算法是一种模拟自然界群体行为的算法，在车辆路径规划中也有着广泛的应用。

通过在路径空间中模拟多个粒子不断探索最佳路径，粒子群算法可以很好地优化路径规划结果。

具体来说，粒子群算法由每个粒子引导路径的速度和方向，每个粒子代表一个路径，通过不断更新粒子位置，寻找最优的路径。

模拟退火算法是一种启发式算法，其设计思想源于固体材料经过高温熔化后的重新冷却结晶过程。

相比遗传算法和粒子群算法，模拟退火算法更加适合解决局部最优问题，并且可以不断进化。

模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用

模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用一、本文概述随着科技的快速发展和智能化水平的提高，智能小车在各个领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流运输、环境监测等。

然而，智能小车的运动控制是一个复杂的问题，需要解决路径规划、避障、速度控制等多个方面的问题。

其中，速度控制是智能小车运动控制的核心问题之一。

传统的PID控制算法在速度控制方面有着广泛的应用，但由于其对于系统参数变化的敏感性，使得其在实际应用中往往难以达到理想的控制效果。

因此，本文提出了一种基于模糊PID控制算法的智能小车速度控制方法，旨在提高智能小车的运动控制精度和稳定性。

本文首先对模糊PID控制算法的基本原理和特点进行了介绍，然后详细阐述了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法。

在此基础上，通过实验验证了模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的有效性和优越性。

本文的研究工作不仅为智能小车的运动控制提供了一种新的方法，同时也为模糊PID控制算法在其他领域的应用提供了有益的参考。

接下来，本文将从模糊PID控制算法的基本原理、智能小车的运动控制模型、模糊PID控制算法在智能小车速度控制中的应用方法、实验结果与分析等方面展开详细的阐述。

二、模糊PID控制算法的基本原理模糊PID控制算法是一种结合了模糊逻辑和传统PID控制算法的控制策略。

该算法利用模糊逻辑处理PID控制中的非线性、不确定性和复杂性问题，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。

模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的控制系统设计方法。

在模糊逻辑中，变量不再局限于具体的数值，而是可以在一定的范围内取任意值，这种变量被称为模糊变量。

模糊逻辑通过模糊集合和模糊运算，能够处理不确定性、非线性和不精确性等问题，使系统更加适应复杂环境。

PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成。

PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据偏差的大小和方向，调整控制量以实现系统的稳定控制。

智能小车避障算法和速度调节算法研究

智能小车避障算法和速度调节算法研究智能小车避障算法和速度调节算法是自动驾驶领域研究的重要方向，本文将对这两个算法进行研究和分析。

智能小车避障算法主要用于小车自主避开障碍物，确保行驶的安全性，而速度调节算法则是为了合理地控制小车的速度，使其能够在不同场景下平稳行驶。

首先，我们来研究智能小车避障算法。

避障算法的目标是使小车能够及时发现障碍物并及时采取措施进行规避。

一个常用的避障算法是基于传感器的障碍物检测与路径规划。

传感器可以包括红外线传感器、超声波传感器、激光雷达等，通过检测周围环境的物体位置和距离信息，并结合雷达的扫描数据来确定障碍物的位置和形状，从而进行路径规划。

在算法实现方面，可以使用机器学习方法，如神经网络或决策树等，通过训练模型来预测障碍物的位置和形状。

同时，还可以使用图像处理技术，如边缘检测、目标识别等，对图像进行分析和处理，从而识别障碍物。

其次，是速度调节算法的研究。

速度调节算法的目标是根据当前环境和道路条件，合理地控制小车的速度，以实现平稳行驶和避免碰撞。

首先，需要获取控制小车速度的参数，如制动和加速系数等，并结合当前的道路状态和交通情况，通过计算得到适当的速度。

在实现算法时，可以采用PID控制算法，通过对当前速度、目标速度和误差的计算，来调整小车的加速度和制动力度，从而实现速度的控制。

此外，还可以根据实时感知到的道路状况和交通情况，结合相应的控制策略，例如刹车或加速减速过程中的平滑转换等，来调节小车的速度。

综上所述，智能小车避障算法和速度调节算法是实现自动驾驶的关键技术之一、正确选择和实施这两个算法，不仅可以提高小车的安全性和稳定性，还能够使其在不同场景下具备较好的驾驶性能。

未来，随着自动驾驶技术的发展，我们对这两个算法的研究将会更加深入，以实现更高水平的自动驾驶技术。

基于PID智能控制算法的智能车车速控制研究

2019年软件2019, V ol. 40, No. 1作者简介: 赵永永(1990-)，男，电子信息助理工程师，硕士研究生在读，研究方向：机器人智能控制。

基于PID 智能控制算法的智能车车速控制研究赵永永（长春理工大学，吉林长春 130022）摘要: 智能车是综合采用多种传感器与智能公路技术来实现对智能车辆自动驾驶。

智能车存有一套导航信息资料库，包含全国高速公路、城市道路、普通公路以及各种服务设施的信息资料。

中国重点发展的一些科技促使中国智能车的出现，这种智能车在进行运行的过程中不需要人为的对车速进行控制，整体的速度是由车辆本身自带的系统进行控制。

这种智能车的出现极大的方便了人们的生活，并且能够减少交通事故的发生频率。

PID 智能车车速控制算法是近些年来新兴的一种智能车控制技术，这种控制算法的应用能够极大程度上提高车辆的可控性，在智能车系统的可控技术方面具有光明的研究前景。

关键词: PID 智能控制算法；车速控制；研究展望中图分类号: U260.5+1 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.01.041本文著录格式：赵永永. 基于PID 智能控制算法的智能车车速控制研究[J]. 软件，2019，40（1）：195-198Research on Intelligent Vehicle Speed Control Based on PID Intelligent Control AlgorithmsZHAO Yong-yong(Changchun University of Science and Technology, Changchun, Jilin 130022)【Abstract 】: Intelligent vehicles can realize automatic driving through multiple sensors and intelligent highway technology, which has a set of navigation information database, containing information of national highways, urban roads, ordinary highways and various service facilities. Some key technologies in China have prompted emergence of intelligent vehicles, whose speed is controlled by vehicle's system instead of artificial speed control during opera-tion. Emergence of intelligent vehicles has facilitated people's lives greatly, and reduced frequency of traffic acci-dents. PID intelligent vehicle speed control algorithm is a new intelligent vehicle control technology in recent years, whose application can improve controllability of vehicles greatly, and has bright research prospects in controllability technology of intelligent vehicle system.【Key words 】: PID intelligent control algorithm; Vehicle speed control; Research prospects0 引言随着科学技术水平的提升，中国的车辆制造也在朝着更加智能化的方向发展和进步。

基于单片机的智能小车速度控制设计

题目：基于单片机的智能小车速度控制设计专业：机械电子工程学生：（签名）指导教师：（签名）摘要智能小车可应用于无人驾驶车辆，生产线，仓库，服务机器人及航空航天等领域，它是一种可行走的智能机器人。

智能小车可在恶劣环境中进行人们无法完成的探测任务。

因此，为了使智能小车在最佳状态工作，进一步研究及完善其速度的控制是非常有必要的。

本文详细介绍了智能小车速度控制系统的硬件设计。

系统主控制核心采用了STC89C528位单片机，该系统是在Keil uVision软件平台基础上设计完成的，采用了C 语言编程。

系统硬件包括电源模块，测速模块、显示模块及电机驱动模块的设计。

在电机驱动模块中，为了提高智能小车调速的准确度和敏捷度，本设计采用PWM技术和PI 算法。

在测速模块中，为了提高小车测速的精确度，本设计选用了光电测速传感器进行测速。

最后，通过对小车进行实车调试运行，验证了本设计的智能小车及其控制算法具有运行性能良好，可靠性高的特点，实现了自动调速功能，为后续的研究工作提供了一定的基础。

关键词：智能小车；STC89C52；测速；PWM调速；PI算法ISubject: Microcontroller-based intelligent vehicle velocity control designAbstractIntelligent vehicle is an intelligent walking robot．It can be applied to unmanned vehicles，unmanned production lines，warehouses，service robots，aerospace and other fields．Intelligent vehicle can complete the exploration missions in the environment which people could not enter or survive in．Therefore，in order to let the intelligent vehicle in the best condition the further research and improve its velocity control is very necessary．The hardware velocity control system design is introduced in detail．STC89C52 which program with C and compilation language works on the core processor of the control circuit．The system is designed based on the Keil uVsion software platform．The hardware design of control system include power module，velocity measurement module，display moduleand driving module．In driving module, PI algorithm and a way of PWM used to improve the accuracy and agility of the vehicle’s velocity control. In velocity measurement module，photoelectric speed sensor is chosen to increase the accuracy of the velocity measurement．Finally, from the work which has been done in this project，the conclusion can be draw that the intelligent vehicle and its control algorithm not only has the virtues of high-performance，high-reliability, but also has the auto tracing．This paper presented an experimental base for the further research．Key Words: Intelligent vehicle；STC89C52；velocimetry；PWM velocity control；PI algorithm目录1 绪论 (1)1.1 本设计研究的背景和意义 (1)1.2 本设计的研究内容 (1)2 智能小车速度控制系统的硬件设计 (3)2.1 智能小车的速度控制系统的选择 (3)2.2 速度控制算法 (3)2.3 直流调速系统 (4)2.4 单片机控制方案论证 (5)2.5 单片机最小系统设计 (7)2.6电源模块设计 (8)2.6.1 智能车电源设计要点 (9)2.6.1 三端中电流正固定电压稳压芯片78M05简介 (9)2.7 测速模块设计 (10)2.7.1 测速模块方案论证 (10)2.7.2 MC-2单路测速模块简介 (11)2.8显示模块设计 (13)2.8.1 LED数码显示器的结构与编码方式 (13)2.8.2 LED数码显示器的显示电路 (15)2.9 电机驱动模块设计 (16)2.9.1 电机工作原理 (16)2.9.2 L298n介绍 (17)2.9.3 电机转速的控制 (18)2.10 本章小结 (19)3 智能小车速度控制系统的软件设计 (20)3.1速度控制系统的软件设计概论 (20)3.2 速度控制系统软件模块分析 (20)3.3 电机驱动程序设计 (21)3.4 测速及显示程序设计 (21)3.5 PI调速程序设计 (22)3.6 本章小结 (24)4 实验分析 (25)5 结论 (26)致谢 (27)参考文献 (28)附录 (29)1 绪论1.1 本设计研究的背景和意义20世纪50年代初美国Barrett Electronics公司开发出了世界上第一台自动引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS），从此开始了智能车辆的研究。

智能驾驶系统中的车辆路径规划算法研究

智能驾驶系统中的车辆路径规划算法研究随着科技的不断发展、人类对于智能化的要求不断提高，汽车行业也在不断地革新，智能驾驶车辆已经成为了一个越来越多人关注的话题。

智能驾驶车辆能够通过引入各种传感器等装置，实现车辆自动感知、识别、学习、判断和规划，从而实现了对于驾驶员的模拟和替代。

车辆路径规划算法在智能驾驶系统中扮演着极为重要的角色，下面将对智能驾驶系统中的车辆路径规划算法进行一定的研究与探讨。

一、车辆路径规划算法车辆路径规划算法在智能驾驶系统中的作用非常重要，将影响问题的解决方案和潜在的时间和开销代价，主要从时间、能量、安全、乘客、舒适性等细节方面考虑来规划车辆的最佳路径。

车辆路径规划算法主要有以下几种：1. 蚁群算法蚁群算法主要是模仿蚂蚁的行为特征，来模拟求解问题中的优化问题。

蚁群算法可以根据各种环境因素，通过模拟搜索找到最优路径。

在智能驾驶系统中，蚁群算法可以通过学习模拟得到如何权衡情况和寻找最优解。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟进化类的搜索算法，主要基于基因的遗传和变异的方法进行寻求最优解。

在智能驾驶系统中，遗传算法可以通过变异以及自适应调整策略来进行路径规划的优化。

3. 神经网络神经网络是一种前馈式的人工智能，通过分阶段学习来寻求最优解。

在智能驾驶系统中，神经网络可以通过学习和预测来预测不同路况和天气状况下的最优路径。

二、智能驾驶系统中的车辆路径规划算法环境建设实现一个合理的智能驾驶系统的路径规划算法需要有一个好的算法环境来支持，这个环境需要具备高效程度、精度的特点。

其中，高效程度主要可通过算法选择、数据结构优化以及动态配置等方式来设立；而算法精度则通过数据预测、置信度等方法来体现。

在算法环境建设中，还需要考虑到实际行车中的各种因素，比如车辆的品牌、车型、车龄等参数，然后对于这些车辆不同的特点和能力进行分析和研究。

此外还需要考虑到不同地区的交通规则、景区路况、交通拥堵点等地方的特殊性，以及天气、道路工程等不可预测的影响因素，来进行车辆路径规划算法的细节确认。

基于控制算法的自动驾驶车辆路径规划技术研究

基于控制算法的自动驾驶车辆路径规划技术研究随着人们对于交通事故的日益关注，自动驾驶车辆技术已经成为了汽车行业中的热门话题。

而自动驾驶技术的核心问题之一，便是路径规划。

路径规划不仅涉及到车辆的导航和路径选择，更关系到车辆的安全和整个交通系统的流畅性。

本文将重点探讨基于控制算法的自动驾驶车辆路径规划技术研究。

一、自动驾驶车辆路径规划技术的现状目前，自动驾驶车辆路径规划技术主要包括基于传统规划算法、基于人工智能算法、以及基于控制算法这三种类型。

1. 基于传统规划算法的自动驾驶车辆路径规划技术基于传统规划算法的自动驾驶车辆路径规划技术主要是依靠路线规划和拓扑图来实现的。

这种技术的核心是对道路信息进行采集、分析和处理，然后在车辆系统中进行路径规划。

由于该技术存在路况变化无法及时更新的问题，所以导致了车辆安全性不佳的问题。

2. 基于人工智能算法的自动驾驶车辆路径规划技术基于人工智能算法的自动驾驶车辆路径规划技术主要是依靠神经网络和深度学习等技术来进行路径规划。

与基于传统规划算法的自动驾驶车辆路径规划技术不同的是，基于人工智能算法的技术可以根据实时路况对路线进行及时调整，从而提高车辆的安全性和整个交通系统的流畅性。

然而，这种技术过于依赖于数据量和数据质量，所以在现实道路环境中应用仍存在一定的不确定性。

3. 基于控制算法的自动驾驶车辆路径规划技术基于控制算法的自动驾驶车辆路径规划技术主要是将路径规划问题转化为动态控制问题，然后通过控制算法来进行解决。

该技术有很好的实时性和预测性，可以对车辆的动态行驶过程进行准确的预测，并对车辆做出必要的调整，从而提高了车辆的安全性和驾驶体验。

二、基于控制算法的自动驾驶车辆路径规划技术的研究基于控制算法的自动驾驶车辆路径规划技术的核心是，将路径规划问题转化为动态控制问题，然后通过控制算法来进行解决。

具体来说，该技术主要包括四个模块：目标规划模块、状态预测模块、路径生成模块和执行控制模块。

求解无人驾驶车辆路径规划问题的QPC-MT-RRT算法

收稿日期:20220916基金项目:中央引导地方科技发展计划(2021J H 6/10500149);辽宁省自然科学基金资助项目(20180551001)㊂作者简介:苏莹莹(1983),女,辽宁朝阳人,教授,博士㊂第35卷第3期2023年 6月沈阳大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g U n i v e r s i t y (N a t u r a l S c i e n c e )V o l .35,N o .3J u n.2023文章编号:2095-5456(2023)03-0231-08求解无人驾驶车辆路径规划问题的Q P C -M T -R R T 算法苏莹莹,谢冬冰(沈阳大学机械工程学院,辽宁沈阳 110044)摘要:针对无人驾驶车辆路径规划问题,基于快速扩展随机树(r a p i d l y -e x p l o r i n g r a n d o mt r e e ,R R T )算法,提出了1种5次多项式曲线(q u i n t i c p o l y n o m i a lc u r v e )与M T -R R T (m u l t i -t a r g e t i n g r a p i d l y -e x p l o r i n g r a n d o mt r e e )的融合算法,即Q P C -M T -R R T 算法㊂该算法根据无人驾驶车辆路径规划的相关理论,建立无人驾驶车辆路径规划问题的车辆运动学模型,为规划无人驾驶车辆最优㊁最高效㊁最安全路径提供理论依据㊂将上述算法在MA T L A B 上仿真,并在平均路径长度㊁平均路径规划时间㊁平均采样节点个数及节点利用率4个方面与基本R R T 算法及M T -R R T 算法进行了对比㊂仿真结果表明:5次多项式曲线与M T -R R T 算法的融合算法具有最高的性能,可以规划出最优路径㊂关键词:无人驾驶车辆;路径规划;Q P C -M T -R R T 算法;车辆运动学模型;路径平滑中图分类号:T P 242;T P 18 文献标志码:AQ P C -M T -R R T A l g o r i t h m f o r P a t h P l a n n i n g of U n m a n n e d V e h i c l e sS UY i n g y i n g ,X I ED o n g b i n g(S c h o o l o fM e c h a n i c a l E n g i n e e r i n g ,S h e n y a n g U n i v e r s i t y ,S h e n y a n g 110044,C h i n a )A b s t r a c t :A f u s i o n a l g o r i t h m o f q u i n t i c p o l y n o m i a lc u r v e a n d m u l t i -t a r g e t i n g r a p i d l y -e x p l o r i n g r a n d o m t r e e (MT -R R T )a l g o r i t h m w a s p r o p o s e d b a s e d o nr a p i d l y -e x p a n d i n g r a n d o mt r e e (R R T )a l g o r i t h mf o r p a t h p l a n n i n g o fu n m a n n e dv e h i c l e s ,n a m e l y QP C -MT -R R Ta l g o r i t h m.A c c o r d i n g t o t h e r e l e v a n t t h e o r i e so f p a t h p l a n n i n g fo rd r i v e r l e s sv e h i c l e s ,t h ev e h i c l e k i n e m a t i c s m o d e lo ft h e p a t h p l a n n i n g pr o b l e m f o r d r i v e r l e s s v e h i c l e s w a s e s t a b l i s h e d ,w h i c h p r o v i d e da t h e o r e t i c a l b a s i s f o r p l a n n i n g t h eo pt i m a l ,m o s t e f f i c i e n t a n d s a f e s t p a t h f o r d r i v e r l e s s v e h i c l e s ,a n d p r o p o s e d t h e Q P C -MT -R R T a l go r i t h m.T h e p r o p o s e da l g o r i t h m w a s s i m u l a t e d o nMA T L A B a n d c o m p a r e dw i t h t h e b a s i cR R Ta l go r i t h m a n d MT -R R T a l g o r i t h m i nt e r m so fa v e r a g e p a t hl e n g t h ,a v e r a g e p a t h p l a n n i n g ti m e ,a v e r a g en u m b e r o f s a m p l i n g n o d e s ,a n dn o d eu t i l i z a t i o n .T h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a t t h e f u s i o na l g o r i t h m o f t h e q u i n t i c p o l y n o m i a l c u r v ea n dt h e MT -R R T a l go r i t h m h a st h e h i g h e s t p e r f o r m a n c e a n d c a n p l a n t h e o p t i m a l pa t h .K e y w o r d s :u n m a n n e dv e h i c l e ;p a t h p l a n n i n g ;Q P C -MT -R R Ta l g o r i t h m ;v e h i c l ek i n e m a t i c m o d e l ;p a t hs m o o t h i n g近些年来,随着社会日新月异的发展,道路上汽车的数量急速增加,车辆造成的诸多社会问题也随之而来,且不容小觑,例如交通事故的频发㊁车辆尾气造成的污染及由于车辆过多造成的交通拥堵等[1]㊂道路交通安全是许多专家学者一直研究的课题,因为它与人们的生命财产安全息息相关㊂近年来出现的无人驾驶送货车提高了产品配送的效率,降低了企业的生产成本,真正为人民提供了便利[2]㊂因此针Copyright ©博看网. All Rights Reserved.对无人驾驶车辆相关问题的研究极其重要,它作为一项新兴的科学技术,从开始提出就受到了社会的广泛关注㊂与需要人类驾驶的传统交通工具完全不同,无人驾驶车辆利用了各种主动安全与驾驶辅助系统,设计的理念是只通过车辆的网络地图信息和车载传感器对周围环境进行自动感知,获取从起点到目的地的路线和车辆自身周围的交通环境,包含车辆的位置信息及障碍物的位置信息㊂通过对这些信息的采集判断车辆的行驶路线,并在车辆行驶过程中对车辆的纵向速度和前轮转向角度进行控制,使车辆能顺利实现避障,最终安全地到达目标点㊂对无人驾驶车辆路径规划算法的研究,能更好地杜绝因疲劳驾驶㊁酒后驾驶㊁不规范操作等引发的交通事故,对保障人们生命安全㊁解决道路拥堵及极端环境救援等多方面问题具有重大意义㊂未来,对无人驾驶车辆的研究将越来越成熟,也将推动汽车领域的飞速发展,推动社会朝着更智能㊁更安全㊁更快速的方向发展㊂目前,对路径规划算法的研究较为成熟,主要包括A *算法[3]㊁遗传算法[4]㊁蚁群算法[5]㊁人工势场算法[67]及快速搜索随机树(R R T )算法等,并据此衍生出了许多改进算法㊂作为解决无人驾驶车辆路径规划问题的高效算法,对R R T 算法的研究较为广泛㊂S u h 等[8]结合R R T *与交叉熵相算法,提出一种效率更高的路径规划算法,该种方法生成了2棵随机树:第1棵树为标准随机树,用它来确定随机树中最近节点以及被扩展的树中节点;第2棵树则包括了第1棵树及扩展的长度,并通过保持2棵树的独立,可以在确保R R T *达到渐近最优性的同时,非单调地增长1棵随机树,来提高规划算法的效率;T a i d等[9]提出了添加梯度启发式算法形成智能双向R R T *算法,确保在复杂路况下也可进行路径规划;C a o等[10]将目标重力(t a r g e t g r a v i t y )遗传算法用于机器人手臂的路径规划;J e o n g 等[11]提出了Q u i c k -R R T *算法,为树中的每个节点添加权重,在添加新节点时,根据权重和基于三角不等式的代价函数对父节点进行重新计算,使得到的初始路径具有更高的质量以及更快的收敛速度;M a s h a ye k h i 等[12]提出了一种混合R R T 算法,通过对2棵树进行双向的搜索得到初始解,然后将2棵树合并成1棵树,最后进行初始解的优化,使算法的单向搜索效率得到提高;冯来春等[13]利用A *算法引导路径的生成,随后利用R R T 算法进行路径的扩展,得到了G A -R R T (g u i d i n g -a r e aR R Tb a s e do nA *)算法;宋晓琳等[14]以快速随机扩展树算法为基础算法,对智能车辆展开路径规划的研究;陈秋莲等[15]研究认为R R T 算法能在复杂的环境下进行搜索,应用范围广,搜索能力强,搜索时间短,同时也指出R R T 算法的节点利用率比较低,得到的路径不稳定等问题;何佳等[16]根据R R T 算法步长选取㊁搜索随机树扩展方向以及节点选择等,提出了改进的路径规划算法;袁师召等[17]研究发现,路径规划算法中无论是局部路径规划还是全局路径规划都各有优劣;宋林忆等[18]对于简单的R R T *算法进行约束,对其步长的极值进行限制,使算法搜索效率更高,路径优越性更强㊂目前单一的路径规划已经无法满足无人驾驶产品的需求,多种规划算法相结合的方法已成未来的研究重点㊂1 问题描述及背景知识1.1问题描述图1 车辆运动学模型F i g.1 V e h i c l ek i n e m a t i c sm o d e l s 在无人驾驶车辆路径规划过程中常用位姿空间对车辆进行位置集合描述,而位姿空间是指无人驾驶车辆在运动行驶过程中的所有位置点位姿的集合㊂在无人驾驶车辆运动学分析过程中,整个地图区域空间为O ,划分位姿空间S 分别为障碍物所处空间S o 和无障碍物即自由空间S f ㊂无人驾驶车辆的行驶在位姿空间内还应满足车辆运动模型的需求㊂图1为车辆运动学模型,针对路径规划问题在图上对车辆运动学模型分析相关参数定义如下:P 为车辆前轴轴心点;Q 为车辆后轴轴心点;232沈阳大学学报(自然科学版) 第35卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.σ为车辆行驶过程中的横摆角;θf 为车辆前轮转角;M 为车辆轴距;v b 为后轴中心速度;v f 为前轴中心速度㊂车辆前㊁后轴中心点P (X f ,Y f )㊁Q (X b ,Y b )处速度分别为:v f =X f s i n (σ+θf )-Y f c o s (σ+θf );(1)v b =X b c o s σ+Y b s i n σ㊂(2)前㊁后轴运动学约束分别为:X f s i n (σ+θf )-Y f c o s (σ+θf )=0;(3)X b c o s σ-Y b s i n σ=0㊂(4)将式(2)㊁式(4)联立可得:X b =v bc o s σ;(5)Y b =v bs i n σ㊂(6) 在前㊁后轴处利用三角函数几何关系可知:X f =X b +M c o s σ;(7)Y f =Y b +M s i n σ㊂(8)由式(7)㊁式(8)解得的前㊁后轴横纵长度关系及式(5)㊁式(6)中的速度关系,通过三角函数可解得车辆横摆角为β=v bM ta n θf ㊂(9)车辆转向半径R 与车辆轴距M 可利用勾股定理进行转换,求得转向半径为R =v bβ㊂(10)前轮偏角与车轮转向半径R 与车轮转向半径M 通过勾股定理可解得,前轮偏角为θf =a r c t a n M R㊂(11) 在路径规划中以[v b ,β]作为汽车的控制,通过限制速度的大小以及车辆偏转角度的大小来实现车辆在合理速度范围及合理角度转向范围内的安全行驶㊂因此,将式(8)~式(11)联立可解得[v b ,β]为:̇X ̇Y ̇éëêêêêùûúúúúσ=c o s σs i n σt a n θf éëêêêêêùûúúúúúM v b;(12)̇X ̇Y ̇éëêêêêùûúúúúσ=c o s σs i n σéëêêêêùûúúúú0=éëêêêêùûúúúú000β㊂(13)1.2 R R T 算法无人驾驶应用中的路径规划通常需要对多个变量进行约束,精确路径规划的复杂性与变量的数量呈指数关系,因此规划时通常要考虑维数关系㊂由于现有的传统算法无法处理复杂高维空间中的路径规划问题,学者们更倾向于采用在高维空间中具有良好性能的基本采样算法㊂R R T 算法属于一种基于随机采样的路径规划搜索算法㊂算法在初始时随机树只包含路径起点,并把其作为随机树的根节点,通过在未扩展的状态空间内进行随机采样不断获取新的子节点,随后连接随机树中各个节点,从而得到1棵无目的性㊁且不断向外扩展的随机树,此时当随机树状态满足了给定的限制条件,或者随机树搜索产生的新节点已经达到目标状态点时,就可以结束随机树的搜索过程,同时停止对新节点的不断扩展,然后通过每个子节点从目标状态点向初始根节点反向遍历该路径,就可找到从初始根节点到目标点的规划路径㊂如图2所示,R R T 算法以初始点作为快速扩展随机树的引导根节点,以该根节点扩展生成随机树实现快速搜索,在无障碍的空间内进行随机选取来获取随机采样点,以一定步长进行搜索,从而生成一个新节点,若在随机采样点与新节点的搜索过程中无障碍区间或不与之发生碰撞,则就把此新节点放入随机树㊂最后若子节点已经属于目标节点中的一个,从目标节点向初始点逆向寻路,得到一条由初始点到目标332第3期苏莹莹等:求解无人驾驶车辆路径规划问题的Q P C -MT -R R T 算法Copyright ©博看网. All Rights Reserved.图2 R R T 算法示意F i g .2 R R Ta l g o r i t h ms c h e m a t i cd i a gr a m 点的可行路径㊂但如果在搜索过程中没实现避障,与障碍物发生了碰撞,那么实验失败㊂为了避免R R T 算法在搜索过程中由于失误而无限期地进行搜索,则需要提前设定算法的迭代上限次数,若过程中搜索次数已达上限,但仍未得到规划路径,那么此次搜索过程失败㊂若要构建R R T 算法,先要对环境信息㊁起终点位置㊁节点的生成次数以及随机点与最近树节点的距离进行输入;最后得到的主要有随机树的节点㊁起点与终点间的原始路径㊁生成的连接起终点的随机树以及平滑处理后的优化路径㊂因此,R R T 算法作为1种单向搜索算法,在地图内从初始点X i n i t i a l 开始初始化后进行迭代,其迭代过程如下:1)将起始点进行初始化,并将其作为随机树的根节点加入随机树中;2)将随机树开始f o r 循环,从次数1开始,遍历极限次数为N ,则随机树最多遍历N 次;3)如果随机树遍历到N 次后目标节点仍没有在随机树中,那么此次搜索失败;4)利用R A N D OM _N O D E ()函数寻找出一个新节点X r a n d ,随后检验其是否会与障碍物发生碰撞;5)对路径进行碰撞检测,如果路径不与障碍物碰撞则继续下一步,如果发生碰撞则继续寻找新节点;6)利用N E A R E S T _T R E E (X r a n d ,T )函数,找到随机树中离已经找到的新节点距离最近的节点作为下一个节点;7)通过i f 语句对最近节点与新节点间的路线进行是否有碰撞行为的判断;8)若存在碰撞则开始下一个循环,若不存在碰撞则开始下一步;9)通过N E W _N O D E (X n e a r ,X r a n d ,S )函数寻找新节点并添加到随机树的节点中;10)当随机树中的目标点包含于子节点,连接该子节点与目标节点,从目标节点开始进行逆向搜索,即可在随机树中生成一条从初始点到目标点的规划路径㊂R R T 算法迭代过程的伪代码如下:{T r e e (X i n i t i a l ,X g o a l ,S )}; v ѳX i n i t i a l ;T r e e .i n i t (X i n i t i a l ); f o r n =1t o N ; X r a n d ѳRA N D OM _N O D E (); X r a n d ѳN E A R E S T _T R E E (X r a n d ,T r e e );i fc o l l i s i o n (X r a nd ,X ne a r )=t r u e c o n t i n u e;X n e w ѳN E W _N O D E (X n e a r ,X r a n d ,S );W ѳT.a d d (X n e w );E ѳT.a d d (X n e w ,X n e a r );i fT.c o n t a i n s (X g o a l )=t r u e b r e a k ;}2 基本R R T 算法的改进2.1 M T -R R T 算法本文在基本R R T 算法的基础上,通过计算寻求多个引导根节点,形成多棵随机树,提出从多个方向开始搜索的1种双向快速搜索随机树算法,即MT -R R T 路径规划算法㊂R R T 算法开始之前无法确定根节点的数量,MT -R R T 路径规划算法的主要改进点是根据所在地图中的位置信息,通过求引导根432沈阳大学学报(自然科学版) 第35卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.节点的计算公式来获取一定数量㊁且不产生碰撞的引导根节点㊂将引导根节点与起始节点和目标节点一起作为进行扩展的根节点,分别从这3点开始展开扩展形成多棵随机树㊂该算法有效地引导了树的生长方向,减少了节点的数量,提高搜索速度,也提高了路径的可行性㊂图3 M T -R R T 算法示意F i g .3 M T -R R Ta l g o r i t h ms c h e m a t i cd i a gr a m 如图3所示,MT -R R T 算法的原理是在确定范围的路径规划地图中,设定好车辆初始节点㊁目标节点㊁扩展给定的步长㊁障碍物的分布情况;判断车辆与障碍物是否会发生碰撞,同时判断起始点X i n i t i a l 到目标点X g o a l 的距离是否小于设定的步长;如果初始点到目标点的距离小于步长,且不会与周围的障碍物发生碰撞,则将起始节点和目标节点连接起来,实现完整路径规划;反之,则要从起始节点X i n i t i a l 向着目标节点X g o a l 寻求一定数量的不与障碍物产生碰撞的引导根节点X r o o t ㊂也就是说,在给定的地图上,MT -R R T 算法将初始点和目标点均作为根节点,以2个节点方向开始同时进行搜索,这样就形成2棵树㊂算法以一定的步长扩展,同时在扩展过程中通过公式计算下1个引导根节点,最后等到2棵树在扩展中相遇时将2棵树合并㊂这样就得到1棵完整随机树,那么这棵树中所有的可行节点则会形成1条从初始点到目标点的完整路径㊂将起始点作为根节点开始扩展随机树,与此同时,以目标点为根节点的随机树也开始进行构建㊂2棵随机树分别生成新的引导根节点,此时要检查新产生的节点距离另1棵随机树是不是小于给定的值㊂若2棵随机树节点间的距离小于给定值,即将2棵树合并为1棵随机树,从而得到1条路径㊂为了避免R R T 算法在搜索过程中由于失误而无限期地进行搜索,则提前设定算法的迭代上限次数,若过程中搜索次数已达上限但仍未得到规划路径,那么此次搜索过程失败㊂迭代过程如下:1)建立地图,确定初始点㊁目标点及障碍物位置分布㊂2)用i f 语句对车辆是否会与周围障碍物碰撞以及初始点到目标点的距离是否小于步长进行判断㊂若距离小于步长或会发生碰撞,则将2节点直接连接作为寻得的路径㊂3)利用G E T R O O T S (X i n i t i a l ,X g o a l ,MA P )函数计算引导根节点㊂4)将起始点㊁目标点以及求得的引导根节点分别作为随机树的根节点,开始搜索㊂5)开始循环过程,并遍历每棵随机树㊂6)通过R A N D OM _N O D E ()函数寻求新的随机节点㊂7)通过M S -E X T E N D (T n u m ,X r a n d ,S )函数继续扩展所得随机树㊂8)遍历所有随机树,找到与新随机树距离最近的随机树,并找到2棵树中距离最近的根节点㊂随后生成1个新的随机点,设置1个固定值,使新产生的节点朝向最近的树,并向具有目标偏向性的方向进行扩展,对新节点进行碰撞检测,如路径与障碍物无碰撞,则将新节点加入到树中㊂9)判断是否存在碰撞以及新节点距离最近树的根节点是否小于步长,若新节点距离最近树的根节点小于步长,且路径不与障碍物碰撞,那么将2棵树合并为1棵随机树㊂在随机树中添加最近树中的所有生成出的节点,随后淘汰最近树,结束此循环㊂10)在w h i l e 循环里,计算树的列表T r e eL i s t 中树的总数是否为1,如果为1,则结束循环,并寻得1条从起始点到目标点的最优路径;如果不为1,则继续进行下一次迭代,返回步骤7㊂11)判断整个循环内最后得到的随机数树总数是不是为1,若数量为1,将树中所有节点相连,得到搜索出的路径㊂若数量大于1,重复循环,直到为1㊂MT -R R T 算法迭代过程的伪代码如下:{M a p ѳc r e a t eM a p ; X i n i t i a l .i n i t ();X g o a l .i n i t ();i f X i n i t i a l -X g o a l ɤs t e p &c o l l i s t o n T n u m WO (X i n i t i a l ,X g o a l )=0;p a t h ѳ[X i n i t i a l ,X g o a l ];532第3期苏莹莹等:求解无人驾驶车辆路径规划问题的Q P C -MT -R R T 算法Copyright ©博看网. All Rights Reserved.el s e R O O T S ѳG E T R O O T S (X i n i t i a l ,X g o a l ) T 1,i n i t (X i n i t i a l );T r e e L i s t .p u s h (T 1);f o r i =2t o KT 1.i n i t (R O O T S (i ));T r e e L i s t .p u s h (T 1); e n dT k +1.i n i t (X g o a l );r e pe a tf o r n u m=1t oT r e e L i s t .s i z e (); X r a n d ѳRA N D OM _N O D E ();i fM S _E X T E N D (T 1,X r a n d )=1t h e n ;[T n e a r ,T n u m ]ѳN E A R E S T _T R E E (T r e e L i s t ,X n e w );i f (L I N K E N (T i ,X n e w )=1)t h e n T r e e L i s t ѳT R E E _M E R G E (T ,T n e a r );T r e e L i s t .r e m o v e (T n e a r ); e n du n t i lT r e e L i s t ,s i z e ()=1;r e t u r n f a i l u r e ;}相对于传统R R T 算法,MT -R R T 算法调用M S -E X T E N D (T n u m ,X r a n d ,S )进行双向搜索,搜索效率明显提高,降低了快速扩展随机树算法的随机性㊂由于MT -R R T 算法中的2棵随机树需要分别生成自己的新节点,并且它们在自由空间内都会向对方节点方向进行快速搜索,因此MT -R R T 算法在搜索过程中速度得以加快,搜索时间也明显减少,有效避免了与障碍物会发生的碰撞的可能㊂在进一步提高了无人驾驶车辆路径规划效率的同时,也在面对障碍物分布密集㊁通过较为狭窄的通道等复杂的环境时可以起到优质的实验效果㊂2.2 Q P C -M T -R R T 算法由于MT -R R T 算法规划出的路径均是由一系列离散节点构成的连续线段,所得路径的形状角度变化较大㊁形态各不相同,使路径不平滑,安全性和平稳性较低㊂为进一步提高R R T 算法的搜索效率和规划得出的路径的最优性,本文采用5次多项式曲线与MT -R R T 算法的融合算法求解无人驾驶车辆多目标路径规划问题,减少原路径中不必要的拐点,减少车辆行驶中的角度变化,增加路径平滑性,增强无人驾驶车辆行车的安全性㊂设5次多项式的函数表达式为:y =c 0+c 1x +c 2x 2+c 3x 3+c 4x 4+c 5x 5;(14)yᶄ=c 1+2c 2x +3c 3x 2+4c 4x 3+5c 5x 4㊂(15)曲线的切线角r 为yᶄ=t a n (r )㊂(16)设曲线的曲率为k ,则曲线曲率表达式为k =y ᵡ(1+y2)췍2㊂(17)已知起始点X i n i t i a l 及目标点X g o a l 坐标为(X i n i t i a l ,Y i n i t i a l );(X g o a l ,Y g o a l )㊂(18)起始点和目标点的方向角为X i n i t i a l ,t a n (r i n i t i a l ());X g o a l ,t a n (r go a l ())㊂(19)起始点曲率为X i n i t i a l ,k i n i t i a l (1+y 2)()췍2=X i n i t i a l ,k i n i t i a l (1+t a n (r i n i t i a l )2)()췍2㊂(20)目标点曲率为X g o a l ,k g o a l (1+y 2)3/()2=X g o a l ,k g o a l 1+t a n )(r go a l )()2()췍2㊂(21)3 实验仿真与结果分析本文改进基础R R T 算法试验仿真平台是MA T L A B ,试验在500mmˑ500mm 环境空间范围进行,632沈阳大学学报(自然科学版) 第35卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.(a )R R T 算法(b )M T -R R T 算法(c )Q P C -M T -R R T 算法图4 3种算法仿真实验结果对比F i g .4 C o m p a r i s o n c h a r t o f e x pe r i m e n t a l r e s u l t s of t h r e ea l go r i t h ms i m u l a t i o n s 黑色几何物体为障碍物㊂其中,起始点X i n i t i a l 坐标为(0,500),目标点X g o a l 坐标为(450,0),算法每次搜索步长设置为30,最大循环次数为10000㊂为分析本文提出的算法的性能,将R R T 算法㊁MT -R R T 算法㊁Q P C -MT -R R T 算法在地图上进行仿真分析㊂利用路径搜索时间㊁节点个数㊁节点利用率㊁所规划出的路径长度以及搜索成功率等参数对3种算法进行对比,其中取前4个参数在100次仿真实验中结果的均值㊂图4为R R T 算法㊁MT -R R T 算法㊁Q P C -MT -R R T 算法分别在仿真地图上的路径规划结果,最左上方较大圆形节点为起始点X i n i t i a l ,最右下方较大圆形节点为目标点X g o a l ,所有较大圆形节点连接线为所得路径㊂由图可以看出:基础R R T 算法在仿真地图中节点分布随机,搜索路径离散,所得路径长度最长;MT -R R T 算法通过随机树的双向搜索,分别从起始点和目标点开始向地图中进行搜索,使所得路径随机性降低,节点能够均匀分布,节点利用率也更高㊂对比来看,Q P C -MT -R R T 算法规划出的路径减少了多余拐点,使所得路径平滑度更高,也使车辆在行驶过程中能更加符合车辆运动模型对车辆行驶的最大转向角的要求㊂R R T 算法㊁MT -R R T 算法㊁Q P C -MT -R R T 算法在仿真地图上路径规划结果的各项参数如表1所示㊂仿真实验结果表明:采用Q P C -MT -R R T 算法在实现路径平滑处理的同时,能保证MT -R R T 算法的可行性㊁高效性及稳定性,还能加快收敛速度,大大减少搜索时间,缩短路径的长度,提高了路径的平滑度和优越性;采用Q P C -MT -R R T 算法进行平滑处理后的路径能够更好地适应无人驾驶车辆的运动模式,满足车辆运动学和转向角度的约束,使车辆能更平滑㊁更安全地行驶㊂表1 3种算法仿真结果中各项参数对比T a b l e1 C o m p a r i s o no f p a r a m e t e r s i n t h es i m u l a t i o n r e s u l t s o f t h e t h r e ea l go r i t h m s 算法规划时间/s 节点个数节点利用率路径长度/mm R R T11.53929912.3529586.212M T -R R T5.27635643.8496432.538Q P C -M T -R R T4.03965643.8496317.954综上所述,Q P C -MT -R R T 算法能够在更短时间内规划出更加平滑㊁更加优化的路径,证明了本文提出的改进融合算法的优越性㊂4 结论1)对基础R R T 算法进行改进,将基础R R T 算法中的单向搜索改进为双向搜索,并把初始点㊁目标732第3期苏莹莹等:求解无人驾驶车辆路径规划问题的Q P C -MT -R R T 算法Copyright ©博看网. All Rights Reserved.832沈阳大学学报(自然科学版)第35卷点与引导根节点都放入随机树中,分别作为根节点进行搜索,得到MT-R R T算法㊂MT-R R T算法减少了算法的随机性,缩短了搜索时间,提高了路径质量,大大加快了算法收敛速度㊂2)将5次多项式曲线与MT-R R T算法融合㊂3)通过MA T L A B仿真实验证明了Q P C-MT-R R T算法在路径长度㊁节点利用率以及算法的收敛速度上具有高效性和优越性,在规划出搜索用时最短㊁长度最短的路径的同时,也对路径进行了平滑处理,增强算法精度,提高路径质量,缩短搜索时间,最终得到最优路径㊂参考文献:[1]郑柱.基于L Q R的智能车辆路径跟踪控制研究[J].内燃机与配件,2019(13):244245.Z H E N G Z.R e s e a r c ho ni n t e l l i g e n tv e h i c l e p a t ht r a c k i n g c o n t r o lb a s e do n L Q R[J].I n t e r n a lC o m b u s t i o n E n g i n e&P a r t s, 2019(13):244245.[2]杨锦林.无人驾驶汽车关键技术研究[J].时代汽车,2020(23):89.Y A N GJL.R e s e a r c ho nk e y t e c h n o l o g i e s o f u n m a n n e dv e h i c l e s[J].A u t oT i m e,2020(23):89.[3]HU L,Y A N GJ,HU A N GJ,e ta l.T h er e a l-t i m es h o r t e s t p a t ha l g o r i t h m w i t hac o n s i d e r a t i o no f t r a f f i c-l i g h t[J].J o u r n a lo fI n t e l l i g e n t&F u z z y S y s t e m sA p p l i c a t i o n s i nE n g i n e e r i n g a n dT e c h n o l o g y,2016,31(4):24032410.[4]P A T L EBK,B A B U LG,P A N D E Y A,e t a l.Ar e v i e w:o n p a t h p l a n n i n g s t r a t e g i e s f o rn a v i g a t i o no fm o b i l e r o b o t[J].D e f e n c eT e c h n o l o g y,2019,15(4):582606.[5]J I A O Z Q,MA K,R O N G Y L,e ta l.A p a t h p l a n n i n g m e t h o du s i n g a d a p t i v e p o l y m o r p h i ca n tc o l o n y a l g o r i t h m f o rs m a r tw h e e l c h a i r s[J].J o u r n a l o fC o m p u t a t i o n a l S c i e n c e,2018,25:5057.[6]N A Z A R A H A R IM,K H A NM I R Z AE,D O O S T I ES.M u l t i-o b j e c t i v em u l t i-r o b o t p a t h p l a n n i n g i n c o n t i n u o u s e n v i r o n m e n t u s i n g a ne n h a n c e d g e n e t i c a l g o r i t h m[J].E x p e r t S y s t e m sw i t hA p p l i c a t i o n s,2019,115:106120.[7]WA N GSS,F U M Y,WA N G Y H,e t a l.A m u l t i-l a y e r e d p o t e n t i a l f i e l dm e t h o d f o rw a t e r-j e t p r o p e l l e du n m a n n e d s u r f a c e v e h i c l el o c a l p a t h p l a n n i n g w i t hm i n i m u me n e r g y c o n s u m p t i o n[J].P o l i s h M a r i t i m eR e s e a r c h,2019,26(1):134144.[8]S UHJ,G O N GJ,O HS.F a s t s a m p l i n g-b a s e d c o s t-a w a r e p a t h p l a n n i n g w i t hn o n m y o p i c e x t e n s i o n s u s i n g c r o s s e n t r o p y[J].I E E ET r a n s a c t i o n s o nR o b o t i c s,2017,33(6):13131326.[9]Z A I DT,Q U R E S H IA H,Y A S A R A,e t a l.P o t e n t i a l l yg u i d e db i d i r e c t i o n a l i z e dR R T*f o r f a s t o p t i m a l p a t h p l a n n i n g i nc l u t t e r e de n v i r o n m e n t s[J].R o b o t i c s a n dA u t o n o m o u sS y s t e m s,2018,108:1327.[10]C A O X M,Z O U XJ,J I A C Y,e t a l.R R T-b a s e d p a t h p l a n n i n g f o r a n i n t e l l i g e n t l i t c h i-p i c k i n g m a n i p u l a t o r[J].C o m p u t e r sa n dE l e c t r o n i c s i nA g r i c u l t u r e,2019,156:105118.[11]J E O N GIB,L E ES J,K I MJH.Q u i c k-R R T*:t r i a n g u l a r i n e q u a l i t y-b a s e d i m p l e m e n t a t i o n o f R R T*w i t h i m p r o v e d i n i t i a l s o l u t i o na n d c o n v e r g e n c e r a t e[J].E x p e r t S y s t e m sw i t hA p p l i c a t i o n s,2019,123:8290.[12]MA S H A Y E K H IR,I D R I S M,A N I S IM H,e t a l.H y b r i dR R T:a s e m i-d u a l-t r e eR R T-b a s e d m o t i o n p l a n n e r[J].I E E E A c c e s s,2020,8:1865818668.[13]冯来春,梁华为,杜明博,等.基于A*引导域的R R T智能车辆路径规划算法[J].计算机系统应用,2017,26(8):127133.F E N GLC,L I A NGH W,D U M B,e t a l.G u i d i n g-a r e aR R T p a t h p l a n n i n g a l g o r i t h m b a s e do n A*f o r i n t e l l i g e n tv e h i c l e[J].C o m p u t e r S y s t e m s&A p p l i c a t i o n s,2017,26(8):127133.[14]宋晓琳,周南,黄正瑜,等.改进R R T在汽车避障局部路径规划中的应用[J].湖南大学学报(自然科学版),2017,44(4):3037.S O N G XL,Z HO U N,HU A N GZY,e t a l.A n i m p r o v e dR R Ta l g o r i t h mo f l o c a l p a t h p l a n n i n g f o r v e h i c l e c o l l i s i o n a v o i d a n c e[J].J o u r n a l o fH u n a nU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c e s),2017,44(4):3037.[15]陈秋莲,蒋环宇,郑以君.机器人路径规划的快速扩展随机树算法综述[J].计算机工程与应用,2019,55(16):1017.C H E N Q L,J I A N G H Y,Z H E N G Y J.S u mm a r y o fr a p i d l y-e x p l o r i n g r a n d o m t r e ea l g o r i t h m i nr o b o t p a t h p l a n n i n g[J].C o m p u t e rE n g i n e e r i n g a n dA p p l i c a t i o n s,2019,55(16):1017.[16]何佳,夏海鹏,刘修知.基于R R T路径规划算法的改进方法研究[J].汽车实用技术,2019(22):3942.H EJ,X I A H P,L I U XZ.S t u d y o n p a t h p l a n n i n g i m p r o v e m e n t b a s e do nR R Ta l g o r i t h m[J].A u t o m o b i l eA p p l i e dT e c h n o l o g y,2019(22):3942.[17]袁师召,李军.无人驾驶汽车路径规划研究综述[J].汽车工程师,2019(5):1113.Y U A NSZ,L I J.S u mm a r y o f r e s e a r c ho n p a t h p l a n n i n g o f d r i v e r l e s s v e h i c l e s[J].A u t oE n g i n e e r,2019(5):1113. [18]宋林忆,严华.一种基于改进R R T*的移动机器人的路径规划算法[J].现代计算机,2020(7):38.S O N GLY,Y A N H.A p a t h p l a n n i n g a l g o r i t h mf o rm o b i l e r o b o t b a s e do n i m p r o v e dR R T*[J].M o d e r nC o m p u t e r,2020(7):38.ʌ责任编辑:赵炬ɔCopyright©博看网. All Rights Reserved.。

基于动态规划优化的电动节能赛车速度曲线分析

NEW ENERGY AUTOMOBILE | 新能源汽车1　引言在中国节能车比赛EV组[1]中，纯电动汽车组的整车控制策略能通过控制车辆在赛道中的电门开度以满足车辆的动力需求、降低能量损失，同时保证车辆的安全性。

本文根据能源动力系统效率模型提出了一种基于全局最优算法动态规划的优化速度曲线的目标优化的控制策略，并给出目标路段的最优车速，以达到一个最佳的行驶速度，从而提高行驶里程。

2　车的结构纯电动汽车组电动节能赛车的整车主体结构主要由底盘、悬架系统、动力传动系统组成，分别采用两个前轮为转向轮，一个后轮为驱动轮的驱动形式组合而成。

底盘作为车架的基本构架，在满足强度的前提下，考虑轻量化，故选用复合材料铝蜂窝板作为底盘整体材料[2]。

动力传动系统由M4108电机作为驱动，由电机转动带动惯性离心离合，通过齿轮传动带动联轴器与轮毂连接实现动力输出[3]。

转向系统可以分为转向操纵机构、转向器、转向传动机构。

在节能车电源部分中，整车除了给电机提供驱动电源之外，此外还提供了给焦耳记的一个电源，用于实时记录车辆的行驶里程与行驶的平均速度[4]。

根据壳牌官方的要求，电动节能赛车的制造模型如下图1所示：图1　电动节能赛车车结构示意图根据赛方的要求，电动节能赛车的基本参数如表1所示：3　电动节能赛车运动学模型3.1　电动节能赛车的阻力分析因车辆行驶中的驱动力需要克服行驶基于动态规划优化的电动节能赛车速度曲线分析陈瑶军　杨清逸　成晨　洪琳彬　李永耀　周森维广州城市理工学院　广东省广州市　510800摘要：文章基于动态规划算法对电动节能车的速度曲线的优化问题展开了研究。

在纯电动汽车的能耗优化问题中，动态规划可以用于求解最优的能耗分配方案，以达到最小化总能耗的目标，从而达到最优的一个速度曲线。

基于动态规划的优化方法，根据能源动力系统效率模型提出了一种基于全局最优算法动态规划的优化速度曲线的目标优化的控制策略，并给出目标路段的最优车速，以达到一个最佳的行驶速度，可以提高电动节能车的行驶效率和节能效果，与传统的线性或非线性速度曲线设计相比，具有较好的性能和更高的实用性。

基于神经网络Qlearning算法的智能车路径规划

收稿日期：2018-02-16修回日期：2018-04-11基金项目：国家自然科学基金资助项目（11372122）作者简介：卫玉梁（1994-），男，安徽合肥人，硕士研究生。

研究方向：人工智能与机器人。

通信作者：靳伍银（1969-），男，甘肃秦安人，研究员，博士生导师。

*摘要：针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题，提出了一种基于神经网络Q-learning 强化学习算法，采用RBF(Radial Basis Function ）网络对Q 学习算法的动作值函数进行逼近，基于MATLAB 环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。

与传统的以及基于势场的Q 学习算法相比，所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。

仿真结果表明：算法具有更好的收敛速度，可增强智能小车的自导航能力。

关键词：路径规划，智能小车，Q-learning ，神经网络，仿真中图分类号：TP242文献标识码：ADOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2019.02.010引用格式：卫玉梁，靳伍银.基于神经网络Q-learning 算法的智能车路径规划［J ］.火力与指挥控制，2019，44（2）：46-49.基于神经网络Q-learning 算法的智能车路径规划*卫玉梁，靳伍银*（兰州理工大学机电工程学院，兰州730050）Intelligent Vehicle Path Planning Based onNeural Network Q-learning AlgorithmWEI Yu-liang ，JIN Wu-yin *（School of Mechno-Electronic Engineering ，Lanzhou University of Technology ，Lanzhou 730050，China ）Abstract ：A reinforcement learning algorithm based on neural network Q-learning is proposed tosolve the problem of global path planning and obstacle avoidance.RBF(Radial Basis Function ）networkis used to approximate the action value function of Q learning algorithm.The global path planning and obstacle avoidance simulation system is developed by pared with the traditional and potential field Q algorithm ，the algorithm can be more effective to complete the path planning and obstacle avoidance of intelligent car in the driving environment.The simulation results show that thealgorithm has better convergence speed and the ability of self navigation.Key words ：path planning ，intelligent car ，Q-learning ，neural network ，simulation Citation format ：WEI Y L ，JIN W Y.Intelligent vehicle path planning based on neural network Q-learning algorithm ［J ］.Fire Control &Command Control ，2019，44（2）：46-49.0引言机器学习分为监督学习、无监督学习以及强化学习3种，其中强化学习是以环境反馈为学习策略的机器学习方法［1-2］。

基于深度Q值网络的自动小车控制方法

对车辆的控制，达到躲避障碍物的效果。此外，通过在模拟环境下的实验验证了ＤＱＮ算法对自动小车的控制效果。实验结果表明，经过一定时间的训练，ＤＱＮ算法可以有效的控制自动小车。关键词：自动小车控制；强化学习；神经网络
模型来模拟无人车，并验证了深度Ｑ值网络（ｄｅｅｐＱｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＱＮ）算法对自动小车的控制。该算法使用了强化学
习和神经网络技术，能够在缺乏先验知识的情况下，根据获取的传感器信息训练神经网络，然后做出正确的决策，实现
ｔｒｏｌｌｅｙｂｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｎｇｉｎｓｉｍｕｌａｔｅｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ａｆｔｅｒａｃｅｒｔａｉｎｐｅｒｉｏｄｏｆｔｒａｉｎｉｎｇ，
电ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
子
测
量
技
术
第４０卷第１１期
２０１７年１１月
ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩＣＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
基于深度Ｑ值网络的自动小车控制方法＊
王立群朱舜韩笑何军
（南京信息工程大学电子与信息工程学院南京２１００４４）摘要：随着计算机技术和人工智能的飞速发展，无人驾驶车辆成为了一个新的热点。提出了一种自动小车的验证

基于群智能算法的车辆路径规划优化研究

基于群智能算法的车辆路径规划优化研究随着城市化进程的加速和私家车的普及，交通拥堵问题已经成为了人们日常生活中难以避免的难题。

在这个背景下，车辆路径规划优化研究的重要性也日益凸显。

而近年来，随着群智能算法的兴起，基于群智能算法的车辆路径规划优化研究因其良好的适用性和效率优势，备受研究者青睐。

一、群智能算法的基本概念群智能(algorithm of swarm intelligence)是指源于自然界中蚂蚁、鸟群、鱼群等群体行为而发展起来的算法体系。

群智能算法主要包括遗传算法(Genetic Algorithm)、蚁群算法(Ant Colony Algorithm)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization)和人工免疫算法(Artificial Immune System)等。

它们均基于模拟群体智能行为的思想，通过对随机解的搜索和适应度的评价来实现问题的求解，其优点在于可以在大规模问题中得到良好的解决方案，且易于实现。

因此，在许多实际问题中得到广泛应用。

二、基于群智能算法的车辆路径规划优化研究车辆路径规划优化问题是指在已知起点、终点和中间途经点的情况下，设计一条最短路径的问题。

这个问题在实际中十分普遍，但由于交通流量、路况等因素的影响，路径的求解存在很大的困难。

而基于群智能算法的车辆路径规划优化研究则通过对随机解的搜索和适应度的评价，获得了较好的解决方案。

具体而言，基于粒子群算法(PSO)的车辆路径规划优化研究取决于每个粒子随机生成后的速度和位置。

在初始化阶段，生成多个随机解，并对每个粒子进行复制和变异操作，获得不同的解，即生成初始群体。

之后，对每个粒子进行适应度评价、速度调整等操作，使其在搜索过程中更接近最优解。

最后，通过对粒子群的全局适应度进行比较，确定最优路径并输出结果。

三、基于群智能算法的车辆路径规划优化研究的优点与传统的车辆路径规划方法相比，基于群智能算法的车辆路径规划优化研究的优点主要表现在以下几个方面：1、多维搜索能力强。

智能车辆运动轨迹规划方法的研究

智能车辆运动轨迹规划方法的研究一、概览随着科技的飞速发展，智能车辆已成为现代交通领域的研究热点。

作为智能车辆的核心技术之一，运动轨迹规划方法的研究对于提高车辆行驶的安全性、舒适性和效率具有重要意义。

本文旨在探讨智能车辆运动轨迹规划方法的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为相关领域的研究者提供有益的参考。

本文将从整体上介绍智能车辆运动轨迹规划的基本概念、原理以及应用场景。

运动轨迹规划是智能车辆在给定环境信息和约束条件下，规划出一条从起始点到目标点的最优或次优行驶路径的过程。

它涉及到多个学科的知识，包括计算机视觉、控制理论、优化算法等。

智能车辆通过感知周围环境、识别道路信息以及预测其他交通参与者的行为，结合车辆自身的运动学特性和动力学约束，实现运动轨迹的实时规划与调整。

本文将对现有的智能车辆运动轨迹规划方法进行详细分析。

根据规划策略的不同，这些方法可分为基于规则的方法、基于优化的方法和基于学习的方法等。

每种方法都有其独特的优缺点和适用场景。

基于规则的方法简单直观，但难以处理复杂多变的交通环境；基于优化的方法能够考虑多种约束条件并求得全局最优解，但计算复杂度较高；基于学习的方法能够利用大量数据学习环境的特征和行为模式，从而实现更加智能的轨迹规划，但对数据质量和算法性能要求较高。

本文还将探讨智能车辆运动轨迹规划方法的发展趋势和未来研究方向。

随着深度学习、强化学习等人工智能技术的不断发展，智能车辆的运动轨迹规划将更加智能化和自适应化。

多传感器融合、高精度地图以及车联网等技术的应用也将为运动轨迹规划提供更多的信息和支持。

本文将对智能车辆运动轨迹规划方法的研究进行总结，并指出当前研究面临的挑战和可能的研究方向。

随着相关技术的不断进步和完善，智能车辆运动轨迹规划方法的研究将取得更加显著的成果，为智能交通系统的发展做出重要贡献。

1. 智能车辆的发展背景与意义随着科技的迅猛进步，智能车辆作为未来交通的重要组成部分，其研究与发展日益受到全球范围内的广泛关注。

基于神经网络的智能车辆控制系统研究

基于神经网络的智能车辆控制系统研究智能车辆控制系统是当今汽车行业的热点研究方向之一。

随着人工智能技术的快速发展，基于神经网络的智能车辆控制系统在提高行车安全性、提升汽车性能和减少交通事故等方面展现出巨大潜力。

本文将探讨基于神经网络的智能车辆控制系统的研究现状、工作原理和应用前景。

第一部分：研究现状近年来，基于神经网络的智能车辆控制系统在学术界和工业界引起了广泛关注。

神经网络作为一种模拟人脑神经元工作方式的算法，具有强大的学习和处理能力。

研究者们基于神经网络提出了各种智能车辆控制算法，包括车辆路径规划、车辆稳定控制、车辆感知等。

路径规划是智能车辆控制的核心问题之一。

研究者们通过训练神经网络模型，使其能够学习和预测道路条件、交通状况和目标方向等信息，从而实现自动驾驶的路径规划功能。

对于不同的道路环境，神经网络能够根据历史数据快速适应并生成最佳路径，大大提高了行车的安全性和效率。

车辆稳定控制是保证行车安全的重要环节。

神经网络可以通过学习车辆的动力学模型和环境信息，实现实时的车辆稳定控制。

例如，当车辆遇到突发情况时，神经网络能够快速判断并采取相应的控制策略，如调节制动力和转向角度，保持车辆的稳定性，有效防止交通事故的发生。

车辆感知是智能车辆控制的基础。

神经网络在车辆感知方面具有很好的应用前景。

通过训练神经网络模型，使其能够从车载摄像头、激光雷达等传感器获取的信息中提取关键特征，如道路标志、障碍物等，并进行准确的分类和识别。

这些感知能力为智能车辆的自主决策和操作提供了重要的基础。

第二部分：工作原理基于神经网络的智能车辆控制系统主要包括数据采集、模型训练和实时控制三个主要环节。

在数据采集阶段，智能车辆搭载各种传感器和摄像头，收集不同道路环境下的大量数据，如车速、加速度、方向盘转角、摄像头图像等。

这些数据经过预处理和标注后，将成为神经网络模型的训练样本。

在模型训练阶段，研究者们采用神经网络模型进行参数优化和训练。

智能交通系统中的车辆计数与速度测量算法研究

智能交通系统中的车辆计数与速度测量算法研究随着城市化的不断推进和交通流量的逐渐增长，智能交通系统逐渐成为城市管理和交通安全的重要工具。

在智能交通系统中，车辆计数与速度测量算法的研究成为可持续城市交通规划和交通监管的关键方面之一。

本文将研究智能交通系统中车辆计数与速度测量的算法，从而提高交通流量监测和交通管理的精确性和效率。

一、引言随着城市交通流量的不断增长，传统的交通监测手段已经不能满足实时监测和管理的需求。

因此，智能交通系统的出现提供了一种新的解决方案。

智能交通系统基于先进的传感器技术和图像处理算法，可以对车辆进行准确的计数和速度测量。

智能交通系统不仅可以提供交通监测数据，还可以为交通管理部门提供决策支持和预测分析。

二、车辆计数算法研究车辆计数是智能交通系统中重要的一个环节，它可以提供精确的交通流量数据。

车辆计数算法的研究旨在通过分析交通图像或视频，自动识别出车辆并进行计数。

1.基于图像处理的车辆计数算法基于图像处理的车辆计数算法是智能交通系统中常用的一种方法。

它通过分析交通图像中的像素信息和运动轨迹，识别出车辆并进行计数。

这种算法基于图像处理和机器学习的技术，通常包括图像预处理、车辆检测和车辆跟踪等步骤。

其中，车辆检测可以利用特征提取和分类器来实现，车辆跟踪可以通过运动轨迹分析和目标追踪方法来实现。

基于图像处理的车辆计数算法具有计算效率高和运算成本低的特点，但对于光照变化和遮挡等环境因素较为敏感。

2.基于视频处理的车辆计数算法基于视频处理的车辆计数算法是另一种常用的方法。

它通过连续的视频帧图像进行分析，识别车辆并进行计数。

这种算法通常包括视频预处理、目标检测和目标跟踪等步骤。

视频预处理可以通过帧差法或光流法等来提取运动目标，目标检测可以利用背景建模和模板匹配等方法来实现，目标跟踪可以通过运动轨迹分析和卡尔曼滤波等方法来实现。

基于视频处理的车辆计数算法相对于基于图像处理的方法来说，对于环境变化和目标运动的鲁棒性较强，但计算复杂度较高。

基于智能算法的车辆路线优化研究

基于智能算法的车辆路线优化研究随着车辆数量的增加和城市拥堵程度的不断加剧，如何优化车辆的路线成为了一个亟待解决的问题。

传统的路线规划算法并不能完全解决这个问题，因此，基于智能算法的车辆路线优化研究备受关注。

智能算法是指通过模拟人类的智能行为和思考过程，运用计算机技术实现复杂问题的求解的方法。

它适用于很多领域，包括车辆路线规划。

在车辆路线优化问题中，智能算法能够通过考虑各种影响因素，找到最优的路线，从而提高运输效率，缓解交通瓶颈，减少能源消耗。

智能算法具有多种类型，其中比较常用的包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法和人工神经网络算法。

遗传算法基于 Darwin 的进化论思想，通过对优秀基因的保留和交叉变异，产生新的优秀基因，不断优化适应度函数。

在车辆路线规划中，适应度函数可以通过考虑车辆货物质量、道路拥堵程度、路线长度等因素确定。

遗传算法通过不断的迭代，能够找到较为优秀的路线方案。

模拟退火算法是基于物理学中的退火过程思想提出的，通过随机搜索和概率接受不良解，逐步移动到全局最优解或者局部最优解。

在车辆路线规划中，模拟退火算法可以通过考虑当前车辆所处位置、历史路线、道路拥堵程度等因素生成多个路线，然后通过比较路线适应度，选取最优解作为下一步搜索的起点，最终找到最优路线。

蚁群算法是受到蚂蚁觅食行为启发而发展起来的一种算法，通过模拟蚂蚁的觅食过程，寻找最短路径。

在车辆路线规划中，蚁群算法可以通过考虑车辆的起点、终点、道路长度、交通流量等因素，模拟蚂蚁在路径上释放信息素和挥发信息素的行为，从而找到最短路线。

人工神经网络算法是基于神经网络结构构建和学习的一种算法，通过模拟人类神经活动，实现复杂问题的求解。

在车辆路线规划中，人工神经网络算法可以通过考虑车辆的起点、终点、道路拥堵程度、路网结构、交通规则等因素，对神经网络模型进行训练，从而找到最优路线。

综上所述，基于智能算法的车辆路线优化研究是一项重要的研究内容，目前正在快速发展。