【摘 要】
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斯坦利方法对扰动的鲁棒性较差,且易在路径跟踪时产生较大偏差。为此,提出一种改进的斯坦利路径跟踪方法。利用自动驾驶车的惯性导航系统收集路网数据,建立一张高精度的道路
【机 构】
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北京联合大学北京信息服务工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金“视听觉信息的认知计算”重大研究计划重点支持项目“智能车驾驶脑认知技术、平台与转化研究”(91420202);英国皇家工程院牛顿基金(UK-CIAPP\324);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目(IDHT20170511)
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斯坦利方法对扰动的鲁棒性较差,且易在路径跟踪时产生较大偏差。为此,提出一种改进的斯坦利路径跟踪方法。利用自动驾驶车的惯性导航系统收集路网数据,建立一张高精度的道路地图。使用A*算法进行路径规划,得到有效的路径信息。根据车速与注视点之间的对数关系,计算出前视点的位置,并将前视点作为斯坦利路径跟踪的目标点。实验结果表明,与斯坦利方法相比,该方法路径跟踪的横向偏差降低了20%。
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