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粗糙地形下自主地面车辆模型预测路径规划( Model Predictive Path Planning for an Autonomous Ground Vehicle in Rough Terrain )
J Shin D Kwak K Kwak
自主式地面车辆(AGV)在崎岖地形中通常会经历不确定的环境。由于不确定性使自主导航的整体性能下降，AGV需要一条合适的路径来保持或提高抗不确定性的性能。为了解决这一问题，本研究采用基于无源性的模型预测控制(MPC)优化设置，提出一种模型预测路径规划算法。模型预测路径规划方法被描述为一个目标函数和多个约束条件的有限优化问题。在代价函数中，包含了AGV自身邻域的环境感知结果，且唯一的可穿越区域具有低代价值。该方法以AGV的动力学模型和运动学模型作为等式约束，以状态和控制输入的限定范围作为不等式约束，以反映AGV的动态特性。此外，通过引入无源性约束，提高了路径规划方法的稳定性。利用粒子群优化算法(PSO)求解该优化问题。最后，通过现场试验验证了该算法的性能，取得了满意的自主导航效果。
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