基于多约束随机模型预测控制的无人车运动规划与控制

提出了一种基于随机模型预测控制的无人车运动规划方法。在道路坐标系下,采用质点运动模型和高斯分布对周围动态车辆的预测轨迹进行位置不确定性表征,并使用随机模型预测控制(SMPC)中的机会约束进行描述,以此建立车辆空间位置的约束。通过变步长求解方式获得基于运动学模型的初始控制序列。基于此初始解,考虑车辆动力学信息,引入基于横摆角速度和质心侧偏角关系的稳定性约束,求解最优控制量。在多种工况下,通过仿真试验验证了所提出方法的有效性和稳定性。

基于多属性决策的多车自主泊车路径全局规划方法

虽然自主代客泊车技术已经可以代替驾驶员完成泊车操作,但在多车辆且缺乏调度的情况下,容易造成交通混乱。为此,提出了一种基于多属性决策的多车自主泊车路径全局规划方法,旨在解决泊位分配不合理问题并降低泊车整体成本。首先,建立停车场泊位拓扑地图,基于直线和回旋线构建引导路径;然后,设计引导路径择优的准则和子准则,构建层次分析(AHP)择优体系,确定最优泊位及其引导路径;最后,确定泊车起终点位置,以回旋线为基准,根据泊位的碰撞约束条件计算泊车路径。此外,模拟了多车同时进入停车场的场景,仿真结果表明,该方法可以有效降低泊车成本,提高泊车效率。