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《公路交通科技》2017,(1)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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... 相似文献
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以提高智能网联车辆换道安全和效率,降低燃油消耗为目的,该文提出了一种基于深度强化学习的智能网联车辆(ICV)换道轨迹规划方法。分析复杂交通场景智能网联车辆换道功能需求,设计了分层式智能网联车辆换道轨迹规划架构;兼顾车辆安全和换道效率,设计了基于完全信息纯策略博弈的换道行为决策模型;解耦车辆纵横向运动状态,构造了以燃油消耗和乘客舒适度为目标的联合优化函数,提出了基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的智能网联车辆纵横向换道轨迹规划方法,得到了车辆纵横向优化换道轨迹,并利用搭建的3个典型换道仿真场景,验证了算法的有效性。结果表明:与深度确定性策略梯度(DDPG)算法相比,提出的方法在左换道和右换道实验中的训练效率平均提升了约10.5%,平均油耗分别减少了65%和44%,而且单步轨迹规划时间在10 ms内,能够实时获取安全、节能、舒适的换道轨迹。 相似文献
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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。 相似文献
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轨迹规划仍然是自动驾驶技术大规模应用所面临的关键难题之一。例如,自动驾驶中的换道轨迹规划算法通常被构建为一个针对代价函数的优化过程。然而,为适应多样化的交通场景而手动调整代价函数中的特征权重,是一项极具挑战性的任务。针对这一问题,提出了一种基于异质边增强时空图注意力网络(Heterogeneous Edge-enhanced Spatial-Temporal Graph ATtention network, HEST-GAT)的新型换道轨迹规划方法。首先,采用逆强化学习技术,从大量专家级换道示范中提取代价函数的特征权重向量,构建了一个专家级换道示范数据集。然后,将交通场景构建为一个异质有向图,其中,交通参与者的位置定义为节点属性,交通参与者间的相对位置作为边属性,交通参与者之间的关联类型则定义为边类型。边的属性和类型组合,形成了边的特征表示。为捕获交通场景中的空间和时间信息,采用HEST-GAT网络进行特征提取,并计算了各场景下代价函数的特征权重。接着构建了一个结合轨迹特征和特征权重的代价函数,并通过优化过程生成最终的换道轨迹规划。为验证所提出方法的实用性,在真实驾驶数据集上进行了多轮... 相似文献
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智能车辆自由换道模型研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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传统的换道路径规划方法在车辆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,能够有效提高汽车舒适性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献