基于LiDAR场景建模的智能车路径规划

针对智能车路径规划问题,研究了基于激光雷达(LiDAR)数据的智能车驾驶场景建模方法,采集待建模场景的三维激光雷达点云数据,通过点云分割处理,去除车辆行驶道路上的点云,然后将三维点云进行俯视投影,实现二维栅格地图建模;从搜索邻域和搜索方向2个方面对传统A*算法进行改进:根据当前节点附近障碍物的分布情况,自适应地选择4邻域或8邻域搜索策略,在此基础上研究了一种自适应搜索方向A*算法,所提出的算法将搜索方向缩小至3个,根据路径规划终点相对起点的方向,确定算法的搜索方向.仿真实验表明,相较于传统A*算法(4邻域搜索),所提出的算法在规划的路径长度方面降低了约15.5%,在计算时间上降低约38.2%;对比传统A*算法(8邻域搜索),所提出的算法在计算时间上降低约47.2%,在规划路径长度和计算时间上,所提出的算法明显优于传统算法.      

改进RRT算法在复杂环境下智能车路径规划中的应用

采用快速搜索随机树(RRT)算法进行路径规划时,在存在大量随机障碍物的复杂环境下,规划出的路径曲折且算法无法快速收敛,不能满足智能车路径规划的要求.为了实现智能车路径规划,提出一种基于RRT的运动规划算法——同心圆RRT算法.该算法在RRT算法的基础上结合智能车行驶时自身运动学约束,引入同心圆采样策略和邻近点选择方法....     

基于DBSCAN与二分法的混合A*路径规划方法EI北大核心CSCD

在多障碍物非结构化场景中,传统混合A*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。针对该问题,本文提出了一种基于密度聚类算法(density-based clustering,简称DBSCAN)与二分法的混合A*路径规划方法。首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非结构化场景,避免混合A*算法在类U形障碍物群附近的无效节点拓展,有效提高算法效率。然后,提出基于二分法的状态节点拓展策略,能够在不显著增加混合A*算法计算复杂度的前提下,搜索出一条更平滑的路径。最后,基于MATLAB进行仿真。结果表明,在多障碍物非结构化场景中,本文提出的改进混合A*算法可以显著提升计算效率并改善路径平滑性。     

引入必经点约束的智能汽车全局路径规划EI北大核心CSCD

目前对于智能车全局路径规划的研究多数只针对从起点到终点的情况。针对该问题,本文中融合改进A*和模拟退火算法,设计了一种引入必经点约束的全局路径规划算法。首先,基于A*算法计算关键节点间的最短路径并保存。然后,基于启发式算法中的模拟退火算法对过必经节点的全局路径进行迭代随机优化。接着,基于真实高精度地图对算法的有效性以及时间复杂度进行实验分析。结果表明,设计的算法在求解质量和求解速度方面都有较好的表现。最后,通过实车实验,进一步验证了算法的有效性和适应性。     

面向铲装作业场景的自动驾驶矿车路径规划方法研究

针对铲装作业场景复杂多变、矿车路径规划实时性及安全性要求高的特点，提出一种基于引导式变步长混合A*算法的路径规划方法。通过建立维诺图获取矿区路网并提取关键点作为方向引导，提升探索效率的同时避免车辆在U形障碍物处陷入局部最优；引入自适应变步长算法并改进启发函数，进一步提高规划效率及路径安全性；通过矿区实车场景试验验证算法有效性。试验结果表明，本路径规划方法满足矿车复杂场景要求，规划时间相比原引导式算法降低68%，路径到障碍物平均距离增加了11%，路径曲率变动次数减少45%，显著提高了计算效率与路径质量。     

基于电子海图矢量数据建模的无人船路径规划

栅格地图在自主船路径规划领域应用广泛.为解决栅格地图在表示多种类型障碍物共存的复杂环境时所存在精度不高及路径可靠性不足的问题,提出一种基于电子海图矢量数据——点、线、面要素建立精确环境势场的方法,可用于描述不同类型障碍物及狭窄水域.在此基础上,改进了基于静态环境势场及动态环境引力和斥力的混合路径规划算法,并结合M ariner典型船型及比例微分控制,进行了多船多障碍动态环境和狭窄水域静态环境的仿真测试.试验结果表明,该算法实现了《国际海上避碰规则》约束下的船舶实时自主避碰,并兼顾多种形状和类型的障碍物.建模方法简单实用,具有与电子海图显示与信息系统相结合的潜力.      

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。     

基于A＊算法的AGV路径规划研究

基于经典A＊算法的原理,提出一种能充分运用已有搜索信息实现自动导引小车（AGV）局部避开障碍物的改进A＊方法,使AGV在环境信息未知的情况下能快速进行路径规划;使用MATLAB软件对经典A＊算法、二次规划、改进的A＊算法在AGV路径规划中的运用进行仿真和比较,证明了改进A＊算法的优势.     

一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法

为优化出行者在动态路径诱导系统中进行路径选择,提出一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法,利用A*算法的成熟性和蚁群算法的动态性,用蚁群算法对A*算法估价函数f(x)=g(x)+h(x)中的h(x)进行研究,考虑了交通路况中的各种动态因素,使A*算法具有动态性;为了提高算法的效率,基于在最优路径附近往往存在更优路径这一原理...     

基于代价函数的无人驾驶汽车局部路径规划算法

局部路径规划层作为无人驾驶汽车软件层的重要组成分布,如何有效、安全地到达目的地是当前研究的热点。针对结构化道路信息,充分考虑车道线的约束,在使用Frenet坐标系理论的基础上,提出一种考虑到车道线曲率和障碍物模型信息,得到不同车道上其他道路参与者的位置信息,以便计算其他障碍物模型对本车危险程度,综合算法实时性、轨迹平顺性等要素的最小代价局部路径规划算法。在局部路径规划过程中,沿着参考线（Frenet坐标系下X轴上一段路径）选取多个路径分割点,Frenet坐标系下在每个分割点处沿Y轴进行控制点离散,每个路径分割点处选取1个控制点构成路径控制点集合,使用一元三次方程对每种排列组合路径进行拟合,从而使用代价函数对每种排列组合路径进行评估,代价函数值最小为最优的局部路径。代价函数考虑拟合轨迹到障碍物的危险程度、轨迹平顺性、轨迹到当前参考线（实时在全局路径规划层上根据车速得到一条当前需要跟踪的理想轨迹）的偏离程度、拟合轨迹行驶方向的改变程度、无人驾驶汽车最小转弯半径。研究结果表明：在不同试验场景下,所提出基于代价函数的局部路径规划算法,能规划出一条不与障碍物发生碰撞的最优路径,并能保证无人驾驶汽车行驶轨迹平顺性和路径规划层实时性的要求。     

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。     

面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划

为解决城市低速条件下智能汽车在避障过程中的路径规划问题，提出面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划方法。首先，划分车道可行区域，利用3次拉格朗日插值法拟合车道边界，并根据"车-路"的相对位置关系将车道区域进一步划分为车道间区域与车道内区域两部分。其次，以区域虚拟力场进行动态交通场景模拟，包括在障碍车周身沿车道方向的虚拟矩形区域斥力场，行驶目标位置的虚拟引力场和车道保持虚拟区域引力场3个部分，然后结合划分的车道区域确定各虚拟力场的作用区域。再次，建立主车动力学与运动学模型，障碍车运动学预测模型，把主车与障碍车无碰撞，主车行驶在车道内区域，趋向目标位置以及保证车辆稳定性作为优化目标，综合车辆模型的控制输入、状态变量等动力学约束条件，构建多目标的滚动时域控制器用于车辆避障路径规划，求解获得前轮转角作为控制量。最后，利用MATLAB和veDYNA软件对提出的路径规划控制系统分别在静态障碍和动态障碍工况下进行联合仿真。研究结果表明：该方法能够很好地解决躲避静态障碍和低速动态障碍车的问题，控制车辆驶向目标位置，并且在避障过程中满足车辆的动力学约束，同时又不会与道路边界发生碰撞，保证了车辆的安全性和稳定性。     

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。     

基于改进人工势场的自动驾驶汽车弯道超车动态路径规划

动态路径规划是自动驾驶汽车避障控制的关键技术。针对自动驾驶汽车弯道超车工况，建立基于改进人工势场(Artificial Potential Field, APF)的动态路径规划方法。为使基于APF的动态路径规划方法能运用于包含弯曲道路的复杂交通环境，将已在直道环境验证过的道路APF函数通过极坐标系与笛卡尔坐标系的相互转换，建立考虑道路曲率的弯曲道路APF函数。针对根据车辆质心位置判断车辆碰撞风险方法存在的缺陷，提出考虑车辆体积的碰撞风险预判方法，建立综合考虑车辆位置、速度和体积的障碍车辆APF函数。基于弯曲道路APF和改进障碍车辆APF，建立道路环境综合APF，引导车辆实现弯道超车。为避免目标函数中子目标相互干涉，提高弯道超车安全性，提出根据本车与障碍车辆相对位置关系自适应调整权重矩阵的方法。基于Carsim/Simulink联合仿真平台，分别在静态障碍车辆和动态障碍车辆2种工况下，验证自动驾驶汽车弯道超车动态路径规划的有效性。研究结果表明：所建立的弯曲道路APF能引导车辆转弯行驶，避免冲出车道；目标函数权重自适应调整方法能根据超车过程动态调整子目标的权重，规划出符合道路交通安全法规的路径，避免车辆超车时提前折返原车道，提高了超车安全性；考虑车辆体积的障碍车辆APF提高了车辆碰撞风险的预判精度，有效避免碰撞事故发生。     

车辆导航动态路径规划的研究进展

针对车辆智能导航系统中的交通网络模型、路径规划算法以及交通流预测这三个主要方面的研究现状进行了较为详细的分析。首先着重描述了基于图论的交通路网模型的构建方法;其次分析了Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法等经典路径规划算法的性能及研究方向;然后详细介绍了交通流预测方法的研究进展;最后对车辆导航动态路径规划的未来研究方向做了展望。     

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。     

智能汽车对无信号交叉口行人的避撞控制

针对智能汽车在无信号交叉口对横穿行人的避撞问题,研究了主动转向避撞控制策略.基于多层模型预测控制方法,采用分层控制策略设计局部规划层控制器与全局跟踪层控制器,在此基础上根据交叉口处汽车与行人的轨迹特征计算人车碰撞剩余时间,改进传统人工势场法构造避撞函数,规划出既能规避交叉口内存在碰撞风险的行人又能使偏差最小的局部避撞路...     

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。