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。     

自动驾驶车辆避障轨迹规划

目前无人驾驶发展迅速,城市运营环境中避障轨迹规划是核心问题之一,如何避免轨迹离散优化过程中可能出现的角碰等状况逐渐成为研究热点。文章比较了轨迹规划中坐标系的优缺点并选取笛卡尔坐标系,提出考虑自车形状的车辆模型,在车辆模型基础上结合新的障碍物边界处理方法进一步排查可能的碰撞危险区域,以起到简化环境信息避免进行碰撞检测、减少规划耗时的效果。结合自车与周围障碍物位置关系,文章提出通过使用运动走廊,结合MinimumSnap最优化理论进行硬约束轨迹优化,最后通过仿真验证证明该方法可行,并且能够有效满足避障场景下安全性和舒适性要求。     

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。     

智能汽车避障风险评估及轨迹规划

为提高智能汽车自动驾驶避障风险评估的准确性和快速性,将基于汽车状态和驾驶员意图的轨迹预测进行融合,同时考虑汽车行驶中的确定因素和非确定因素,基于车道行驶和交叉路口两种典型工况,从多方面对快速搜索随机树算法进行了改进,引入了目标偏向策略,改进了节点选择策略,提出了节点删减策略和轨迹平滑方法。仿真验证结果表明,该方法可使汽车有效避开障碍物,确保安全行驶。     

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。     

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DDPG的无人车智能避障方法研究

本文中提出一种基于强化学习的无人车智能避障方法。鉴于无人车运动必须满足内外约束,包括汽车动力学约束和交通规则约束,且动作输出必须连续,而传统强化学习无法应对连续动作空间问题,提出了一种改进的DDPG算法,解决连续动作空间问题,实现转向盘转角和加速度的连续输出;采取多源传感器数据融合,满足无人车避障算法的状态输入;增加车辆内外约束条件,使输出动作更合理有效。最后,在开源仿真平台TORCS进行仿真,验证了算法的有效性和鲁棒性。     

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RGB-D SLAM的智能车自主避障与路径规划试验研究

针对GPS信号弱、导航数据缺失场景下自主移动车辆难以精准定位的问题,采用即时定位与地图构建(SLAM技术实现未知环境下无人小车地图构建与自主定位功能,采用动态A*算法实现了无人小车的避障与路径规划。分别进行了验证试验和未知环境下局部路径规划及全局路径规划试验,结果表明,提出的方案能有效地控制小车自主规划路径,避开障碍物到达目的地。     

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SMPA的半挂车自动泊车运动规划方法研究

半挂车辆的非稳定运动学特性为其泊车过程中自主运动规划带来严峻挑战。针对半挂车在多障碍物的静态场景中泊车运动规划算法效率低、结果平滑性差等问题,本文提出了序列式运动规划方法（sequential motion planning algorithm, SMPA）。首先,提出了基于二次规划策略和改进双向快速扩展随机树（bidirectional rapidly-exploring random tree algorithm,Bi-RRT）的初始路径生成方法。然后,结合车辆非完整微分约束下的路径节点可行性判别方法研究,提出基于概率的目标偏向采样策略,提高了采样效率。最后,构建了面向车辆系统控制变量连续性的非线性最优化控制模型,解决泊车换向点的对接问题,提高了泊车轨迹平滑性。仿真结果表明,该方法在多障碍物场景中,规划时间相比Hybrid A~*和Bi-RRT分别降低了86.71%和21.44%,轨迹质量也更具优越性。     

装载机避障轨迹规划及模型预测轨迹跟踪

轮式装载机在工作区域行驶时，避障过程频繁，以往的避障轨迹规划未考虑整车转向半径约束和车速变化，也较少考虑整车在动力学模型条件下的轨迹跟踪性能。针对上述情况，以自动驾驶轮式装载机为对象，基于最优快速随机扩展树算法（RRT^*），考虑车身膨胀圆个数，生成全局最优避障路径，以整车最小稳定转向半径为约束，利用CC-Steer算法对避障路径进行平滑处理，采用路径-速度分解算法规划满足整车在加速、匀速和减速状态下的避障行驶轨迹。基于整车动力学模型，考虑行驶过程中的横向位置偏差和航向角偏差，并将整车动力传动系统视为1阶惯性环节，构建装载机动力学状态空间方程。以加速度和铰接角为控制输入，以车速、横向位置偏差和航向角偏差为控制输出，建立整车动力学预测模型，以加速度、铰接角和车速为约束条件，将目标函数转换为二次规划问题，建立满足装载机在工作区域避障的模型预测轨迹跟踪控制系统。以规划的非匀速行驶避障轨迹为目标，利用构建的模型预测轨迹跟踪系统，进行自动驾驶轮式装载机的轨迹跟踪仿真。研究结果表明：所提方法能够很好地控制自动驾驶轮式装载机从初始位姿驶向目标位姿，实现整车在工作区域的避障过程，且在避障过程中满足整车的约束要求，保证整车在轨迹跟踪过程中的安全稳定性能。     

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。     

面向城市道路的智能网联汽车多车道轨迹优化方法

为提高城市路网下智能网联汽车的通行效率以及燃油效率,提出面向城市道路的多车道时空轨迹优化方法。首先,结合多车道时空位置关系定义智能网联汽车状态与约束,综合考虑通行效率与燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型,并采用庞特里亚金极大值算法进行求解。然后,本文设定协同换道的规则,并通过Q-learning算法获取最优的换道策略。最后,通过SUMO/Python联合仿真验证了该方法可以在不同车辆饱和程度、绿信比状态及最低通行速度条件下有效提高通行效率,且燃油效率得到明显改善。     

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。     

单车场景下城市交叉口的智能驾驶车辆左转决策研究

在复杂动态的城市道路环境中,不同的交通参与者之间会不可避免地产生时间或空间上的冲突。针对该问题,对智能驾驶车辆在城市交叉口左转时潜在的冲突行为进行分析并建立决策模型。考虑了车辆运动模式并基于高斯过程回归模型(GPR)建立了直行车辆长时轨迹预测模型,结合轨迹预测提出了基于冲突消解的智能驾驶车辆决策流程(模型)和考虑多因素的驾驶动作选择方法。基于Matlab/Simulink&Prescan搭建仿真验证平台,联合真实数据对算法进行验证。结果表明,单车场景下,决策模型能够以90%的成功率引导无人驾驶车辆完成通行任务。