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题名自动驾驶模糊神经网络速度规划方法
被引量：4
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作者
王猛
陈珏璇
邓正兴
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机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
武汉光庭信息技术股份有限公司k+lab实验室
武汉光庭科技有限公司智能驾驶部
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第11期2011-2019,共9页
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基金
2019年湖北省博士后创新实践岗位项目。
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文摘
为提升自动驾驶的舒适性,降低速度规划算法的复杂度,提出了一种基于模糊神经网络的纵向速度规划方法。将人工驾驶经验总结为模糊规则表,建立了模糊速度规划模型,结合神经网络的自学习功能修正模糊速度规划模型,建立了模糊神经网络速度规划模型。分析了静态障碍物和动态障碍物场景,通过仿真验证了所提速度规划方法的可行性,与传统方法相比,加速度的平滑性能更好。所提速度规划方法具有一定的抗干扰性能,工程实现简单,保证了速度规划的实时性与稳定性。
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关键词
自动驾驶
速度规划
模糊规划模型
神经网络
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Keywords
autonomous driving
velocity planning
fuzzy planning model
neural network
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分类号
TP273.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名自动驾驶参考轨迹分段多项式平滑方法
被引量：3
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作者
王猛
崔鹏
陈珏璇
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机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
武汉光庭信息技术股份有限公司k+lab实验室
武汉光庭科技有限公司智能驾驶部
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出处
《现代电子技术》
2021年第15期154-158,共5页
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基金
2019年度湖北省博士后创新岗位项目:无人驾驶决策与规划方法研究。
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文摘
自动驾驶系统从地图数据获取一系列轨迹点作为寻迹行驶的参考轨迹,由于地图数据误差的存在,导致输入的参考轨迹不够平滑,影响到后续决策控制模块的性能,最终造成自动驾驶车辆行驶的舒适性差。针对这一问题,提出一种分段多项式拟合的参考轨迹平滑处理方法,对原始的参考轨迹点做分段处理,利用带约束条件的最小二乘法求解分段轨迹点的多项式拟合曲线,最后将分段拟合曲线等间距采样作为平滑处理后的参考轨迹。该方法能够保证分段曲线高阶连续的同时,在分断点处具有一阶连续。实验结果表明,采用分段多项式拟合方法获得的拟合曲线连续光滑,处理后的参考轨迹具有较好的平滑性,能够进一步消除地图数据误差造成的影响,提升自动驾驶的舒适性。
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关键词
平滑处理
分段多项式拟合
自动驾驶
参考轨迹
分段处理
约束条件
一阶连续
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Keywords
smoothing processing
piecewise polynomial fitting
autonomous driving
reference trajectory
segment processing
constraint condition
first⁃order continuity
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
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