计算机工程与应用 ›› 2018, Vol. 54 ›› Issue (15): 131-138.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1704-0323
花晓峰,段建民,田晓生
HUA Xiaofeng, DUAN Jianmin, TIAN Xiaosheng
摘要: 为了增强无人驾驶汽车对障碍物预测及躲避的可靠性,以模型预测控制(MPC)和车辆动力学模型为基础,提出了一种基于障碍物禁区惩罚函数和MPC预测距离倍增法的避障控制策略。考虑车辆的尺寸,对于障碍物边界的确定引入以阶跃函数为基础的禁区边界惩罚函数。同时在障碍预测环节中对预测距离进行倍数扩增,提高了车辆在较远距离处对障碍物的预测能力。仿真实验以车辆动力学平台CarSim为基础,结合Matlab/Simulink的S函数,对不同仿真工况进行测试。实验结果表明车辆可以避开给定障碍物并能够返回到原始路径,结果达到预期要求,验证了算法的可行性。