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...     

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...     

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。     

自动驾驶车辆弯道处换道轨迹规划与跟踪控制

目前车辆的自动驾驶系统在弯道路况有较少的介入。基于Frenet坐标系,针对自动驾驶汽车在弯道处的换道策略,提出了一种横纵向解耦的处理动态障碍物的轨迹规划算法,解决了传统耦合规划难以兼顾曲线拟合效率与安全性。横向规划基于准均匀三次B样条曲线,纵向规划则通过动态规划以及二次优化的思想。采用模型预测控制进行换道轨迹的跟踪与控制。最终使用Matlab/Simulink仿真验证,所提出的弯道换道轨迹算法能平稳换道并安全避让动态障碍物。     

基于稳态转向特性的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆在高速公路上的换道安全性,分析了车辆在高速状态下的转向特性并对换道轨迹曲线的最大曲率进行限制,以防止车辆在换道过程中出现侧滑现象,分析了交通车对换道安全性的影响,利用多项式函数进行换道轨迹规划,以车辆侧向加速度和换道时间为换道优化函数的优化变量,建立了基于稳态转向特性和换道安全距离的换道模型。利用MATLAB和CarSim软件对换道轨迹进行仿真分析,结果表明,该换道轨迹规划方法能够安全平稳地实现智能车辆的换道行为。     

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。     

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。     

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。     

基于深度强化学习的高速公路换道跟踪控制模型

为解决自动驾驶汽车在高速公路安全换道问题,提出了一种基于深度强化学习算法的换道跟踪控制模型,并进行了仿真实验。采用五次多项式方法,建立车辆换道路径模型,并给出跟踪误差函数;将车辆三自由度动力学模型与深度强化学习框架相融合,搭建换道路径跟踪控制模型;通过深度确定性策略梯度（DDPG）算法来更新该模型;学习得到换道路径跟踪的最佳转向角,来控制车辆完成换道过程。结果表明：在100 km/h车速条件下,本方法控制的横向位置误差绝对值的最大值接近0,角偏差绝对值最大值为10 mrad;所提出的方法相比传统的模型预测控制方法而言,轨迹跟踪的横向位置误差和角误差更小。因而,该模型能够实现高速环境下的自主换道过程,这对保证交通安全和缓解交通有意义。     

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。     

基于模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制

针对智能驾驶汽车轨迹跟踪问题,本文验证在五次多项式工况下,模型预测控制的轨迹跟踪效果。本文建立车辆运动学模型,为了便于建立基于模型预测的轨迹跟踪控制器,将所建立的非线性车辆运动学模型线性化,再通过向前欧拉法将系统离散化,得到基于线性时变的预测模型。为了使汽车可以快速且平稳地跟踪目标轨迹,建立包含系统状态量和控制增量的目标函数。最后在Matlab/Simulink中对设计的轨迹跟踪器在五次多项式工况下进行测试,与前轮反馈控制（Stanley）对比,验证此工况下所建立的基于模型预测控制的轨迹跟踪器与Stanley控制相比,可以更准确地跟踪期望轨迹。     

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 NGSIM 轨迹数据的换道行为微观特性分析

换道行为在不同的换道意图下可分为自由换道和强制换道两类,选用 NGSIM 轨迹数据对二者微观特性进行对比分析.为保证数据准确性,在平滑处理基础上,以剔除轨迹数据换道过程识别错误为目的,构建了换道起终点时空约束规则,对完整的单次换道行为参数进行了提取.利用半对数模型,采用回归分析法对影响二者换道时间的显著性因素进行提取并对比;同时建立多项式模型,选取多个误差指标对不同阶数下换道横向移动轨迹拟合效果进行评价.结果表明,强制换道平均换道时间稍长于自由换道,影响二者换道时间的显著性因素及各因素影响程度并不相同;但二者横向移动轨迹均可用5次多项式拟合,拟合优度可达0.99.     

基于横向稳定的减速变道轨迹与跟踪控制

随着自动驾驶的发展,无人自动驾驶车辆的控制已经成为热点.而无人自动驾驶车辆的安全性和稳定性是重中之重.针对智能驾驶汽车在一定换道距离下保持稳定的减速换道鲁棒性差的问题,提出了 一种基于MPC模型预测控制器和比例积分PI控制器相结合双控制器的变道稳定性轨迹确定与跟踪控制方法.为了确定汽车行驶路线,横向与纵向位移分别由5次...     

基于模型预测控制的平行泊车系统研究

为了提高自动平行泊车系统的控制精度,分析了车辆在泊车工况时的约束,采用五次多项式进行轨迹规划,运用模型预测控制算法跟踪路径,并使用Simulink进行路径跟踪仿真,结果表明:规划的路径满足车辆泊车约束,控制策略能控制车辆按照参考路径平行泊车。     

基于参考线优化算法的智能车辆变道研究

参考线、轨迹规划与横向控制是智能车辆的重要组成部分。智能车辆的行驶需要优良的参考线作为行驶基准,参考线需满足平滑性与紧凑性要求,车辆的变道需要轨迹规划与横向控制。文章提出平滑算法与紧凑算法,对参考线的平滑性与紧凑性进行优化。在轨迹规划与横向控制方面,文章采用五次多项式曲线进行轨迹规划,线性二次型调节器（LQR）进行变道的横向控制;最终通过软件CarSim与Simulink的仿真验证。结果表明,车辆变道的跟踪效果优良,验证算法的可行性与优越性。     

基于注意力Seq2Seq网络的高速公路交织区车辆变道轨迹预测

针对交通状态复杂的高速公路交织区域,经验丰富的驾驶人能够通过正确地推断周围车辆的未来运动进行及时的车道变换,这对于实现安全高效的自动驾驶至关重要,然而目前的自动驾驶车辆往往缺乏这种预测能力。为此,基于深度学习理论,提出了一种结合注意力机制和编-解码器结构的交织区车辆强制性变道轨迹预测方法,利用Next Generation Simulation（NGSIM）数据集提取车辆变道过程中的关键特征,并引入碰撞时间（Time to Collision,TTC）和避免碰撞减速度（Deceleration Rate to Avoid a Crash,DRAC）2种风险指标,将变道车辆及其周围车辆视为一个整体状态单元,同时补全状态单元内部不同车辆在横向和纵向上的时空状态特征,从而更有效地刻画车辆间的动态交互行为;然后将不同观测车辆的连续窗口序列输入基于长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）的编-解码器,预测交织区车辆变道的未来运动轨迹,通过添加软注意力模块,使模型能够集中聚焦于影响车辆在不同时刻下位置变化的关键信息,再现了真实交通场景下车辆的变道行为。试验验证表明：基于注意力机制的编-解码器模型与当前流行的卷积长短期记忆网络、极限梯度提升树等模型相比具有更高的轨迹预测精度,在长时域的变道轨迹拟合上有显著的优越性,为辅助和自动驾驶领域的发展提供了新思路。