无人驾驶汽车局部路径规划算法研究

无人驾驶汽车局部路径规划算法应确保避障的安全性、实时性和路径的平滑性等。本文提出了一种基于离散优化的局部路径规划算法,即采用代价函数分别评估离散生成的候选路径的安全性、平滑性等,再根据各代价函数加权计算获得局部最佳路径。针对障碍物移动随机性,设计了一种基于运动估计结合高斯卷积的移动障碍安全性代价函数;考虑候选路径曲率的变化及其连续性,设计了路径平滑性代价函数。使用了一种新的坐标转换计算方法将路径从s-ρ坐标系转换到大地笛卡尔坐标系,提高了实时性。最后,利用PreScan和Matlab软件进行联合仿真,并在"远飞"无人车实验平台上进行了真实道路场景的实车实验。实验结果表明:提出的路径规划算法不仅能使无人车安全、合理地规避静止和移动障碍,且完全满足局部路径规划算法对实时性的要求。     

基于移动子目标的复合式路径规划算法

为使无人驾驶汽车无碰撞、高效到达目标点,针对当前未同时突出全局路径和局部路径优点的问题,通过激光传感器检测无人驾驶汽车周围环境,用子目标点与无人驾驶汽车的连线将平面环境划分为左、右2个半平面,分别搜索可通行的自由扇区,根据一种代价函数评价各个自由扇区得到最优的路径。考虑无人驾驶汽车各时刻的姿态不同,为无碰撞的切入最优路径,创建基于无人驾驶汽车到阻塞区域距离和当前车速的风险评价函数,基于人的驾驶行为,创建以风险评价值和切入最优扇区的转角为输入,无人驾驶汽车角速度和线速度为输出的模糊控制。在全局路径已知的条件下,在全局路径上为实时的局部路径规划选择子目标点。根据环境等因素的影响,将子目标划分成被未知阻塞区域遮挡、被已知阻塞区域遮挡且遮挡前子目标可见、被已知阻塞区域遮挡且遮挡前子目标不可见3种状态,为引导无人驾驶汽车,分别分析其子目标所处的状况并提出子目标应当按照一定速度向特定方向移动的方案。研究结果表明:该方法能够很好地解决局部路径规划层无远见的问题,全局路径上的子目标点有效地引导无人驾驶汽车前往最终的目标,同时又不会与阻塞区域发生碰撞,保证了无人驾驶汽车行驶的平顺性,实现实时无人驾驶汽车路径达到最优,又很好地关联了全局路径规划层和局部路径规划层。     

利用激光点云的城市无人驾驶路径规划算法

为了解决随机采样算法受感知环境不确定性影响下的弱鲁棒性以及弱可靠性问题，采用一种基于激光空间势场的渐优随机采样算法框架来设计符合无人驾驶需要的规划算法。针对感知环境的不确定性，首先基于势场原理与激光障碍物点云构建一个融入了斥力场的规划空间，解决激光障碍物提取中的过分割等问题。其次，利用规划空间来处理随机采样算法中的采样策略、最优母节点选取策略、修剪策略以及最终路径选择策略。再次，在算法中加入了Anytime策略来提高优化解的利用率，使得算法的计算效率满足无人驾驶实时性的要求。同时，为了保证无人驾驶中规划路径的鲁棒性与可靠性，创建了一个综合5重因素的代价函数来选择最优路径，并根据不同的无人驾驶场景来调整相对应的参数；最后在城市测试道路上进行了实地测试。结果表明：设计的算法框架能够适应最高时速40 km·h^-1的城区驾驶环境，并能完成跟驰、换道、融入以及静动态障碍物的避障决策。在与SST算法的对比试验中，所提出的算法在各个试验中的轨迹、方向盘转角以及速度的平滑性都优于SST算法，其轨迹与障碍物的距离也优于SST算法。     

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。     

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。     

基于改进人工势场法的无人驾驶车辆局部路径规划的研究

本文旨在研究在结构化道路上行驶的无人驾驶汽车的局部路径规划.基于人工势场法,利用高斯组合隶属函数建立引力的目标点函数,在引力点函数中考虑障碍物约束和车辆约束,并引入调节因子,建立了改进的无人驾驶汽车人工势场模型,消除了传统人工势场法容易陷入局部极小的问题.硬件在环试验结果验证了所提方法的有效性.     

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。     

考虑路径平滑性和避撞稳定性的智能汽车弯道轨迹规划研究

针对智能汽车弯道避障问题，提出了一种兼顾规划曲线平滑度和车辆稳定性的轨迹规划方法。将轨迹规划分为解耦的路径规划和速度规划处理，利用改进的快速随机搜索树（RRT）构建曲率连续且曲率变化量最小的无碰撞的螺旋线路径。改进后的RRT基于深度神经网络的度量函数，选取并连接代价函数最小的树节点，并通过搜索附近节点寻找是否存在代价函数更小的节点。而在速度规划中首先根据道路限速规则，采用梯形规划输出连续的目标加速度曲线。然后基于螺旋线路径曲率和自车状态，采用预瞄加速度矢量控制（PGVC）动态调整目标加速度，最后通过加速度控制逻辑获得最终的期望加速度。仿真结果表明，所提出的轨迹规划方法不仅能使智能汽车满足弯道避撞和路径跟踪的目标要求，且提高了车辆高速过弯的稳定性能，同时本文还验证RRT的快速收敛性质、路径平滑性和基于并行计算的实时性。     

复杂动态环境下智能汽车局部路径规划与跟踪算法研究

路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术，而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况，无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题，提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性，在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇；考虑动态碰撞安全影响，在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求，规划车辆速度；此外，综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素，以选择最优路径。在路径跟踪层面，基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器，以跟踪误差最小为目标，采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后，基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台，设计多车道，多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明：由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标，极大地提升了规划器性能，使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度，降低换道次数，从而保证智能汽车的主动安全性能，提升了通行效率，使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。     

基于成像模型的车道线检测与跟踪方法

针对结构化道路上存在非车道线标记干扰的情况,提出一种基于成像模型的线扫描车道线检测及跟踪方法。检测算法中首先对路面图像进行形态学高帽变换预处理,然后建立前方道路图像的成像模型,将图像坐标系中车道参数和世界坐标系中实际车道参数对应,对图像进行初扫描,利用边缘贡献函数及RANSAC算法选取最确定线后,以此线为标准进行二次扫描,得到边缘点后统计边缘贡献函数局部最大值并拟合成直线车道线。跟踪算法中运用Kalman滤波器预测车道线区域,并提取符合标准的控制点拟合成模型为B样条的车道线。试验结果表明:该方法能够快速准确地在复杂环境中提取多个车道线,尤其对存在非车道线道路标记干扰的情况有显著效果。     

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。     

无人驾驶汽车路径规划算法研究综述

无人驾驶汽车是目前汽车发展的一个大方向,无人驾驶的实现依靠于汽车的感知、决策和控制功能。路径规划属于决策中重要的一环。目前,无人驾驶汽车的路径规划算法存在受环境影响较大,无法适用于复杂的道路环境的问题,基于此文章对无人驾驶汽车轨迹规划算法进行归纳。其在广义上可分成全局路径规划和局部路径规划两种,文章对上述两种规划进行细分并介绍了各种路径规划方法的原理,分析了各个方法的优劣,为无人驾驶汽车路径规划算法的研究提供参考。     

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。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述（双语出版）

分析了近年来智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）运动规划方法的研究，根据规划时空尺度和任务目标，将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务，回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状；探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响；从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面，提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明：由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径，而路网中同时存在不同网联等级的ICV，这将增加路径规划问题的求解难度；现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况，将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题；ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点，如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题；借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识，但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限；采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略；根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论，有助于发挥各类理论的优势，提升规划算法的灵活性和适用性。     

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。     

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。     

基于前车轨迹预测的高速智能车运动规划

针对现有运动规划算法大多只考虑障碍车当前状态,本文中提出一种基于前车运动轨迹预测的高速车辆运动规划算法。首先,融合考虑驾驶意图与基于车辆运动模型的方法对前车轨迹进行预测;然后,采用贝塞尔曲线(Bezier)规划主车运动轨迹,结合避撞过程中与前车碰撞风险概率,高速避撞车辆速度变化特点以及车辆运动稳定性等因素建立目标函数,并考虑车辆动力学与运动学约束,使用序列二次规划(SQP)方法对Bezier曲线的控制点和主车运动目标点位置进行优化求解,得到最优避撞运动轨迹;最后,以前车直行和换道两种工况为例,对主车的避撞运动轨迹进行规划,分析不同工况下主车避撞过程中的运动状态变化以及与前车碰撞风险概率变化。结果表明,所提出的运动规划算法能够保证车辆的避撞安全性与运动稳定性。