面向自动驾驶电动汽车的能效混合模型预测轨迹规划
机器人学
2024-11-12 v1 人工智能
摘要
为应对电动汽车（EV）电池续航有限和充电耗时长的双重挑战，本文提出了一种能效混合模型预测规划器（EHMPP），采用节能优化策略。EHMPP专注于优化运动规划器的设计，使其能够无缝集成到现有的自动驾驶算法中，无需额外硬件。该方法在Prescan、CarSim和Matlab平台上的仿真实验中得到验证，结果表明其可将被动回收能量提高11.74%，并能有效跟踪最优功率下的电机转速和加速度。总之，EHMPP不仅有助于轨迹规划，还能显著提升自动驾驶电动汽车的能效。
引用
@article{arxiv.2411.06111,
title = {Energy-efficient Hybrid Model Predictive Trajectory Planning for Autonomous Electric Vehicles},
author = {Fan Ding and Xuewen Luo and Gaoxuan Li and Hwa Hui Tew and Junn Yong Loo and Chor Wai Tong and A. S. M Bakibillah and Ziyuan Zhao and Zhiyu Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06111},
year = {2024}
}
备注
Accepted at the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2024