基于数字孪生的异常天气下车辆路径规划建模
徐瑞萍1
郭昌鑫2
1.佛山大学马克思主义学院,广东佛山 5280002.佛山大学机电工程与自动化学院,广东佛山 528225
摘要：为解决当前自动驾驶系统在异常天气下传感器数据的采集具有不确定性,导致车辆路径规划中存在训练样本稀缺问题,提出了将数字孪生技术应用于自动驾驶系统复杂路况的车辆规划与控制中.通过搭建自动驾驶规划与控制系统的数字孪生框架,将物理实体数据与虚拟数据融合,扩充了异常天气下的孪生数据,采用数值优化的规划算法对异常天气下复杂路况进行规划,实现模型预测控制算法(MPC)模拟实现车辆对最优路径的跟踪,展现了应用数字孪生技术创建模拟异常天气的高效性和便捷性,验证了应用孪生数据进行车辆轨迹规划和跟踪的可行性.
关键词：异常天气自动驾驶数字孪生数值优化轨迹跟踪
分类号：TP302(计算技术、计算机技术)
资助基金：教育部人文社会科学研究项目(23YJAZH170)
论文发表日期：2024-07-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 1-9 )
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