车路协同下车队避让紧急车辆的换道引导方法

为保证紧急车辆更安全、高效地到达紧急事故现场,基于车路协同系统,提出车队避让紧急车辆的换道引导策略。针对目标车道无车辆、有车辆和有车队3种不同场景,分别提出确保紧急车辆快速通过的协同换道策略。通过协同换道策略引导紧急车辆前方行驶的车队和目标车道的车辆改变速度以调整车辆间距,使其满足换道安全距离,依据换道轨迹规划使车队完成换道,并提出紧急车辆发送紧急避让信号的位置方法,计算当不影响紧急车辆的速度情况下,其发送紧急避让信号时与车队尾车的最短距离。利用SUMO交通仿真软件,实现车路协同环境下3种不同场景车队避让紧急车辆的换道引导,并比较目标车道为车队的场景下,车队换道至目标车队的每个空档中（方式A）和车队换道至目标车队的同一个空档中（方式B）2种不同的换道引导策略。研究结果表明：目标车道有车队的场景下,方式B的协同换道时间更短,发送紧急信号的位置距车队尾车82 m,较方式A的87 m更近,对周围车辆影响更小,因此此场景采用方式B的协同换道策略;在目标车道无车辆、有车辆和有车队3种场景下,紧急车辆分别距车队尾车71,71,82 m时发送紧急避让信号,其可以维持期望速度,验证了最短距离与车辆速度的关系式;与未使用换道引导策略的情况相比,紧急车辆的速度提高,延误减少。     

基于车联网的汽车自动换道方法研究

为弥补现有汽车自动换道时未考虑周围车辆运动状态变化以及舒适性差和通行效率低等方面的不足,同时提出了在车联网条件下的汽车自动换道方法,主要包括动态轨迹的规划、前馈与反馈相结合的PQ跟踪控制策略两部分,开展Carsim和simulink联合仿真以及实车验证结果表明,与传统非动态自动换道方法相比,该方法能有效解决在换道过程中周围车辆车速变化及车辆突然闯入等情况的难题,明显提高了换道过程中的安全性,由数据分析可知在保证车辆舒适性、稳定性的同时,换道时间缩短了20%,有效提高了车辆换道效率。     

基于驾驶人不满度的高速公路自动驾驶换道决策

为了实现高速公路的自由换道行为决策，并满足行车安全高效性、决策结果平稳无震荡、与运动规划模块结合引导车辆行驶等要求，提出了一种基于驾驶人不满度的换道行为决策方法。首先，根据驾驶人的速度期望建立了驾驶人不满度累积模型，并基于驾驶人速度不满累积度产生换道意图。其次，依据不同车道障碍车的运动状态，设计了2种目标车道选择策略，通过预测引擎对各个待选车道进行预测和评估，选取其中行车效率较高的车道作为目标车道，同时建立换道最小安全距离模型，用以在换道全过程中判断换道的可行性。然后，将换道行为决策的结果以目标车道的形式传递给基于改进人工势场的运动规划模块，用于运动规划模块目标的选取，以引导车辆横纵向运动。最后，在CarSim/PreScan/Simulink的联合仿真平台和硬件在环平台上建立多种测试场景，验证换道行为决策算法。试验结果表明：换道行为决策算法能够依据驾驶人速度不满累积度产生稳定的换道意图，进而根据所设计的换道策略选取具有更高行车效率的目标车道，并在换道过程中持续判断换道的可行性，以应对障碍车辆突然加减速等突发状况，保证换道过程的高效性和安全性；换道行为决策算法通过目标车道的转换，引导运动规划模块调整车辆的运动，实现跟车、换道等行为。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆换道模型

为有效刻画未来智能网联环境下车辆在换道过程中面临的驾驶风险,保证车辆执行更加安全的换道决策,建立基于安全势场理论的车辆换道模型。首先针对车辆换道过程中所遇到的驾驶风险进行评估,利用势场理论给出车辆行驶过程中不同运动状态下安全势场的空间分布。其次根据换道过程中相关车辆不同安全势场分布情况计算出换道结束时的车间临界距离,相比于传统的车间临界距离计算模型,提出方法能够动态刻画出车辆在不同速度、加速度条件下临界距离的变化趋势,并且能够根据车辆不同的运动状态,动态表达出车辆间临界距离的变化。在此基础上,根据智能网联环境下车辆各类运动状态能够被实时感知的特点,总结出车辆各类运动状态下需要的换道安全临界时间,最终建立基于安全势场理论的最小安全距离换道模型。最后,对模型进行数值仿真分析,仿真结果表明：车辆换道所需要的最小纵向安全距离与换道车辆以及其周围车辆的运动状态有着直接关系。在今后趋于成熟的智能网联环境下,该模型可以进一步进行扩展,利用安全势场的分布情况,对车辆换道过程进行动态实时干涉,能够为今后智能网联环境下车辆协同换道、车辆自动驾驶以及车辆群体优化控制等相关研究提供一定的理论支撑。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。     

智能网联汽车运动规划方法研究综述

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。     

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。     

自动驾驶汽车基础测试场景构建研究（双语出版）

针对L2/L3级自动驾驶汽车的仿真测试和封闭场地测试认证需求，结合现有L2/L3级自动驾驶汽车量产车型的主要功能特点，提出自动驾驶汽车基础测试场景群的构建方法。首先针对指定的道路交通环境，分析主车和周围交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，确定复杂场景群。其次分别以主车功能所确定的各个可能运动方向，依此与各干扰车辆的可能运动方向（包括任一干扰车辆不存在的情形）进行组合，组合时采用PICT组合测试工具，并添加必要的运动约束条件，选择参数组合覆盖标准自动生成全部的组合场景群。最后结合场景筛选规则，筛选出具有测试价值的覆盖各个层级及功能的基础测试场景群。采用场景构建方法，对于主车处于三车道中间车道的路段场景和无红绿灯的十字路口场景，分别构建62种和33种基础测试场景。根据驾驶人行为特性、交通规则、汽车在城市、郊区和高速公路工况下的典型车速、加减速度、横向加速度、交通事故和自然驾驶数据库的有关场景数据等，设计主车换道工况的测试用例。采用模型预测控制框架建立主车局部路径规划和控制仿真模型，并对主车危险换道场景进行仿真。研究结果表明：主车在邻车道前车大减速的情况下实现了减速换道并避免了与本车道前车和邻车道前后车的碰撞，同时跟踪到期望跟车间距，验证了该换道测试用例的有效性。     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究，建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性，在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据，采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型，并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进，以描述不同风格驾驶人的行车安全区域，并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型，结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据，以换道纵向位移最短为目标，实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量，设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器，通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制，可满足驾驶人个性化换道需求。     

高速公路主线提前换道与入口匝道协同控制研究

为提高多车道高速公路合流区采用入口匝道控制的管控效果，针对多车道高速公路不同车道之间的交通特性，通过调整合流区路面标线施划方式，提出了多车道高速公路主线提前换道与入口匝道协同控制策略。利用主线提前分散换道诱导更多主线车辆选择内侧车道行驶，以降低主线上游驶入合流区选择外侧两车道的比例，而入口匝道控制根据主线外侧两车道流量动态调整匝道车辆汇入主线的时机和数量，以达到合流区整体运行效率最优，提升合流区通行能力。案例分析发现，在入口匝道流量为600 pcu/h时，若主线上游流量分别为3 600、4 800和5 400 pcu/h,诱导150 pcu/h主线车辆提前换道可以分别降低整体车均延误4.41%、7.57%和50.55%,诱导300 pcu/h主线车辆提前换道可以分别降低整体车均延误5.94%、10.39%和61.03%,验证了协同控制策略的有效性。     

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。     

车路协同下避让紧急车辆协同换道策略

为加快紧急车辆抵达事故现场的速度，同时减少紧急车辆优先权对其他车辆的影响，运用车路协同系统，提出避让紧急车辆协同换道策略，通过调整紧急车辆下游车辆位置，实现紧急车辆高效通过路段。以紧急车辆前车（DV）及其相邻目标车道车辆为控制对象，根据相邻车道车辆间距与车车通信范围，搜索DV可换道空间间隙集。以交通流整体恢复稳定时间最小为目标，确定DV换道轨迹和相邻车道协作车辆的速度变化，引导车辆完成协同合流，既能保障车辆安全换道，还能降低换道造成的速度振荡传递。同时，为快速恢复DV换道造成的目标车道车辆速度波动，对上游车辆（UV）采取先进先出规则的换道控制策略。所提协同避让紧急车辆的策略考虑了车辆协同换道对交通流的整体影响，并在原有换道策略的基础上提出了减少速度波动传递的控制方法。案例分析结果表明:采用上下游协同换道策略最短换道时间为6s，此时紧急车辆距前车78.66 m时发送避让信号。同时研究发现，恢复交通流速度稳定所需的时间为29 s，比未采用上下游协同换道策略降低了34%。      

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。     

相邻车道车辆并道预测与跟车控制改进的研究

为在自适应跟车控制中,预测相邻车道车辆的并道行为,提前调整自车速度控制策略,以提高自车的乘坐舒适性和安全性,通过采集和分析实际道路上自车与周围车辆的运动状态信息,建立相邻车道车辆并道行为预测模型,并在此基础上对现有期望间距跟车模型进行改进。仿真结果表明:自车车速vM、自车与前车的车头时距t1、自车与前车的相对速度vML和自车与相邻车道车辆的相对速度vMF可作为预测并道行为的表征参数;所建立的预测模型可提前2s预测并道行为的类型,对两种并道行为预测的准确率分别达到88%和90%;改进的期望间距模型使跟车过程更加平稳,可提高车辆的舒适性与安全性。     

人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略

因交织区的强制换道存在紧迫性, 车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为, 这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响; 在人机混驾情形下, 不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的基础上, 将换道类型分为保守型换道和激进型换道; 在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为, 构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型; 以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下, 构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据, 分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数; 考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用, 提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台, 考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性, 以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标, 确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示: 在交织区长度为250 m, 自动驾驶渗透率分别为0.2, 0.5, 0.8时, 自动驾驶换道模型切换点分别在180, 80, 50 m处达到最佳, 即随着自动驾驶渗透率的提高, 换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动, 且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显; 在较高渗透率下, 由于协同换道出现频率增高, 自动驾驶强制性换道行为比例降低, 换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据      

基于车路协同的车辆换道Logistic模型研究

本文基于车路协同系统下的多车数据,提取车路协同中距离和速度指标,利用python进行参数估计,并验证了模型的可靠性,同时结合车辆换道过程中的目标车道上前车和后车的距离和速度信息进一步对换道需要满足的最小间距问题进行说明,提出在车路系统系统中嵌套车辆换道最小间距模块,结合车辆换道最小间距和Logistic模型可以减小车辆换道判断误差,为驾驶者提供更加准确的换道参考。     

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。     

大型营运客车在高速公路的换道安全性辨识

为了给大型营运客车换道预警系统设计提供参考,采用毫米波雷达、激光雷达、车道线识别传感器、GPS、视频监控系统以及控制器局域网（CAN）总线数据采集仪等设备,基于小型乘用车搭建浮动车采集平台。通过在试验线路上进行1.5×10⁴ km的驾驶试验,获取1 200余次营运客车的真实换道数据。以Jula提出的换道安全性模型为基础,结合营运客车的换道行为特征,通过分析换道进程结束后客车需要与周围车辆保持的安全距离,建立适合于营运客车的3类换道安全性识别模型（客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆）,并利用真实数据对3类模型进行验证。研究结果表明：客车换道持续时间均值为10.4 s,换道起始时刻与目标车道后方车辆的距离为10.0~40.0 m;所有换道样本中,73.3%的换道过程中客车速度要高于目标车道后方车辆,且超过90%的换道过程是由前方慢车引起;不同的速度区间下,车速和航向角联合变化情况下,驾驶人控制营运客车的横向偏移速度保持稳定,可认为客车驾驶人的心理预期换道进程存在固定经验模式,这与小型车换道的研究结论存在较大差异,传统的TTC预警算法识别率较低,在不同速度区间情况下,所提出的模型对客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆的换道安全识别评价准确率均超过了90%。     

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。     

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。