基于鱼群算法的智能汽车换道轨迹规划

智能汽车的轨迹规划是智能汽车研究领域的重点问题,文章通过对换道过程中车辆状态的分析,利用多项式函数规划智能车辆的换道轨迹,引入轨迹优化函数,对换道轨迹进行最优化选取,并基于鱼群算法对换道轨迹优化函数进行最优化选取。仿真结果表明该换道轨迹规划方法可平稳实现智能车辆的换道行为。     

智能车辆自由换道模型研究

针对传统的车辆换道模型在换道过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、轨迹曲率不连续以及换道过程起始时刻侧向加速度不为零的问题,以四段式车道变换理论为基础,提出一种新的车辆自由换道轨迹函数,并引入B样条理论对换道轨迹进行再规划,进而建立一种新的高速公路车辆自由换道模型。该模型能够较好的解决传统车道变换模型存在的上述缺陷。给定车辆换道轨迹性能评价参数,利用Matlab仿真计算得到新模型产生的换道轨迹,并与另外两种换道模型产生的轨迹进行对比分析。分析结果验证了该模型的正确性及有效性。     

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。     

基于车车通信的车辆并行协同自动换道控制

为研究多车协同自动换道,分析了三车道八车场景中两车协同行为,对两车并行协同行为进行界定,提出了两车并行协同自动换道控制策略。针对三车道八车场景,以车车通信为条件,实时获取周围车辆的运动状态变化和换道意图,根据周围车辆的运动状态,设计了两车协同换道轨迹模型,规划换道车辆的参考协同换道轨迹。在此基础上,提出了并行协同自动换道安全距离模型,以形成换道车辆与周围车辆的换道轨迹约束,保证生成安全可靠的协同换道轨迹。最终根据规划的安全参考轨迹,采用模型预测控制算法,实时优化换道车辆的速度和前轮转角,实现轨迹纵横向跟踪。仿真结果表明,所提出的并行协同控制策略能够实现两车安全协同自动换道,同时提高换道效率。     

基于二次规划的智能车辆动态换道轨迹规划研究

为实现智能车辆的自主换道操作并满足安全性、舒适性和实时性等约束条件,提出一种针对动态交通环境的换道轨迹规划模型。该模型由道路平面曲线表征模块、路径生成模块以及速度曲线生成模块组成。首先,在道路平面曲线表征模块中,模型基于实时获取的周边道路信息,利用切比雪夫多项式插值法回归拟合出连续可导的道路平面曲线函数,用以保证模型在各种道路平面线形上的普适性。然后,在路径生成模块中,根据换道车辆初始时刻的运动状态,建立一系列多项式方程,并利用牛顿迭代法求解方程未知参数,以此生成连接初始位置和目标位置的换道路径,用以保证换道轨迹的平滑性。最后,在速度曲线生成模块中,以满足防碰撞约束、跟驰加速度约束以及车辆运动状态约束为目标,构建二次规划模型,生成沿着换道路径的车辆速度曲线,用以保证换道轨迹的安全性和舒适性。此外,考虑到周边动态的交通环境,车辆系统在每个时间步内会循环调用提出的模型实时更新换道轨迹,直至车辆到达目标位置。仿真试验结果表明：应用提出的换道轨迹规划模型,车辆能够有效避免与周边动态车辆发生碰撞,成功完成换道;基于二次规划框架,模型优化求解时间明显缩短,满足轨迹规划的实时性和有效性要求。     

基于驾驶特征学习的自动驾驶车辆换道轨迹规划

针对自动驾驶车辆换道过程中存在的车辆规划轨迹与人类驾驶员决策轨迹偏差较大问题,开发了一种基于驾驶员轨迹特征学习的换道轨迹规划算法。采集驾驶员换道轨迹曲线函数特征,在轨迹采样及成本优化相结合的轨迹规划基础上,采用最大熵逆强化学习策略迭代更新成本函数权重,并依据学习的成本函数筛选备选采样轨迹,生成反映驾驶员轨迹特征的自动驾驶车辆换道轨迹。试验结果表明,进行驾驶员特征学习后的换道轨迹基本包含在驾驶员换道轨迹区域内,且轨迹特征更为接近人类驾驶员换道轨迹特征,更能反映驾驶员主观感受。     

基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划

为满足智能汽车换道过程中安全性和舒适性的要求,提出了一种基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划算法。以动态规划换道时间和增加舒适性约束条件来改进五次多项式规划算法,在该基础上结合当前环境和换道始末状态计算出中转状态,并采用两次改进的五次多项式算法避免与前方车辆碰撞。轨迹规划与轨迹跟踪的仿真和试验结果表明,对于不同的工况,本文中提出的双五次换道轨迹规划算法在横向速度、加速度、加速度变化率以及算法运行时间等方面都具有优势,得到的轨迹也满足实际状况下的车辆换道要求,安全性得到提升且操纵稳定性良好,证明该算法具有一定的实际应用价值。     

基于相关向量机的换道安全性评估

针对传统换道预警系统算法存在的准确率和可靠率等问题,利用毫米波雷达、AWS视觉传感器、车载陀螺仪等设备搭建了试验车,在普通高速公路上对19名被试人员进行了实际道路驾驶试验,并从试验数据中筛选出近1000次换道行为数据.以3段式换道轨迹模型为基础,将横摆角速度统计值作为确定各个阶段曲率半径的依据,根据横摆角速度α= 0.05的上侧分位数确定可接受安全域的上限;并以换道持续时间的极大值为基准,通过分析12 s以上的换道过程,形成一系列控制点,采用B样条曲线规划确定了可接受安全域的下限.通过利用相关向量机(RVM)模型对换道过程参数进行估计,并利用7次多项式模型对换道轨迹进行拟合,然后将拟合轨迹与可接受安全域上限或者下限所围成面积与可接受安全域面积的比值作为预警参数,实现了对换道安全性的评估.利用真实数据对上述评估算法进行验证,结果表明,所提出的换道安全算法的评估结果能正确反映换道的真实安全性,并且与驾驶人的操作行为具有良好的相关性.      

智能车辆换道行驶的经济车速研究

本文旨在实现智能车辆在换道过程中经济车速规划。基于瞬态燃油消耗模型、车辆动力学模型和换道过程中道路曲率信息,利用动态规划算法求得车辆在换道过程中的经济车速轨迹。Matlab/Simulink与Car Sim联合仿真结果表明,与定速巡航算法相比,动态规划算法可节油8%左右。采用所提出的方法可在保证智能车辆安全行驶的基础上,提升其燃油经济性能,为智能车辆换道的速度控制提供决策依据。     

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。     

智能汽车换道轨迹规划曲线研究

目前随着信息化、数据化、自动化、智能化越来越深入,智能网联汽车也在飞速发展,在车辆换道的过程中,轨迹规划曲线就显得十分重要,直接决定换道的安全性、舒适性、效率等。随着轨迹规划曲线的发展,先后有人工势场法,曲线拟合法,搜索算法等方法,利用曲线拟合法进行轨迹规划也是当今智能车辆领域最常用的方法之一,通过给定的车辆的起始点和终点生成连续、舒适、满足动力性要求的曲线,并对曲线拟合的各个方法的优缺点进行比较分析。     

基于相关向量机和样条曲线的换道轨迹规划

针对现有跟踪算法不能很好地适应强非线性动态跟踪问题,提出利用稀疏特性更强的相关向量机(RVM)对换道参数进行估计,并采用样条曲线对估计值进行规划。将车辆纵向车速和横向车速以及横摆角速度作为表征参数,依据真车试验数据建立相应的运动方程、RVM输出方程以及条件概率方程,选取具有良好非线性特性的高斯函数作为核函数,依据不同带宽下模型性能的优劣确定最佳的带宽。对较为敏感的横摆角速度进行了滤波处理,通过对边缘似然函数进行迭代求解确定出权重分布和估计噪声,并采用RVM模型对换道参数进行估计,利用B样条曲线规划换道轨迹。测试结果表明:RVM具有良好的估计特性,相比SVM而言,其对核函数的敏感度较低,测试时间短,对大样本数据具有良好的适应特性,经过B样条曲线规划后,估计值的连续性和尖峰特性得到最大限度地改善。     

双闭环结构的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制

为提高智能车辆弯道换道的安全性能,对其换道轨迹跟踪控制进行了研究。考虑到纵向速度、横向速度及横摆角速度对换道过程的影响,建立了非完整约束条件下车辆的运动学和动力学模型。基于积分反演方法设计了外环车辆位姿控制器,将换道轨迹跟踪问题转换为在任意初始误差下跟踪参考位姿问题,基于非线性积分滑模控制方法设计了内环的动力学控制器,实现了对车辆运行速度的跟踪,分析了该控制系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明,所建立的控制系统可保证跟踪误差全局一致有界收敛,具有较快的收敛性和对时变参数不确定性的鲁棒性。     

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。     

基于虚拟现实的车辆换道最小安全距离研究

从换道需求和换道安全两个方面对换道行为进行了分析,结合阅读文献给出了常用的分析模型。在此基础上,以换道车辆为目标,运用车辆运动学理论,对车辆换道过程中目标车辆与周围车辆的安全距离进行了分析,给出了多车道、多车辆情况下相应的换道最小安全距离模型。为使换道时各车辆间的位置关系以及运动安全状态有效、直观的表现出来,利用虚拟现实建模语言VRML和Matlab/Simulink建立了联合动态仿真模型,对给出的最小安全距离模型进行了实验验证。实验结果显示,给出的换道最小安全距离模型能够有效的实施安全换道决策,避免碰撞发生。     

智能网联环境下的多车协同换道策略研究

为提高换道安全性、稳定性和换道效率,本文中提出一种智能网联条件下多车协同安全换道策略。通过建立基于激励模型的换道收益函数进行协同换道可行性判断。基于模型预测控制建立协同换道多目标优化控制函数,实现换道过程的分布式控制。提出一个两阶段协同换道框架,将换道过程分为稀疏纵向距离阶段和换道阶段,以解决由于避撞约束的高维度和车辆运动学的非线性造成的最优控制函数难以求解的问题。采用滚动时域优化算法对优化控制问题逐步动态求解。最后基于美国NGSIM开源交通流数据进行Matlab/Simulink联合仿真,验证了该策略的可行性与准确性。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

基于改进LSTM-NN的安全性自动驾驶换道轨迹规划模型

为改善现有的自动驾驶换道轨迹规划模型产生的换道轨迹与真实的换道轨迹存在较大偏差的问题，提出了一种改进LSTM-NN的安全敏感性深度学习模型，该模型可以缓解当前自动驾驶轨迹规划存在的不足，输出轨迹既保证了较高的精度又提高了安全性。CarSim仿真软件模拟了本模型产生轨迹的可跟踪性，结果显示轨迹非常平滑，并且自动驾驶车辆可以高效、安全地完成换道。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

智能汽车换道路径规划研究

换道是智能汽车在道路行驶操作中重要部分之一。传统的换道路径规划方法在进行换道路径规划时往往只考虑车辆运动学及动力学约束,所生成的换道路径与熟练驾驶员驾驶车辆的行驶轨迹有很大差别。因此,文章通过研究熟练驾驶员的换道行驶路径特征,提出了一种仿熟练驾驶员换道路径规划方法,能够有效提高智能汽车舒适性。