MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017359968
■00520260202105243
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798291569511
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32272022
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham006255
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.2
■1001  ▼aShen,  Congkai.
■24512▼aA  Topology-Aware  Hierarchical  Planning  and  Control  Framework  for  Highly  Dynamical  Autonomous  Ground  Vehicles
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a221  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Ersal,  Tulga.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2025.
■520    ▼aAutonomous  ground  vehicles  (AGVs)  are  critical  for  applications  such  as  military  operations,  mining,  and  planetary  exploration,  where  off-road  autonomy  is  essential.  These  environments  are  characterized  by  unstructured  terrain  with  complex,  non-planar  topologies  that  invalidate  assumptions  commonly  used  in  on-road  autonomy.  Current  planning  and  control  strategies  restrict  AGVs  operations  in  such  conditions  because  terrain  topology  significantly  influences  vehicle  dynamics,  posing  mobility  challenges  and  safety  risks.  The  lack  of  terrain  topology  consideration  in  planning  and  control  algorithms  reduces  mobility  and  often  results  in  trajectories  that  are  difficult  or  infeasible  for  AGVs  to  execute-compromising  both  performance  and  safety.  Therefore,  the  overarching  goal  of  this  dissertation  is  to  develop,  implement,  and  evaluate  a  topology-aware  hierarchical  planning  and  control  framework  for  highly  dynamic  AGVs  operating  in  off-road  environments.  The  algorithm  is  designed  to  plan  on  rigid,  relatively  smooth,  yet  non-planar  terrain  topology,  capturing  the  key  dynamics  of  off-road  motion  while  enabling  computationally  efficient  planning  and  control. This  dissertation  has  three  key  objectives.  The  first  is  to  develop  an  efficient  global  planner  that  incorporates  nonholonomic  and  dynamic  constraints  to  generate  feasible  trajectories  in  unstructured  environments  and  avoid  dead  ends.  The  second  is  to  design  a  real-time  topology-aware  local  planning  and  control  algorithm  that  addresses  limitations  in  existing  methods,  which  either  oversimplify  terrain  effects,  are  too  complex  for  real-time  use,  or  rely  on  restrictive  assumptions.  The  third  is  to  establish  a  hierarchical  framework  that  integrates  the  global  and  local  algorithms-combining  long-term  predictive  capabilities  with  real-time  optimization  to  improve  both  mobility  and  safety.  The  proposed  framework  is  evaluated  through  high-fidelity  simulations  and  real-world  experiments.  The  simulations  examine  the  performance  across  a  variety  of  terrain  scenarios,  while  physical  testing  is  conducted  using  a  custom-built  1/5-scale  remote-controlled  (RC)  platform  to  assess  feasibility  under  real-world  conditions.The  original  contributions  of  this  dissertation  are  as  follows:1.  Development  of  an  efficient  global  trajectory  planner  for  highly  dynamic,  nonholonomic  AGVs  navigating  non-planar  terrain.  2.  Design  of  a  real-time  topology-aware  local  planning  and  control  algorithm  for  dynamic  off-road  operation.  3.  Integration  of  global  and  local  planners  into  a  hierarchical  framework  that  combines  long-horizon  planning  with  short-horizon  planning  and  control  to  enhance  mobility  and  safety  in  complex  environments.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aAutomotive  engineering
■650  4▼aMechanical  engineering
■650  4▼aRobotics
■650  4▼aComputer  engineering
■653    ▼aAutonomous  ground  vehicles
■653    ▼aMotion  planning
■653    ▼aOptimal  control
■653    ▼aVehicle  dynamics
■653    ▼aControl  algorithm
■690    ▼a0548
■690    ▼a0540
■690    ▼a0771
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bMechanical  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-02B.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17359968▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books