考虑车辆运动约束的最优避障轨迹规划算法

无人驾驶车辆进行障碍物规避时,须考虑车辆的运动特性以保证避障过程的安全性、舒适性、操纵稳定性等。本文中提出了一种在车辆运动约束下的避障轨迹规划算法。该算法结合障碍物的运动状态和位姿信息,在局部环境地图中对超越障碍物的期望位置进行局部采样组成离散终端状态点集,将复杂道路环境中的避障轨迹搜索问题转换为自车与状态点集之间的轨迹拟合和寻优问题。轨迹的拟合通过基于车辆侧向动力学模型的Bézier曲线规划器实现,而寻优过程则考虑到了车辆进行轨迹跟随过程中的行驶平顺性和操纵稳定性。通过与常规State Lattice算法和MPC算法在多种测试环境中进行避障效果的对比,结果表明本文中提出的规划方法在测试场景中能够使车辆安全、合理地规避障碍,同时在轨迹平顺性、操纵稳定性等方面有较好的表现。     

基于障碍物衍生状态格的智能车避障轨迹规划

对智能汽车避障过程进行研究,提出衍生状态格的概念,并在此基础上确定避障轨迹规划算法。该算法结合避障车辆和障碍物的运动状态和位置信息,将复杂道路环境中期望避障轨迹的求取问题转换为避障车辆和状态格之间的轨迹规划问题。由相关算法生成的避障轨迹能针对性地考虑障碍物的状态并适用于多障碍物环境,提出状态格成本的概念,再采用Dijkstra搜索算法在多条可行避障轨迹中进行寻优。仿真结果表明,汽车在障碍规避过程中横摆角速度和侧向加速度值均符合稳定性要求,验证了该算法的可行性。最后通过CarSim/LabView硬件在环试验对该方法进行了进一步的验证,所得结论与仿真结果基本一致。     

改进人工势场法的避障轨迹规划

避障轨迹规划是无人驾驶技术栈中不可或缺的一环,关系到无人驾驶车辆在道路上行驶时的安全性。文章主要研究基于人工势场法的轨迹规划方法,针对该方法中的局部最优及目标不可达的固有缺陷,考虑到在结构化道路上行驶的车辆纵向的变化能力远大于横向。提出了基于Frenet坐标系的势场分布改进方法,将势场沿横向按比例缩放,避免了自车在进行借道绕行时由于多重势场的叠加而产生的路径抖动甚至规划失败。针对局部最优问题,建立了基于安全走廊的逃逸轨迹规划方法。当自车陷入目标不可达情况时,通过动态调整势场引导自车规划出最优方案。最后,在不同交通场景下对提出的改进方案进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的方案能够有效提升人工势场法的性能。     

基于分段优化的车辆换道避障轨迹规划

为提高复杂道路场景下智能车辆换道避障的安全性和舒适性，提出了一种基于分段优化的智能车辆换道避障轨迹规划方法。首先考虑多种换道可能，根据本车状态和多个采样点生成基于五次多项式的候选y-x曲线簇和x-t曲线簇；其次基于指数函数设计了一种障碍风险评价函数，并结合轨迹平顺性、利他性和行驶效率等构建了综合评价体系，选取出最优参考轨迹，为智能车辆换道避障提供方向和速度的参考，以防止轨迹优化时陷入局部最优；为适应障碍物运动状态时变的特点，以参考轨迹为引导，构建分段五次多项式y-x曲线和x-t曲线，并考虑与障碍车辆的碰撞风险建立了优化目标函数，将轨迹优化问题转换成带约束的非线性规划问题，通过外点法求出最优轨迹。最后基于MATLAB平台进行了仿真验证，结果表明，所提出的轨迹规划方法在满足换道平顺、舒适要求的基础上提高了车辆的环境适应性和避障调整能力。     

基于预测风险场的智能汽车主动避撞运动规划

针对自动驾驶汽车侧方和后方的主动避撞问题,提出了融合障碍物运动预测的预测风险场和基于预测风险场的运动规划方法。在Frenet坐标系下,通过运动学模型预测未来场景下的各障碍车信息,建立基于道路纵向、横向和时间3个维度的预测风险场。考虑车辆动力学和速度、加速度与曲率约束,采用动态规划方法完成行为决策,并使用多项式曲线和二次规划方法对决策轨迹进行优化。结果表明:预测风险场能准确识别周围障碍车潜在风险随时间的变化趋势,并规划出满足各项约束的避撞轨迹,保障车辆运行的安全性和稳定性。     

无人驾驶车辆解耦混合运动规划方法研究

高速公路无人驾驶车辆运动规划要充分考虑车辆的动力学特性和道路环境构成的复杂约束,优先确保车辆的无碰撞行驶轨迹,同时算法实时性比常速情况下要求更高,要充分考虑计算的复杂性。提出一种可生成横纵向最优解逼近群的解耦增强混合运动规划方法,引入Frent坐标系将运动规划问题进行横纵向解耦,在横向偏移规划中融合数值优化和多项式规划算法,在纵向速度规划中融合围绕速度和围绕避障规划算法,解耦规划完成后使用代价函数和碰撞检测方法对生成的轨迹群进行评估和选择。搭建Apollo-LGsvl无人驾驶联合仿真测试平台,对所提出的运动规划方法进行仿真验证。结果表明,提出的横纵向解耦增强混合运动规划算法在高速公路各工况中所生成的运动轨迹能够有效避免车辆发生碰撞,其横向偏移和纵向速度均能满足二阶平滑,最大横向加速度、最大纵向加速度、最大纵向jerk等满足动力学约束。该方法有效减少了最优解逼近群内的轨迹数量,使轨迹评估阶段计算复杂度降低了46%,证明提出的方法具备一定的应用价值。     

基于hp自适应伪谱法的智能汽车紧急变道轨迹规划与优化

为了提高智能汽车紧急变道轨迹规划的实时性和适应性,将紧急变道过程分为初始阶段和跟踪阶段,初始阶段的轨迹由优秀驾驶人紧急变道模型产生,跟踪阶段的轨迹采用Sigmoid函数规划出紧急避让路径。首先通过聚类分析处理优秀驾驶人转向操作的实车试验数据,拟合得出紧急变道过程中的方向盘转角随时间的关系（即驾驶人紧急变道模型）,作为智能汽车在紧急变道初始阶段不同速度下车辆控制的输入量。然后通过建立与求解约束方程,满足避撞约束、侧向位移约束以及最大侧向加速度约束,得出Sigmoid函数表达式,作为智能汽车在紧急变道过程跟踪阶段的参考路径。最后利用hp自适应伪谱法加入切换点的物理量约束,逼近全局正交多项式的状态量和控制量,自动调整和处理2个阶段的切换点位置和衔接问题,以最小变道距离为目标对跟踪阶段的变道轨迹进行优化。运用PreScan与MATLAB对4种不同工况下的紧急变道轨迹规划进行联合仿真。结果表明：提出的轨迹规划与优化方法在满足各项约束的情况下成功避开障碍物,同时缩短了需要优化的轨迹,优化时间都小于0.9 s,并且与基于多项式函数轨迹规划方法相比,该方法能够以距障碍物较远的距离避开障碍物,在不同的车辆速度、道路曲率和障碍物宽度的复杂工况下具有更好的适应性。     

智能快递车避障路径规划系统设计与实现

文章提出一种基于高精度RTK惯性组合导航和激光雷达的智能快递车避障路径规划系统设计与实现方案。智能快递车利用高精度RTK惯性组合导航自主行驶,激光雷达感知前方障碍物。在障碍物聚类分析的基础上,进行避障算法的设计。将障碍物投影到二维平面上,用平行于坐标轴的矩形进行包络,将投影轮廓规则化。利用延长系数实现面积膨胀,并将膨胀后的矩形左侧边作为避障路径,进行高斯坐标的统一。之后与GPS路网曲线融合,完成避障路径的规划。     

基于制动转向协同控制的智能车紧急避障研究

为使车辆在紧急情况下能够快速稳定地完成换道避障,本文中将车辆纵向控制和侧向控制结合在一起,综合考虑车辆在紧急制动转向避障的过程中由于路面附着条件的限制可能会造成车辆失稳问题,在上层进行避障规划过程中加入基于哈密顿能量函数的理想纵向力和侧向力分配,并搭建稳态预测动态校正驾驶员模型跟踪规划的期望路径。然后利用Matlab/Simulink搭建3自由度车辆动力学模型,并基于Carsim和Labview的硬件在环试验对理想纵向力和侧向力的分配进行验证,仿真结果表明,所计算的纵、侧向力分配规律能够在车辆紧急制动转向避障时,在较短的时间和纵向距离条件下行驶到相邻车道。最后通过实车试验进一步验证了所提出方法的有效性。     

渐优随机采样算法在结构化道路无人驾驶中的应用

为了解决随机采样算法在结构化道路无人驾驶应用中无法优化收敛的问题,采用渐进优化的采样算法框架设计符合驾驶需求的规划算法。针对渐进优化算法的耗时问题,首先选择不需要Steer(转向函数)的SST算法作为基础框架以规避求解边界值问题。其次,算法融入"Anytime"策略以提高优化解的利用率。再次,改进的闭环控制策略能减少车辆的实际轨迹与规划路径的误差。在设计的闭环策略中,应用4-D车辆运动模型以保证规划路径符合车辆的实际运动轨迹。为了保证驾驶的安全和舒适,设计了一个综合四重因素的代价函数,且根据不同的驾驶场景调整相应的权重参数。最后,利用真实的无人车在无人驾驶城市测试道路上进行测试,测试场景包括前方静态障碍物躲避、前方动态障碍物跟随以及超车和复合动静态障碍物。测试中,采用车辆的速度和转向数据代表算法的优化收敛特性和运动平稳性。研究结果表明:设计的算法能在时速30km·h-1下完成避障、跟车、超车等机动;无人车在跟驰决策下可保持30km·h-1的最高速度,在避障过程中可实现最高15km·h-1的速度,在跟车决策下可根据前车速度变换自身速度以保持合理的车距和运动平滑性。     

基于MPC的局部路径规划与路径跟踪控制研究

文章主要针对无人驾驶车辆在进行路径跟踪遇到障碍物时,需要局部重新规划出一条可行路径的问题,首先基于车辆点质量模型的MPC局部路径规划算法,得到满足车辆动力学约束并实现避障功能的局部路径,然后在二自由度车辆动力学模型的基础上基于MPC进行路径的跟踪,最后使用Simulink/Carsim进行联合仿真验证,结果表明基于该局部路径规划与路径跟踪算法能够可靠地规划出避开障碍物的局部路径,实现高速下的路径跟踪。     

基于动态博弈算法的切入场景下自动驾驶车辆运动规划研究

鉴于在车辆换道切入的场景中，自动驾驶车辆容易出现频繁的误减速、误避让，而造成通行能力和乘员舒适性的下降，提出一种基于主旁车动态博弈的切入场景决策规划算法。在行为决策层，根据切入场景中主旁车的冲突性关系，联立相关车辆运动方程建立整体系统的运动模型，构建考虑旁车状态的切入博弈模型，设计安全性和舒适性收益函数，进行驾驶行为博弈，输出行为决策结果。在轨迹规划层，根据车辆间距构建避障约束条件，以Sigmoid函数轨迹的变曲率和速度切向矢量的时间分量来构建车辆动力学约束。同时以加权收益方式联合考虑驾驶习惯和舒适性等需求，建立轨迹规划数学模型，求解得到满足上层博弈决策要求的运动轨迹。Carsim-Simulink联合仿真结果表明，在不同的初始条件下主车与切入的旁车能进行多种形式的合理的交互决策，准确完成切入场景下的运动规划任务，车辆能准确跟踪输出的轨迹，更符合一般驾驶习惯，提高了车辆的舒适性。     

面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划

为解决城市低速条件下智能汽车在避障过程中的路径规划问题，提出面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划方法。首先，划分车道可行区域，利用3次拉格朗日插值法拟合车道边界，并根据"车-路"的相对位置关系将车道区域进一步划分为车道间区域与车道内区域两部分。其次，以区域虚拟力场进行动态交通场景模拟，包括在障碍车周身沿车道方向的虚拟矩形区域斥力场，行驶目标位置的虚拟引力场和车道保持虚拟区域引力场3个部分，然后结合划分的车道区域确定各虚拟力场的作用区域。再次，建立主车动力学与运动学模型，障碍车运动学预测模型，把主车与障碍车无碰撞，主车行驶在车道内区域，趋向目标位置以及保证车辆稳定性作为优化目标，综合车辆模型的控制输入、状态变量等动力学约束条件，构建多目标的滚动时域控制器用于车辆避障路径规划，求解获得前轮转角作为控制量。最后，利用MATLAB和veDYNA软件对提出的路径规划控制系统分别在静态障碍和动态障碍工况下进行联合仿真。研究结果表明：该方法能够很好地解决躲避静态障碍和低速动态障碍车的问题，控制车辆驶向目标位置，并且在避障过程中满足车辆的动力学约束，同时又不会与道路边界发生碰撞，保证了车辆的安全性和稳定性。     

行人过街模拟及车辆右转避障路径规划方法

为解决无信号十字路口右转车辆与同侧过街行人的交互冲突问题,提出一种模拟过街行为的行人过街运动模型,设计了车辆横纵向解耦避障路径规划算法,并进行了仿真实验。使车辆面向动、静态行人时能合理切换避障路径规划策略;同时,将过街运动模型驱动下的行人作为车辆避障对象,以过街模型输出的行人未来轨迹生成车辆纵向速度规划障碍位移—时间区域,从而让行人未来运动状态反馈到车辆避障中。结果表明:本文的行人过街运动模型相对观测值的准确率达到了90%,因此,该模型复现了行人过街过程;能根据行人运动状态切换避障方案,使车辆安全避让过街行人。     

基于代价函数的无人驾驶汽车局部路径规划算法

局部路径规划层作为无人驾驶汽车软件层的重要组成分布,如何有效、安全地到达目的地是当前研究的热点。针对结构化道路信息,充分考虑车道线的约束,在使用Frenet坐标系理论的基础上,提出一种考虑到车道线曲率和障碍物模型信息,得到不同车道上其他道路参与者的位置信息,以便计算其他障碍物模型对本车危险程度,综合算法实时性、轨迹平顺性等要素的最小代价局部路径规划算法。在局部路径规划过程中,沿着参考线（Frenet坐标系下X轴上一段路径）选取多个路径分割点,Frenet坐标系下在每个分割点处沿Y轴进行控制点离散,每个路径分割点处选取1个控制点构成路径控制点集合,使用一元三次方程对每种排列组合路径进行拟合,从而使用代价函数对每种排列组合路径进行评估,代价函数值最小为最优的局部路径。代价函数考虑拟合轨迹到障碍物的危险程度、轨迹平顺性、轨迹到当前参考线（实时在全局路径规划层上根据车速得到一条当前需要跟踪的理想轨迹）的偏离程度、拟合轨迹行驶方向的改变程度、无人驾驶汽车最小转弯半径。研究结果表明：在不同试验场景下,所提出基于代价函数的局部路径规划算法,能规划出一条不与障碍物发生碰撞的最优路径,并能保证无人驾驶汽车行驶轨迹平顺性和路径规划层实时性的要求。     

基于触须算法构建与修正的智能车辆自主驾驶与避障

基于二自由度的智能车辆模型,研究了在不同转向盘转角和车速下,影响行车轨迹的因素.构建了基于行车轨迹的触须,对障碍物的避障算法进行了分析.根据三维和二维激光雷达测得的数据绘制512×512地图,实现智能车辆合理和自主避障.仿真和试验结果验证了模型和算法的有效性.     

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。     

基于状态空间采样的高速公路智能网联车辆轨迹动态规划

为实现智能网联车辆在高速公路动态行车环境下的轨迹实时规划，提出一种基于状态空间采样的轨迹动态规划方法。首先，以安全性为原则选取主车当前行驶的理想车道。基于Frenet坐标与笛卡尔坐标的转换关系，建立车辆运动横、纵向解耦的独立积分系统。将高速公路常见的行驶状态分为车道保持与定速巡航、变道以及前车跟随3类，预测主车行驶车道并针对3类行驶状态分别设计轨迹终端的目标配置方法。然后，利用多项式函数生成连接初始配置和目标配置的多条待选轨迹。构建考虑轨迹偏离理想车道程度、始末速度变化、规划周期和轨迹舒适性的综合损失函数，结合速度、加速度、曲率检查来评价各条待选轨迹的成本并进行排序。最后，预测车辆的横、纵向运动轨迹并构建一种胶囊形的车辆虚拟安全边界，通过碰撞检测，确定主车的最优轨迹，设置动态规划触发条件及时更新最优轨迹并避免过度规划浪费资源。研究结果表明：提出的算法能满足高速公路场景的动态规划需求；通过对轨迹规划周期、虚拟安全边界、动态规划时间间隔等关键参数的分析与优化，主车的横摆角速度范围稳定在-0.1~0.15 (°)·s^-1，横向加速度范围稳定在-0.16~0.32 m·s^-2，跟踪参考轨迹的最大误差不超过0.022 m，提出的算法能规划出具有高安全性、稳定性和舒适性的轨迹。     

基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略设计

针对汽车高速紧急换道避障轨迹规划与跟踪控制问题,提出一种基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略。首先,采用汽车运动学与动力学模型相结合的方式将汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题转换成汽车高速紧急换道避障最优控制问题,再通过Radau伪谱法将其转化为非线性规划问题,从而直接得到汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题的最优解,即:目标轮胎纵向滑移率和目标前轮转向角速度。随后,采用离散滑模变结构控制理论设计了对参数摄动和外界干扰具有强鲁棒性的车轮滑移率自适应滑模跟踪控制律,实现目标轮胎纵向滑移率的跟踪控制。最后,基于高精度的车辆动力学软件构建模型在环仿真系统,验证所提控制策略的可行性和有效性。     

基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法研究

为对智能车周围环境中车辆的行驶轨迹做出合理、有效的预测,提出了一种基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法。首先,接收感知得到的障碍物信息,结合高精度地图提供的车道线信息,对车辆进行行为识别;然后建立s-l坐标系,将车辆运动分解为沿车道线方向(纵向)的运动和垂直于车道线方向(横向)的运动,依据行为识别结果得到车辆在横、纵向运动的多项式方程;再以高精度地图中的车道线曲率作为约束,筛选出一条最优的预测轨迹。实车实验结果表明,在车道保持、换道和转弯3种基本行为下,车辆在4 s内的轨迹平均预测误差分别为:0.52,0.51和1.03 m,较CTRA模型预测误差分别减小了1.81,4.48和5.49 m,单个车辆轨迹预测平均耗时为0.103 ms,验证了本文中所提方法的有效性、准确性和实时性。