【ITBEAR】在加拿大埃德蒙頓,第27屆IEEE ITSC 2024國際會議盛大召開,DeepWay深向智能駕駛研發團隊受邀出席,并發表了其精心撰寫的論文,題為《基于優化的自主半掛卡車實時路徑規劃》。該論文提出了一種新穎的實時優化路徑規劃方法,專為應對半掛卡車復雜的動力學特性而設計。
DeepWay深向智能駕駛技術研發中心副總監丁峰在會議期間,與眾多專家學者共同分享了這一研究成果。該方法通過精確建模整個系統,包括所有車輪和角點的位置,實現了更精確的路徑規劃,同時確保模型的復雜程度不會影響到實時的求解。
團隊構建了一個結合硬約束和軟約束的優化問題,使卡車能夠在確保無碰撞的同時盡可能居中行駛,并在特定情況下(如急彎或狹窄道路)允許車輪暫時超出車道邊界,從而提升其通過能力。
半掛卡車的理想行駛路徑是使牽引車和掛車總體上位于車道的最中心。與一般乘用車的路徑規劃方法不同,DeepWay深向車輛的行駛路徑有意使后軸中心略微偏向道路中心的右側,以使牽引車與掛車的總體更位于道路的中心。
在復雜的窄路通行案例中,DeepWay深向智駕團隊提出的方法能夠將牽引車戰略性地向外側行駛,允許前懸的一部分掃過路沿而不影響安全,既防止了與內側障礙物的碰撞,又防止了牽引車的前輪壓在路沿上。
大量的模擬和實際實驗證明了DeepWay深向智駕團隊提出的方法具備有效性與實時性,在避障和車道居中方面顯著改善了車輛行為,贏得了與會嘉賓、學者的廣泛關注。
此次IEEE ITSC會議上,DeepWay深向智駕團隊展示了其全新基于實時優化的道路半掛卡車路徑規劃方法,再次證明了其在智能駕駛領域的硬核實力。
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