基于惯导航向角的智能车几何轨迹跟踪算法

为满足智能车在低速和高速运行时稳定和精确的轨迹跟踪,提出了一种基于几何模型的智能车轨迹跟踪算法。算法首先通过惯性导航系统的航向角参数,计算车辆纵向运动方向和轨迹跟踪点切线方向之间的切向角,再通过横向偏差角进行转向的偏差校正,实现轨迹的实时跟踪。以真实智能车在实际道路环境中对算法进行了20 km/h下的小曲率直道和大曲率路口弯道以及50 km/h下的小曲率直道的轨迹跟踪实验。实验结果表明,在不同的典型路况下,采用该算法的智能车能够实现稳定和精确的轨迹跟踪;与其他轨迹跟踪算法相比,该算法具有较好的性能。

基于PID算法的水下机器人路径及轨迹规划研究

AUV(自动水下航行器)是当前海洋勘探研究中最重要的工具之一。为了应对复杂多变的海洋环境,智能水下机器人必须是安全且自主的。自主性体现在水下机器人与水下环境相互作用的能力上,而实时控制,自主轨迹和路径规划是相互作用的重要方面之一。本文设计基于PID算法水下机器人的轨迹及几何路径跟踪控制器。通过研究水下机器人的动态模型方程获取的模型参数,并使用Matlab进行控制器模拟实验及分析。