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本文旨在研究在结构化道路上行驶的无人驾驶汽车的局部路径规划.基于人工势场法,利用高斯组合隶属函数建立引力的目标点函数,在引力点函数中考虑障碍物约束和车辆约束,并引入调节因子,建立了改进的无人驾驶汽车人工势场模型,消除了传统人工势场法容易陷入局部极小的问题.硬件在环试验结果验证了所提方法的有效性. 相似文献
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无人驾驶决策算法可以分为端到端的决策算法与分层式决策算法,分层式算法由于可解释性强、鲁棒性高而被大多数主机厂采用。规划模块是分层式决策算法中的核心模块,它承接感知与地图模块的信息并输出驾驶轨迹或动作,而人工势场法由于规划效率高、信息提取能力强,被越来越多地应用于无人驾驶决策规划领域。但现阶段的人工势场存在未考虑目的地因素或建立目的地单点引力场导致远距离引力过大、方向错误的问题,无法应对复杂交通环境。针对这些问题,提出一种无人驾驶“行车意图-风险复合场”(Driving Intention & Risk Field, IRF),根据目的地、车辆、道路边界等要素各自的特点分别建模,并以势场的形式统一在IRF中。创建考虑全局规划的全局引力场,将全局规划路径离散成等距离的路径点,并动态选取感兴趣范围内的路径点进行全局引力场的构建。为了验证模型的性能,搭建IRF-SAC动态规划算法平台,并在CARLA仿真环境分别设置高速公路场景、十字路口场景和环岛场景。研究结果表明:相比于NF-SAC和FSM,IRF-SAC算法在安全性、舒适性、通行效率上均有显著提升;在高速公路场景下,IRF-SAC显示出较强的路径跟踪精度和鲁棒性,最大位移偏差相对于NF-SAC和FSM算法分别下降了44.8%、70.2%;在十字路口场景下,与NF-SAC及FSM算法相比,平均危险系数分别降低12.0%、20.6%,纵向加速度均方根分别降低13.2%、44.9%,行驶时长相较于FSM算法减少了39.2%;在环岛场景下,与NF-SAC及FSM算法相比,平均危险系数分别降低了31.7%、52.9%,纵向加速度均方根分别降低了27.0%、19.0%。 相似文献
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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。 相似文献
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快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT~*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT~*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT~*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能计算出满足车辆轨迹曲率约束的有效路径,同时具有较快的搜索速度和更高的成功率。 相似文献
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避障轨迹规划是无人驾驶技术栈中不可或缺的一环,关系到无人驾驶车辆在道路上行驶时的安全性。文章主要研究基于人工势场法的轨迹规划方法,针对该方法中的局部最优及目标不可达的固有缺陷,考虑到在结构化道路上行驶的车辆纵向的变化能力远大于横向。提出了基于Frenet坐标系的势场分布改进方法,将势场沿横向按比例缩放,避免了自车在进行借道绕行时由于多重势场的叠加而产生的路径抖动甚至规划失败。针对局部最优问题,建立了基于安全走廊的逃逸轨迹规划方法。当自车陷入目标不可达情况时,通过动态调整势场引导自车规划出最优方案。最后,在不同交通场景下对提出的改进方案进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的方案能够有效提升人工势场法的性能。 相似文献
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基于改进型蚁群算法的车辆导航路径规划研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析车辆路径规划问题(VLD)特点的基础上,提出了VLD的数学模型以及适用于求解VLD的蚁群算法。详细分析了蚁群算法的参数对算法收敛速度和计算结果精确度的影响,提出了一种能够提高算法的收敛速度和全局搜索能力的参数自适应调整的策略,并对原有基本蚁群算法进行了改进。随后进行了仿真试验,根据所得仿真结果将改进蚁群算法与基本蚁群算法从全局收敛能力、计算稳定性以及计算速度等方面进行了全面比较,结论表明改进蚁群算法各方面均优于基本蚁群算法,证明了改进算法的可行性及有效性。 相似文献
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付行聂文福王凯任文峰 《汽车电器》2021,(9):13-15
无人驾驶研究是能够使车辆自主进行安全、平稳、可靠行驶的关键技术,其中生成高效、平滑、舒适的规划路径是研究的重要问题之一。本文基于道路采样的路径规划算法,通过搭建仿真和实车测试环境,对算法进行模拟测试,实验结果表明,该算法能够进行实时路径规划,满足车辆非完整性约束的路径。 相似文献