基于改进人工势场的自动驾驶汽车弯道超车动态路径规划

动态路径规划是自动驾驶汽车避障控制的关键技术。针对自动驾驶汽车弯道超车工况，建立基于改进人工势场(Artificial Potential Field, APF)的动态路径规划方法。为使基于APF的动态路径规划方法能运用于包含弯曲道路的复杂交通环境，将已在直道环境验证过的道路APF函数通过极坐标系与笛卡尔坐标系的相互转换，建立考虑道路曲率的弯曲道路APF函数。针对根据车辆质心位置判断车辆碰撞风险方法存在的缺陷，提出考虑车辆体积的碰撞风险预判方法，建立综合考虑车辆位置、速度和体积的障碍车辆APF函数。基于弯曲道路APF和改进障碍车辆APF，建立道路环境综合APF，引导车辆实现弯道超车。为避免目标函数中子目标相互干涉，提高弯道超车安全性，提出根据本车与障碍车辆相对位置关系自适应调整权重矩阵的方法。基于Carsim/Simulink联合仿真平台，分别在静态障碍车辆和动态障碍车辆2种工况下，验证自动驾驶汽车弯道超车动态路径规划的有效性。研究结果表明：所建立的弯曲道路APF能引导车辆转弯行驶，避免冲出车道；目标函数权重自适应调整方法能根据超车过程动态调整子目标的权重，规划出符合道路交通安全法规的路径，避免车辆超车时提前折返原车道，提高了超车安全性；考虑车辆体积的障碍车辆APF提高了车辆碰撞风险的预判精度，有效避免碰撞事故发生。     

基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划与跟踪控制

本文中针对无人驾驶汽车弯道超车工况,提出一种基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划算法,以及一种基于线性鲁棒控制理论的汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。首先,分别基于螺旋下降函数、斜坡正弦函数和指数函数构建弯道引力势能场、同车道行驶较慢车辆斥力势能场和弯道边界斥力势能场,三者构成汽车弯道超车路径的搜索空间。随后,设计一种可应用于动态环境的增量搜索算法,逐步搜索汽车弯道超车路径搜索空间的最快下降方向,进而规划出汽车弯道超车路径。为执行规划出的汽车弯道超车路径,以线性2自由度汽车动力学模型为基础建立包含参数摄动的汽车弯道超车路径跟踪误差动态模型,并基于线性鲁棒控制法设计汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。最后,仿真验证所提出的汽车弯道超车路径规划算法和路径跟踪最优保性能控制策略的可行性和有效性,结果表明:所提出的路径规划算法和跟踪控制策略可安全、舒适地引导汽车完成弯道超车工况。     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。     

基于安全场改进RRT*算法的智能汽车路径规划方法

快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT~*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT~*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT~*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能计算出满足车辆轨迹曲率约束的有效路径,同时具有较快的搜索速度和更高的成功率。     

基于势能场虚拟力的智能网联车辆运动规划

传统人工势能场方法存在着纵向运动规划速度振荡、横向运动规划难以实现的问题。本文中建立了人工势能场虚拟力模型,提出了基于势能场虚拟力模型的车辆运动规划方法。通过评估自车与周边车辆的运动状态,生成位置和速度虚拟力,实现无振荡运动轨迹与速度规划。仿真结果表明:该方法能够实现安全、可行、平滑无碰撞的路径规划,并能克服传统势能场运动规划的振荡问题。通过与highD驾驶数据集中的车辆运动轨迹对比,表明基于势能场虚拟力的运动规划与真实交通环境下的运动状态基本相符,具有良好的实用性。     

基于人工势场算法的智能车辆路径规划仿真

将人工势场算法运用到智能车辆路径规划中,提出按照正弦避障换道方式以最小安全距离作为对称距离构建障碍点模型的方法,保证局部目标点处于对称轴线上,通过智能车辆行驶速度和转弯半径对转向角进行约束控制。最后,通过Prescan和Matlab软件联合仿真,验证算法的可行性和准确性,仿真结果表明算法能规划出平滑的目标路径,实现智能车辆平稳安全的路径规划与跟踪控制。     

面向车道变换的路径规划及模型预测轨迹跟踪

为解决智能车辆在车道变换过程中的路径规划和路径跟踪问题,首先,利用梯形加速度法设计了车道变换虚拟理想轨迹,该路径规划方法的适应性取决于车道变换时间、横向加速度及变化率等关键变量的约束条件,因而对各关键变量之间的数学关系进行了定量计算,并绘制了不同工况下的车道变换虚拟理想轨迹,用于分析各关键变量对路径规划的影响;其次,建立了线性离散的车辆动力学预测模型,综合分析了车辆模型的控制输入、状态变量以及道路结构参数等约束条件,构建了多约束模型预测控制（MMPC）系统用于车道变换路径跟踪,并基于Hildreth二次规划算法对其目标函数进行了求解,获得前轮转向角控制量,从而保证智能车辆在车道变换过程中的路径跟踪性能及操纵稳定性能;最后,利用MATLAB和Carsim软件对提出的多约束模型预测控制系统进行联合仿真,并构建单约束模型预测控制（SMPC）系统与其进行性能比较,分别对车道变换时间为3 s和6 s时的车道变换性能进行比较分析。结果表明：当车道变换时间为6 s时,2种控制系统都能较好地实现车道变换功能;当车道变换时间为3 s时,与SMPC控制系统相比较,MMPC控制系统能够在有效跟踪期望行驶路径的同时改善车辆的操纵稳定性,从而提高车辆在路径跟踪过程中的主动安全性能。     

智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

基于稳态转向特性的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆在高速公路上的换道安全性,分析了车辆在高速状态下的转向特性并对换道轨迹曲线的最大曲率进行限制,以防止车辆在换道过程中出现侧滑现象,分析了交通车对换道安全性的影响,利用多项式函数进行换道轨迹规划,以车辆侧向加速度和换道时间为换道优化函数的优化变量,建立了基于稳态转向特性和换道安全距离的换道模型。利用MATLAB和CarSim软件对换道轨迹进行仿真分析,结果表明,该换道轨迹规划方法能够安全平稳地实现智能车辆的换道行为。     

基于RRT与MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制研究

为分析智能车辆实时规划和跟踪控制的相互影响关系,基于改进的快速随机搜索树规划算法(improved-RRT)与线性时变的模型预测控制算法,提出了一种智能车路径规划与跟踪控制系统的构架。首先,采用目标导向、节点修剪、曲线拟合和最优路径选择等方法对基础RRT规划算法进行改进,保证规划路径满足车辆运动学约束并趋近最优解。然后,基于线性时变模型预测控制算法,实现智能车对期望路径的稳定控制。硬件在环仿真结果表明,车速为36 km/h,规划步长为2 m,规划周期为0.1 s时,侧向加速度小于0.2g,满足安全性和实时性要求。最后,分析了车速、规划步长和规划周期等因素对实时规划和稳定跟踪的影响。     

基于有限状态机的车辆自动驾驶行为决策分析

将智能车辆的自动驾驶运动过程分解为车道保持、车辆跟随、车道变换和制动避撞4种典型驾驶行为,基于有限状态机方法建立各驾驶行为间的逻辑关系及状态切换过程,同时,构建了面向自动驾驶的虚拟危险势能场,并对其结构关键参数和驾驶行为决策触发阈值进行分析。利用MATLAB/CarSim软件对不同道路工况下的自动驾驶行为决策过程进行联合仿真,并利用比例车辆模型和机器视觉系统对提出的方法进行试验验证。仿真和试验结果表明,虚拟危险势能场与有限状态机相结合的方法能够满足智能车辆的驾驶行为决策需求并实现主要的自动驾驶功能。     

基于安全参数的双车道元胞自动机交通流模型及两种交通规则下的模拟分析

提出了基于安全参数的双车道元胞自动机交通流模型,该模型主要在车辆确定性减速的过程中考虑驾驶员对前方车辆下一时间步速度的预估,安全参数代表驾驶员驾驶心理的冒险程度;基于不同安全参数,在双车道自由换道超车和禁止换道超车两种交通规则下,通过MATLAB数值模拟仿真得到车流量和车流密度之间的关系曲线,结果表明安全参数的增大可获得更大的交通量,道路上车辆较少时禁止换道超车也可增加交通流量,随着车辆的增加自由换道超车可提高道路利用率,随着车辆的进一步增加两种交通规则下的车流量基本一致。     

无人驾驶车通过高速公路闸口区的方法研究

高速公路闸口区域内,由于周围车辆行为的随机性,传统路径规划和智能决策方法不能实现无人驾驶车辆的安全行驶。针对这一问题,提出一种决策树的结构化控制模型,通过控制速度使车辆沿预定路径安全驶过闸口区。首先给出高速闸口区场景参数、闸口区收费窗口到匝道之间路径预定义方法和车辆模型;在此基础上提出决策树的结构化控制模型,控制速度实现车辆安全行驶,并采用纯追踪法使车辆沿预定路径通过闸口区;最后通过计算机仿真创建随机道路环境,验证决策树控制模型的安全性和车辆速度的连续性、加减速度的可执行性。结果表明,无人驾驶车辆在周围车辆遵守交通规则的前提下,通过决策树控制模型控制车身速度可实现安全通过高速公路闸口区,并且车辆速度、加减速度均符合交通规则且在车辆可执行范围内。     

基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究

针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。     

基于驾驶特性的超车模型研究

超车行驶作为驾驶人行车过程中重要的行为之一,与行驶安全性有着直接的联系。为建立符合驾驶人操作习惯的超车模型,本文通过实车试验采集不同驾驶人在高速公路的超车行驶数据,并以此采用多项式回归拟合建立基于驾驶人操作特性的超车模型,最后利用prescan软件对提出的超车模型进行了仿真分析,结果表明建立的超车模型能够真实地反映驾驶人超车过程中的操作习惯,为超车行为的研究提供了可靠的理论依据。     

基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统

智能汽车驾驶作为一项代表性的高新技术集成载体,能够提高车辆行驶安全性并减轻驾驶员操作负担,并且能够有效缓解交通拥堵压力。由于我国道路环境复杂多变,驾驶员经常采取超车变道操作,使得机动车超车变道的安全问题尤为严峻。为此,辅助驾驶员安全地完成超车变道过程,提出了基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统,以车辆实际速度与目标速度为参数,设计具有滑模控制特性的控制器。仿真结果与硬件在环台架测试结果表明,基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统能够较为有效地提高驾驶安全性,减轻驾驶员操作负担。     

基于安全与效率的八车道高速公路车辆运行规则研究

探讨了影响双向八车道高速公路车辆运行规则的流量、客货车比以及超车方向等因素,基于流量、平均速度和速度标准差变量构建安全函数,基于流量、速度和时间变量构建效率函数,并从安全与效率平衡角度出发,通过微观交通仿真软件VISSIM对不同流量、车道功能划分及超车方向组合而成的不同交通条件下的车辆运行规则进行仿真,得到了适应于不同交通条件的双向八车道高速公路车辆最佳运行规则,分析了超车方向对车辆运行安全和效率的影响。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆跟驰模型

为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为，以更加精确地进行车辆的运动决策，建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础，首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性，然后通过引入加速度参数对既有安全势场模型进行改进，改进后的安全势场模型能够有效刻画出在不同速度、加速度值下车辆安全势场的变化趋势。在分析安全势场变化基础上，构建的车辆跟驰模型强化了加速度参数对车辆跟驰行为的影响，由于不同速度、加速度信息在智能网联环境下车辆可以实时获取，因此该模型可应用于未来智能网联环境中。此外，在模型参数标定过程中，通过对NGSIM数据进行筛选，得到含有较多减速停车以及启动加速状态的轨迹数据，共筛选得到412组NGSIM真实跟驰车对数据，并最终利用人工蜂群算法对该模型进行参数标定。为评估模型仿真效果，选择OVM模型、IDM模型与本文模型进行比较，并选取均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE为参数标定结果评价与验证的指标，结果表明，建立的基于安全势场理论的车辆跟驰模型具有良好的精度，适用于描述考虑加速度参数条件下的跟驰行为，可为今后智能网联环境下车辆微观驾驶安全决策、交通流中观安全势场分布、交通流宏观状态估计等奠定理论基础。     

自动驾驶车辆侧向路径跟随控制算法仿真

路径跟随是依照规划轨迹信息通过对执行元件的控制实现沿期望轨迹行驶,控制算法对实现路径跟随非常重要。针对自动驾驶车辆的侧向控制技术,文章研究了基于最优预瞄理论的路径跟随控制,建立车辆二自由度模型和预瞄误差模型,设计模型预测控制（MPC）侧向跟随控制器以提高跟随精度。利用CarSim-Simulink联合仿真,仿真结果表明,该算法策略能稳定跟踪规划路径。     

基于超车行为的高速公路车辆侧向间距研究

通过驾驶模拟舱系统进行高速公路侧向间距安全性仿真研究,分析小客车在高速公路内侧车道超越大货车这一典型超车行为的车辆运行轨迹特征,在此基础上建立了超车过程中小客车与大货车侧向间距与车辆运行速度之间的关系模型,为高速公路横断面宽度设计提供参考.