无人车集群协同围捕发展现状分析

无人车集群具有成本低、安全性好、自主程度高等优点,已成为无人驾驶领域的研究热点。基于无人车集群,研究人员提出多种不同协同策略以完成各类任务,其中协同围捕作为重要的应用方向,无论是在军用还是民用领域都受到了广泛关注。针对此问题,该文首先基于无人车集群的相关应用和架构,对协同围捕的策略机理进行了系统分析,并将协同围捕策略划分为搜索、追踪和围堵3个子模式。然后,从博弈论、概率分析和机器学习等角度梳理了协同围捕的关键方法,并对这些算法的优缺点进行了比较。最后,对未来研究提出了意见建议,为进一步提高无人车集群协同围捕的效率和性能提供参考和思路。

具有时空约束的无人车集群构型变换方法

针对具有时空约束的无人车集群构型变换问题,采用图论方法描述集群协同关系,将集群构型变换问题分解为最小变换单元的队形变换问题.为满足队形变换的空间约束,运用基于模型的轨迹预测方法为无人车规划提供满足起点和目标点约束的行驶路径,运用曲线插值方法规划平滑且满足时间约束的速度曲线,根据碰撞检测结果提出速度规划的边界条件.仿真和实车实验证明了构型变换方法的有效性.