【路径规划】基于CL-RRT算法的单铰接车辆驾驶辅助系统原型附Matlab代码 ✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言在现代交通中单铰接车辆由于其独特的结构和较大的尺寸驾驶难度相对较高容易引发交通事故。开发有效的驾驶辅助系统对于提高单铰接车辆的行驶安全性和操控性至关重要。基于 CL - RRTConstrained - Lazy Rapidly - exploring Random Tree约束 - 懒惰快速扩展随机树算法构建的驾驶辅助系统原型能够为驾驶员提供实时的路径规划和驾驶指导帮助其更好地应对复杂的驾驶场景。二、单铰接车辆驾驶面临的挑战车辆结构复杂单铰接车辆由牵引车和挂车通过铰接点连接而成其转向和行驶特性与普通车辆有很大不同。在转弯过程中牵引车和挂车的运动相互影响存在较大的内轮差驾驶员需要精确控制才能避免碰撞。行驶空间受限由于车辆尺寸较大在狭窄道路、停车场等空间有限的区域行驶时可操作空间小对驾驶员的空间感知和路径规划能力要求较高。稍有不慎就可能发生刮擦或碰撞事故。三、CL - RRT 算法原理RRT 算法基础RRT 算法是一种常用于路径规划的搜索算法适用于高维空间和复杂环境。它从起点开始通过在搜索空间中随机采样点逐步构建一棵搜索树。每次采样后在树中找到距离采样点最近的节点然后从该节点向采样点扩展一条边如果这条边不与障碍物冲突则将新节点和边加入树中。随着树的不断生长最终可能找到一条从起点到目标点的可行路径。CL - RRT 算法改进CL - RRT 算法在 RRT 算法基础上针对单铰接车辆的特点引入了约束条件。考虑到单铰接车辆的转向角度限制、车辆尺寸等因素在扩展树的过程中确保新生成的节点和边满足这些约束条件。同时采用懒惰策略在树扩展过程中暂时不检查新节点是否满足所有约束而是在后续步骤中进行集中检查和修正这样可以提高算法的搜索效率。四、基于 CL - RRT 算法的驾驶辅助系统原型构建环境建模使用激光雷达、摄像头等传感器获取车辆周围的环境信息将其转化为计算机能够处理的地图形式。地图中标识出障碍物的位置、形状和大小等信息为路径规划提供基础。例如通过激光雷达扫描得到的点云数据可以构建二维或三维的环境地图清晰显示周围物体的分布。车辆运动学建模根据单铰接车辆的结构和运动特性建立其运动学模型。该模型描述了车辆在不同控制输入如方向盘转角、车速等下的位置和姿态变化。通过运动学模型CL - RRT 算法可以预测车辆在路径规划过程中的运动轨迹确保规划出的路径符合车辆的实际行驶能力。CL - RRT 算法实现在构建好的环境地图和车辆运动学模型基础上实现 CL - RRT 算法。设置算法的相关参数如采样次数、扩展步长、最大转向角度等。在算法运行过程中根据环境地图中的障碍物信息和车辆运动学约束不断扩展搜索树寻找从当前车辆位置到目标位置的可行路径。当找到可行路径后对路径进行优化如去除冗余节点、平滑路径等以提高路径的质量和可行驶性。驾驶辅助功能集成将 CL - RRT 算法规划出的路径信息与车辆的控制系统进行集成。通过车载显示屏向驾驶员展示推荐的行驶路径同时系统可以根据车辆当前位置和路径规划结果实时提供驾驶指导如提示驾驶员何时转弯、调整车速等。在必要时系统还可以通过车辆的自动控制系统对车辆进行干预确保车辆按照规划路径行驶避免碰撞事故的发生。⛳️ 运行结果 部分代码%Order of the files that have to be run individually for clrrt planner%1.clrrtsf_Initializ.m%2.clrrtsf.slx%3.clrrtsolutionplot.m% clrrtsolutionplot.m will display number of solutions found,% 1.plots the tree expansion% 2.if any solutions found, it finds the optimal path(shortest curve length)% and plots the solution path and its respective pice wise linear reference% path used as aref path by SAV to reach goal region from start region%if no solution found clrrtsolutionplot.m throws error%% plot the tree exapnsionfigure(1)plot(pgoal(1,1),pgoal(1,2),r*);hold onfor i2:Nx find(out.veh_path_col(:,1,i));yfind(out.veh_path_col(:,2,i));zunion(x,y);if out.tree(i,8)-1plot(out.veh_path_col(z(1:end-1,1),1,i),out.veh_path_col(z(1:end-1,1),2,i),b,LineWidth,1.5);hold on;elseplot(out.veh_path_col(z(1:end-1,1),1,i),out.veh_path_col(z(1:end-1,1),2,i),r,LineWidth,1.5);hold on;endend%%%obtaining nodes that hit goal regionsznodessize(tn,1);tnout.tree;collection0;j0;for i1:sznodesdsqrt((tn(i,1)-pgoal(1,1))^2(tn(i,2)-pgoal(1,2))^2);eabs(pgoal(1,3)-wrapTo2Pi(tn(i,9)));D(i)d;E(i)e;if (d)1 e 0.5jj1;collection(j,1)i;collection(j,2)d;collection(j,3)e;endenddisp(number of solutions obtained );disp(j);%obtaining respective trail nodes(starting from goal region hit node to initial node)szcolsize(collection,1);for b_1:szcolicollection(b_,1);childnodentn(i,3);childnodepntn(i,4);solpathnodes0;k0;while truekk1;xx1_(b_).solpathnodes(k,1)tn(childnoden,3);bchildnodepn;parentnodentn(b,3);parentnodepntn(b,4);%current parentnode will be next steps childnodechildnodenparentnoden;childnodepnparentnodepn;if b1xx1_(b_).solpathnodesflip(xx1_(b_).solpathnodes);for ii1:k%obtaining the trajectory for the solution pathxx1_(b_).solpathtraj(1:indsimtime,:,ii)out.veh_path_col(:,1:4,xx1_(b_).solpathnodes(ii,1));endbreakendend%assigning cumulative cost for that particular solution pathxx1_(b_).solpathcosttn(i,7);end%%%optimal -cheapest path%finding cheapest path based on the cumulative cost calculated from the%solution path curve lengthfor j1:szcolcostarray(j,1)xx1_(j).solpathcost;end%% sorting mbased on the minimum cost[val, idx] min(costarray);%% code snippet in this section is used to visualize the SAV motion from%earlier saved solution paths% load(solcollection.mat, s1)% % load(solcollection.mat, s3)% idx1;% xx1_s1;%% plotting optimal pathszsolpathnodessize(xx1_(idx).solpathnodes,1);figure(1)id0;for m1:szsolpathnodeshold onlidxfind(xx1_(idx).solpathtraj(:,1,m),1,last);lidyfind(xx1_(idx).solpathtraj(:,2,m),1,last);lidunion(lidx,lidy);xp(id1:idlid,1)xx1_(idx).solpathtraj(1:lid,1,m);yp(id1:idlid,1)xx1_(idx).solpathtraj(1:lid,2,m);thetap(id1:idlid,1)xx1_(idx).solpathtraj(1:lid,3,m);gammap(id1:idlid,1)xx1_(idx).solpathtraj(1:lid,4,m);ididlid;plot(xx1_(idx).solpathtraj(:,1,m),xx1_(idx).solpathtraj(:,2,m),b. );end%truck movement% Calculation for the motion of the truck%%L_0f 3.8; %(tractor wheelbase)L_1f 7.21; %(trailer wheel base)L_0b 0.48; %% Distance of 1st king-pin to tractor drive axle [m][m]oh_1b 4.3260; % Longitudinal distance from the trailer axle to the end of the trailer [m] (60% of the WB)oh_1f L_1f1; % Longitudinal distance from the trailer axle to the front of the trailer [m]w_1 2.5; % Width of a trailer [m]% Now we will create vectors to each corner of the trailer% Length of vector 1, 2 is the same and 3,4 is the samelv12_1 hypot(oh_1b,(w_1/2)); % Length of Vector 1 and 2lv34_1 hypot((w_1/2),oh_1f); % Length of Vector 3 and 4% Now we have to find the corners of the tractor. The tractor and the% trailer have one point the same and fixed which is the king pin.oh_0f 1.5; % Frontal foverhang of the truck [moh_0b 0.94; % Distance from the drive axle to the end of the tractor [m]lv12_0 hypot((oh_0b),(w_1/2)); % Length of Vector 1 and 2lv34_0 hypot((w_1/2),(L_0foh_0f)); % Length of Vector 3 and 4% For Trailer% Angle of the vectorsav1 (180/pi*thetap)90atand(oh_1b/(w_1/2)); % Angle of Vector 1av2 (180/pi*thetap)-90-atand(oh_1b/(w_1/2)); % Angle of Vector 2av3 (180/pi*thetap)-atand((w_1/2)/oh_1f); % Angle of Vector 3av4 (180/pi*thetap)atand((w_1/2)/oh_1f); % Angle of Vector 4% Finding the corner points of the trailer at every (xp,yp)xv1_1 xplv12_1*cosd(av1);yv1_1 yplv12_1*sind(av1);xv2_1 xplv12_1*cosd(av2);yv2_1 yplv12_1*sind(av2);xv3_1 xplv34_1*cosd(av3);yv3_1 yplv34_1*sind(av3);xv4_1 xplv34_1*cosd(av4);yv4_1 yplv34_1*sind(av4);%For tractorx_1f xpL_1f*cos(thetap); % Position of the king piny_1f ypL_1f*sin(thetap);theta_0 thetapgammap; % Orientation angle of tractor [rad]x_0 x_1f-L_0b*cos(theta_0); % Position of center of the driven axley_0 y_1f-L_0b*sin(theta_0);% Angle of the vectorsav1 (180/pi*(theta_0))90atand(oh_0b/(w_1/2)); % Angle of Vector 1av2 (180/pi*(theta_0))-90-atand(oh_0b/(w_1/2)); % Angle of Vector 2av3 (180/pi*(theta_0))-atand((w_1/2)/(oh_0fL_0f)); % Angle of Vector 3av4 (180/pi*(theta_0))atand((w_1/2)/(oh_0fL_0f)); % Angle of Vector 4% Finding the corner points of tractor at every (xp,yp)xv1_0 x_0lv12_0*cosd(av1);yv1_0 y_0lv12_0*sind(av1);xv2_0 x_0lv12_0*cosd(av2);yv2_0 y_0lv12_0*sind(av2);xv3_0 x_0lv34_0*cosd(av3);yv3_0 y_0lv34_0*sind(av3);xv4_0 x_0lv34_0*cosd(av4);yv4_0 y_0lv34_0*sind(av4);xc[];yc[];xc[[xv1_1 xv2_1 xv3_1 xv4_1 xv1_0 xv2_0 xv3_0 xv4_0];xc];yc[[yv1_1 yv2_1 yv3_1 yv4_1 yv1_0 yv2_0 yv3_0 yv4_0];yc];for i1:(length(xc(:,1))/5):length(xc(:,1))%%trailer polyshape([xc(i,1);xc(i,2);xc(i,3);xc(i,4)],[yc(i,1);yc(i,2);yc(i,3);yc(i,4)]);tractor polyshape([xc(i,5);xc(i,6);xc(i,7);xc(i,8)],[yc(i,5);yc(i,6);yc(i,7);yc(i,8)]);figure(1);axis equal;f plot(tractor);ff plot(trailer);% delete(f);% delete(ff);drawnow limitrate;end% plot transparent filled circleshold onplot(pgoal(1,1), pgoal(1,2), g*,linewidth,3);x [pgoal(1,1) pinit(1,1)];y1 [pgoal(1,2) pinit(1,2)];a1 10*[30 30];scatter(x,y1,a1,MarkerFaceColor,k,MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceAlpha,.2,MarkerEdgeAlpha,.2)axis([-40 40 -40 40])% %textbox legendtext(100, 160, {{\color{black} ---- } Fwd motion, {\color{magenta} ---- } Rev motion, {\color{yellow} ---- } piece wise linear reference path},fontsize,15,EdgeColor, k);% title(strcat(X_i,num2str(i_state.x),, Y_i,num2str(i_state.y),, \theta_i,num2str(i_state.t),, X_f,num2str(f_state.x),, Y_f,num2str(f_state.y),, \theta_f,num2str(f_state.t),, Comp Time,num2str(toctime)));title(strcat(Initial pose[,num2str(pinit),], Goal pose[,num2str(pgoal),], \Delta r in m ,num2str(0.6),, \Delta \theta in deg,num2str(0.05),, Num of nodes,num2str(N)));xlabel(x-position [m],fontsize,22);ylabel(y-position [m],fontsize,22);xlim([0 285]);ylim([0 200]);%% to obtain the pice wise linear reference paths that drive the SAV%from initial pose to final poserefpath_nodenumxx1_(idx).solpathnodes;refpath_nodeco_ord(1,1:2)pinit(1,1:2);for b1:szsolpathnodesrefpath_nodeco_ord(b1,1:2)[tn(refpath_nodenum(b,1),13:14)];endco_ordrefpath_nodeco_ord;figure(1)hold onplot(co_ord(:,1),co_ord(:,2),y*,LineWidth,5);hold onplot(co_ord(:,1),co_ord(:,2),y,LineWidth,2);%solution pathfigure(1)hold onplot(xp(:,1),yp(:,1),m.,LineWidth,2); 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心