运动学约束下规划与跟踪算法的研究与改进  

Research and Improvement on Path Planning and Trajectory Tracking Algorithm Based on Kinematics Constraints

作　　者：笪晨 宋天麟[1] 王勇刚[1] 卢亚平[1] DA Chen;SONG Tian-lin;WANG Yong-gang;LU Ya-ping

机构地区：[1]苏州大学应用技术学院工学院,江苏苏州215300

出　　处：《制造业自动化》2024年第10期62-68,共7页Manufacturing Automation

基　　金：江苏省高等学校自然科学研究面上项目(21KJB460020)。

摘　　要：为了减少无人驾驶的计算时间与硬件资源的消耗,研究了路径规划与轨迹跟踪之间的关系,改进了快速扩展随机搜索树(RRT)与线性时变模型预测控制算法(LTV-MPC),基于运动学约束设计了一种规划与跟踪的控制算法。首先利用人工势场法(APF)根据车辆、障碍物、初始点和终点之间的关系划分地图,同时生成引导域;然后联合车辆模型和地图信息设置采样点、生长步长,并对路径进行航迹优化得到最优的路径。针对路径进行速度标注,设计目标函数并添加条件约束、设置动态采样时间以改进LTV-MPC算法来跟踪轨迹。经仿真测试,在车辆平稳行驶的条件下,改进RRT算法较Dijkstra算法减少39.7%的规划时间,同时自适应MPC算法减少了27.2%的跟踪时间。

关 键 词：路径规划 轨迹跟踪 线性时变模型预测控制 运动学 

分 类 号：U461[机械工程—车辆工程]