Motion Planning and Tracking Control of Autonomous Vehicle Based on Improved <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:msup> <a:mrow> <a:mi>A</a:mi> </a:mrow> <a:mi>∗</a:mi> </a:msup> </a:math> Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The traditional <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <a:msup> <a:mrow> <a:mi>A</a:mi> </a:mrow> <a:mi>∗</a:mi> </a:msup> </a:math> algorithm, applied to the motion planning of autonomous vehicles, easily causes high computational costs and excessive turning points generated in the planning path. In addition, the vehicle cannot track the path due to the unsmooth inflection point. To overcome these potential limitations, an improved <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <c:msup> <c:mrow> <c:mi>A</c:mi> </c:mrow> <c:mi>∗</c:mi> </c:msup> </c:math> algorithm-based motion planning algorithm and a tracking control strategy based on model predictive control theory were proposed in this work. The method of expanding the search neighborhood is adopted to improve the planning efficiency of <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <e:msup> <e:mrow> <e:mi>A</e:mi> </e:mrow> <e:mi>∗</e:mi> </e:msup> </e:math> algorithm. The artificial potential field method is also incorporated into the proposed <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <g:msup> <g:mrow> <g:mi>A</g:mi> </g:mrow> <g:mi>∗</g:mi> </g:msup> </g:math> algorithm. The resultant force generated by each potential field is further introduced into the evaluation function of <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <i:msup> <i:mrow> <i:mi>A</i:mi> </i:mrow> <i:mi>∗</i:mi> </i:msup> </i:math> algorithm to plan the driving path, which could be suitable for autonomous vehicles. The sharp nodes in the path are smoothed by cubic quasi-uniform B-spline curve. The tracking control strategy is designed based on model predictive control theory to realize the accurate tracking of the planned path. Typical obstacle avoidance conditions were selected for co-simulation test verification. The experimental results show that the proposed motion planning algorithm and tracking control strategy can effectively plan the obstacle avoidance path and accurately track the path in different environments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle