學位論文

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    基於多目標模型預測控制應用於自主駕駛小型巴士之路徑追踪控制設計
    (2019) 張景翔; Zhang, Jing-Xiang
    本論文主要提出一種多目標模型預測控制器(MOMPC)，應用於自主駕駛小型巴士的車輛最佳路徑規劃。多目標模型預測控制器是基於傳統的預測控制器改良而成，在規劃車輛路徑時並加入考慮自主駕駛小型巴士行徑過程中所產生的內側車輪行進軌跡與側向加速度進行規劃，此外並加入仿人類駕駛之Gipps縱向駕駛模型，可根據前方車輛進行加速度的調整，以確保自駕車安全的行駛速度與保持安全跟車距離。最後將所規劃好的車輛行駛最佳路徑，建置於車輛動態模擬軟體CarSim的虛擬環境中，並透過預視控制(Preview control)進行車輛最佳行徑路線追蹤控制，進而在虛擬環境中驗證與探討多目標模型預測控制器(MOMPC)應用於自主駕駛小型巴士路徑追踪控制的表現。
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    具定位校正機制之群組機器人路徑規劃與路徑追蹤
    (2016) 彭君豪; Peng, Jun-Hao
    本論文提出具定位校正機制之群組機器人路徑追蹤以及路徑規劃演算法，透過融合里程計以及雷射距離感測器的設計，來解決里程計存在累積誤差的問題。在定位方面則是引進蒙地卡羅定位法，以粒子濾波器作為主要架構，藉由雷射資訊進行機器人自主定位，透過定位結果補償移動過程中里程計的誤差，來達到更好的控制效果。在路徑規劃方面，考慮到路徑會隨著機器人的移動而有所改變，基於D*Lite 演算法的基礎，並將演算法推廣到群組，視其他機器人為障礙物，進行迴避。並交由MySQL伺服器進行資料統籌，減少機器人的運算負擔，讓機器人可以專心處理感測器資訊。在路徑追蹤方面，本文使用倒階控制法設計運動學控制器，將路徑規劃的結果當作參考信號，以MCL定位以及里程計混合輸出結果取代過去所使用的里程計定位，以避免里程計的累計誤差。實驗結果表示此方法能使機器人準確運行於事先規劃好的軌跡之上，並且能夠發現群組中其他機器人的存在，並嘗試進行迴避。