A Stability and Terminal Constraints-Based Obstacle Avoidance Framework for Autonomous Industrial Vehicles Under Complex Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned industrial vehicles are prone to dynamic instability during emergency obstacle avoidance. Variations in multi-dimensional stability over time pose significant challenges to both collision avoidance and stability control, resulting in hesitation and conservatism in vehicle decisions, similar to those of human drivers. This paper analyzes the avoidance distance within the context of multidimensional stability boundaries and proposes a framework that integrates high-level behavioral decision-making with low-level motion tracking. First, the pure braking distance and safety distance are calculated considering the vehicle's longitudinal and lateral stability. A terminal constraints-based optimization method is then employed to account for the diverse motion states of surrounding vehicles during the motion planning of the ego vehicle. Additionally, the multi-objective optimization problem of obstacle avoidance is reformulated as a control problem with well-defined objectives. Then, the performance of super-twisted sliding mode control (STSMC) and model predictive control (MPC) across different obstacle avoidance distances is subsequently compared. Finally, the proposed framework is validated on a hardware-in-the-loop (HIL) platform. The results demonstrate that the decisionmaking planner, based on avoidance distance, provides collisionfree navigation for industrial vehicles in complex scenarios. It also accurately categorizes obstacle avoidance challenges, significantly enhancing both vehicle stability during avoidance and the computational efficiency of the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».