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⛄ 内容介绍
当今社会,智能车在解决交通拥堵,交通事故等问题时拥有极其重要的战略发展地位.车辆局部路径规划以及轨迹跟随控制作为实现车辆智能化过程中的重要组成部分,是车辆实现智能驾驶的必要环节。
⛄ 部分代码
function [dd_xd,dd_yd,d_xd,d_yd]=reference2(wd,h,n)
% d_xd=(35/(34+exp(-0.3*n*h+9)))*(n>=0&n<=3000)+1*(n>3000&n<=4000)+(1-1/(1+exp(-0.4*n*h+24)))*(n>4000&n<=9000);
% dd_xd=((10.5*exp(-0.3*n*h+9))/((34+exp(-0.3*n*h+9)).^2))*(n>=0&n<=3000)+0*(n>3000&n<=4000)+((-0.4*exp(-0.4*n*h+24))/((1+exp(-0.4*n*h+24)).^2))*(n>4000&n<=9000);
% d_xd=(1-1/(1+exp(-0.4*(80-n*h)+24)))*(n>=0&n<=4000)+(1-1/(1+exp(-0.4*n*h+24)))*(n>4000&n<=9000);
%
% dd_xd=((0.4*exp(-0.4*(80-n*h)+24))/((1+exp(-0.4*(80-n*h)+24))).^2)*(n>=0&n<=4000)+((-0.4*exp(-0.4*n*h+24))/((1+exp(-0.4*n*h+24)).^2))*(n>4000&n<=9000);
%
% q=10; %q决定了头车的速度值
%
% d_xd=(q-q/(1+exp(-0.4*(80-n*h)+24)))*(n>=0&n<=4000)+(q-q/(1+exp(-0.4*n*h+24)))*(n>4000&n<=9000);
%
% dd_xd=((q*0.4*exp(-0.4*(80-n*h)+24))/((1+exp(-0.4*(80-n*h)+24))).^2)*(n>=0&n<=4000)+((q*(-0.4)*exp(-0.4*n*h+24))/((1+exp(-0.4*n*h+24)).^2))*(n>4000&n<=9000);
%
% d_yd=0;
% dd_yd=0;
d_xd=(3.14/10)*2*cos((3.14/10)*n*h)*(n>=0&n<=9000);
dd_xd=-(3.14/10)*(3.14/10)*2*sin((3.14/10)*n*h)*(n>=0&n<=9000);
d_yd=0;
dd_yd=0;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王道正, 唐雅媛, 王林惠,等. 基于Matlab的汽车无人驾驶路径规划[J]. 现代工业经济和信息化, 2021.
[2] 王鹏飞. 基于前车历史轨迹点的路径规划与跟随控制方法研究[D]. 湖南大学.
[3] 李鹏鹏. 面向动态障碍的无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制研究[D]. 哈尔滨工业大学, 2020.
