自动驾驶车辆的平行泊车轨迹规划

根据对自动驾驶车辆的平行泊车场景的分析,提出一种基于采样的自动驾驶车辆平行泊车轨迹规划方法.该方法把自动驾驶车辆平行泊车的轨迹规划解耦成路径规划和速度规划.通过对泊车起始点区域采样,生成一系列曲率连续、满足路径约束的泊车路径曲线,利用多目标评价函数选取最优的泊车路径.然后,在最优泊车路径基础上,通过对时间采样选取时间最...     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

融合TangentBug与Dubins曲线的智能轮式车辆局部路径规划算法

由于环境条件限制,某些采用Ackermann转向的智能轮式车辆仅能获取局部地图和定位信息,给路径规划造成了困难。针对这一问题,本文中提出了一种融合TangentBug和Dubins曲线的局部路径规划算法。首先通过采样的方法构建了规划参考点集合,然后以Dubins曲线作为规划路径,旨在满足车辆最小转向半径的运动约束和目标点处的航向要求,并加入了沿规划路径的碰撞检测和考虑定位误差的状态转换规则。最后通过实车实验证明:本文算法能使车辆按规定位姿到达目标点,并可保证规划路径的安全性和实时性;本文算法可有效避免定位误差对车辆状态的影响;相对于使用圆弧曲线,本文算法规划出的路径更有利于路径跟随控制。     

自动驾驶车辆侧向路径跟随控制算法仿真

路径跟随是依照规划轨迹信息通过对执行元件的控制实现沿期望轨迹行驶,控制算法对实现路径跟随非常重要。针对自动驾驶车辆的侧向控制技术,文章研究了基于最优预瞄理论的路径跟随控制,建立车辆二自由度模型和预瞄误差模型,设计模型预测控制（MPC）侧向跟随控制器以提高跟随精度。利用CarSim-Simulink联合仿真,仿真结果表明,该算法策略能稳定跟踪规划路径。     

基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略

为了使全局路径与泊车路径无偏差对接，得到曲率连续的可行驶路径，为泊车模式切换提供精准位姿，提出基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略。首先，定义一种精简的停车场拓扑地图描述形式与道路拓扑设计原则，通过采集停车场内关键特征的定位数据建立停车场拓扑地图。其次，基于道路拓扑设计原则与泊车规划原则，设计“第1次平滑处理-路径协调-第2次平滑处理”的流程，对规划出的全局路径与泊车路径进行协调与优化。其中，“第1次平滑处理”利用对称极多项式，以车辆最小转向半径为约束，对全局路径的转折处平滑处理；“路径协调”通过节点替换的方式实现全局路径与泊车路径的无偏差对接；“第2次平滑处理”利用梯度下降的方法，分别优化前进段与倒车段的路径曲率，消除路径对接与均匀插值之后引起的曲率抖动。最后，在PreScan/Simulink联合仿真平台和实车试验平台上，验证路径协调与优化策略的有效性。研究结果表明：所提策略能够无偏差对接全局路径与泊车路径，并生成曲率平滑的可行驶路径，为横向控制提供了平滑变化的曲率值，有助于提高路径跟踪时转向的平稳性；在路径跟踪前为自主泊车控制系统提供了精准的泊车切换位姿，保证了低速自动驾驶与自动泊车之间的准确切换。     

一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法研究

为解决目前量产自动泊车系统泊车成功率低、泊车完成后车辆姿态偏斜等问题，研究搭建基于阿克曼转向几何学和车辆运动学的车辆运动模型，构建基于可行驶区域的栅格电子地图，在几何路径规划方法中融入基于轨迹预判的碰撞约束方法和路径居中算法，采用车辆膨胀轮廓模型，最大程度利用电子地图可行驶区域和保证路径安全性，设计出一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法，并通过仿真测试和实车测试验证算法的可行性。该算法可大大提高泊车成功率，能帮助解决泊车完成后车辆偏斜不居中的问题。     

基于改进RRT*算法的自动驾驶车辆路径规划研究

针对自动驾驶车辆,文章在交叉路口环境下提出了一种改进的快速搜索随机树(RRT*)路径规划算法。首先,对自动驾驶车辆的驾驶行为环境予以描述;其次,针对原始RRT*算法提出改进的目标偏向策略予以改善;进一步,对原始RRT*算法在交叉路口无效采样的问题,提出一种概率采样策略。基于Matlab/Simulink联合仿真平台构建相应环境使进行车辆直行驾驶,所规划路径长度为100.35m,仿真时长为5.71s。     

基于避碰规则自动驾驶船舶路径优化的研究进展

在人工智能与大数据背景下, 自动驾驶船舶因其安全、高效的优势吸引了国内外学者的广泛关注。但其避碰相关法律条例与避碰路径规划发展并不均衡。自动驾驶船舶概念在规范条例中仍十分模糊, 传统的路径优化与算法存在一定的偏差, 只局限于全局规划或局部规划无法有效的保障船舶行驶安全性。基于避碰规则梳理了自动驾驶船舶的相关规范, 分析了最新的自动驾驶船舶路径优化研究成果, 阐述了当下自动驾驶船舶路径规划的模型, 包括智能算法.规划目标与约束条件等。针对当下仍存在的自动驾驶船舶避碰问题, 应从定义、监管、责任划分等方面完善自动驾驶船舶法律法规体系, 改良传统避碰路径规划算法容易陷入局部最优解﹑求解过程缓慢等缺陷, 展望了自动驾驶船舶的进一步发展趋势。      

自动驾驶汽车路径跟踪控制发展综述

路径算法的研究目的是为了保证自动驾驶汽车能够精确跟踪由决策与规划层给出的参考路径,并确保路径跟踪过程中车辆的行驶稳定性和乘坐安全性。近年来,路径跟踪控制算法的研究成果丰硕,许多学者对现有算法进行优化、创新,诞生了包括系统模型、控制理论、有无前馈信息、行驶工况方面的多种路径跟踪控制算法。通过综述路径跟踪控制算法准确性和行驶稳定性的研究现状,分析2者之间的耦合关系,梳理路径跟踪控制研究历程中各种新旧算法迭代,提出兼顾准确性和行驶稳定性的控制策略,总结自动驾驶汽车路径跟踪控制未来发展趋势。     

基于高精地图的车辆节能巡航控制方法研究

传统的定速巡航模式可在一定程度上缓解驾驶疲劳,并在平坦道路上使车辆行驶保持较好的燃油经济性,但在具有坡度的道路上,定速巡航往往会导致燃油消耗增多,不利于节能减排。随着车用导航高精地图的不断发展与普及,智能网联车辆可依靠实时地图信息提前获取前方道路坡度及交通流信息,这使得车辆节能巡航成为可能。基于车用导航高精地图,以旅途耗时和总燃油消耗作为代价函数,利用正向动态规划求解节能巡航车速;采用Matlab 软件的 Simulink 工具,构建车辆行驶计算模型,并输入溧宁高速约 10 km 的道路信息进行仿真验证。结果表明：相较于普通定速巡航,基于车用导航高精地图的车辆节能巡航可在通行时间延误不超过 1.24% 的前提下降低 5.95% 的燃油消耗。     

基于采集路网地图的路径规划算法分析

自动驾驶系统一般由感知,决策规划和控制等模块组成,随着研究的深入,决策规划在系统中的作用越来越明显,在规划过程中首先需要解决的是针对各种交通场景做出合理的决策方案。文章提出将路径规划和速度规划分开的设计思路用于自动驾驶的实时路径规划。首先基于封闭场景下采集的高精地图,利用采样方法生成若干可供选择的路径,并结合碰撞检测选择最佳路径;其次基于舒适度对生成的路径进行速度规划;最后通过实车测试验证该方法的有效性。     

基于卡口车辆识别数据的车辆路径识别

车辆出行路径数据是城市道路交通调查的重要数据,如何利用卡口车辆识别数据推算车辆路径,是交通大数据处理的一个典型问题.通过开源OSM地图,识别卡口间路径,可获得卡口间路网距离矩阵,并经计算转换为卡口间旅行时间矩阵.然后基于车辆多次出行的连续性条件,采用时间阀值条件匹配算法将车辆全部卡口识别数据打断,获取出行链表.仙桃市城区车辆路径推算实例的实现简洁高效,可在类似项目中取代传统车辆出行调查.     

本期导读

正在人工智能与大数据背景下,自动驾驶船舶因其安全、高效的优势吸引了国内外学者的广泛关注。但其避碰相关法律条例与避碰路径规划发展并不均衡。自动驾驶船舶概念在规范条例中仍十分模糊,传统的路径优化与算法存在一定的偏差,只局限于全局规划或局部规划无法有效的保障船舶行驶安全性。基于避碰规则梳理了自动驾驶船舶的相关规范,分析了最新的自动驾驶船舶路径优化研究成果,阐述了当下自动驾驶船舶路径规划的模型,包括智能算法、规划目标与约束条件等。针对当下仍存在的自动驾驶船舶避碰问题,应从定义、监管、     

基于车辆行驶数据的驾驶风格识别

车辆驾驶员驾驶风格对于汽车的燃油经济性和行驶安全性有重要的影响。文章就基于车辆行驶数据在驾驶风格识别方面的研究进行综述,首先介绍了驾驶员驾驶风格识别的基本流程,接着论述不同学者在驾驶风格识别方面使用的算法模型,包括支持向量机（SVM）算法、反向传播（BP）神经网络算法、随机森林模型算法,然后基于实际车辆行驶数据,利用不同驾驶风格识别模型对其进行实现分析,最后对驾驶员驾驶风格识别的研究工作进行了展望。     

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。     

自动驾驶车辆循迹路径生成算法研究

在无人驾驶领域中,已经实现了车辆按照已有路径进行循迹无人驾驶,通常已有路径是由车辆实际采集获得。文章采用Matlab编写了循迹路径的生成算法,解决了循迹路线必须由车辆采集获取的问题,使车辆控制更加高效。再循迹路径生成算法中结合了车辆的左右转最小拐弯半径约束和允许倒车的情况,得到了无人驾驶车辆可行驶的路径。最后通过算法生成的路径进行了实车实验,车辆能够按照算法生成的路径进行自动驾驶,最后对算法生成的路径和车辆实际路径进行了对比,验证了算法的可行性。     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

中国大量的道路基建工程建设充当着城市化发展的重要指标之一,然而交通基建并不能时刻满足日益增长的交通需求,随之而来的交通事故推动着车辆自身的安全及预警技术的研发,而该技术正是自动驾驶技术的基础。自动驾驶通过感知（传感器与创建环境地图）、规划（寻找与优化路径）与执行（ECU驱动车辆自动驾驶和安全功能）三个层面来实现,车辆自身的安全技术可被归纳为被动安全技术、防碰撞预警技术、主动安全技术和主动式无人驾驶技术,因此自动驾驶也是实现车辆安全技术的最高等级,然而即使是当下已商用的自动驾驶系统也不能完全保障交通安全,不成熟的避让算法、机器识别效率或处理系统高负载运行崩溃将更容易触发致命事故。自动驾驶的发展具有明朗的前景,但需要与智慧道路形成更高层次的环境感知水平,从而真正的推动人、车、路交通三要素有机结合,在更完善的交通感知环境中全方位保障三者在交通参与过程中的安全,助力车辆自动驾驶技术实现相应的社会价值。     

基于Frenet坐标系的智能车运动规划研究

自动驾驶技术作为车辆智能的核心,在车辆工程领域掀起研究高潮。运动规划作为决策模块的重要组成部分,负责生成车辆的局部运动轨迹,是决定车辆行驶质量的直接因素。将Frenet坐标系用于智能车运动规划问题研究,用五次多项式建立智能车运动规划模型,在自主变道场景,通过采样智能车始末状态,得到可行轨迹集合,建立质量评估函数从中筛选出最优轨迹,开发和实现一种高性能、低开销的运动规划算法。     

地图匹配中快速路出入口车辆行为模式识别

为了解决现有的地图匹配方法在快速路出入口区域由于车辆轨迹与地图路径相差较大而导致匹配较易出错的问题,提出了一种地图匹配中快速路出入口车辆行为模式识别方法。该方法通过分析车辆在快速路出入口的行驶特点,对可能的行驶行为建立行为模式,并根据车辆行为特征对行为模式进行识别,最后通过试验对该方法在出入口地图匹配中的效果进行了验证。结果表明:将该方法应用于地图匹配中,可以根据行为模式识别结果确定车辆所在道路,从而实现快速路出入口的准确匹配。