基于改进人工势场法的无人驾驶车辆局部路径规划的研究

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.     

极限工况下无人驾驶车辆稳定跟踪控制

针对无人驾驶车辆在极限工况下跟踪控制精度和稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。首先对无人驾驶车辆在摩擦极限下的速度进行规划,通过纵向加速度前馈和状态反馈控制器实现极限车速下的速度跟随。其次将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计了横向路径跟踪控制器。提出了基于期望与实际横摆角速度偏差的稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定控制方法可在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和弯道运动过程中的横向稳定性。     

无人驾驶车辆解耦混合运动规划方法研究

高速公路无人驾驶车辆运动规划要充分考虑车辆的动力学特性和道路环境构成的复杂约束,优先确保车辆的无碰撞行驶轨迹,同时算法实时性比常速情况下要求更高,要充分考虑计算的复杂性。提出一种可生成横纵向最优解逼近群的解耦增强混合运动规划方法,引入Frent坐标系将运动规划问题进行横纵向解耦,在横向偏移规划中融合数值优化和多项式规划算法,在纵向速度规划中融合围绕速度和围绕避障规划算法,解耦规划完成后使用代价函数和碰撞检测方法对生成的轨迹群进行评估和选择。搭建Apollo-LGsvl无人驾驶联合仿真测试平台,对所提出的运动规划方法进行仿真验证。结果表明,提出的横纵向解耦增强混合运动规划算法在高速公路各工况中所生成的运动轨迹能够有效避免车辆发生碰撞,其横向偏移和纵向速度均能满足二阶平滑,最大横向加速度、最大纵向加速度、最大纵向jerk等满足动力学约束。该方法有效减少了最优解逼近群内的轨迹数量,使轨迹评估阶段计算复杂度降低了46%,证明提出的方法具备一定的应用价值。     

基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划与跟踪控制

本文中针对无人驾驶汽车弯道超车工况,提出一种基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划算法,以及一种基于线性鲁棒控制理论的汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略.首先,分别基于螺旋下降函数、斜坡正弦函数和指数函数构建弯道引力势能场、同车道行驶较慢车辆斥力势能场和弯道边界斥力势能场,三者构成汽车弯道超车路径的搜索空间.随后...     

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。     

基于数据驱动的人机混驾多车协同控制算法

针对多车协同控制系统中，传统控制算法需要准确获取系统中与驾驶员驾驶行为相关的参数以及与车辆系统动力学相关参数等问题，提出基于数据驱动的自适应动态规划控制算法。以有人与无人驾驶车辆混行的多车协同控制系统为研究对象，通过分析系统的横纵向控制模型，推导出系统状态方程，采用递推数值方法在线逼近最优解，并通过对最优反馈控制矩阵进行优化求解，得到最优控制输入。该算法简化了系统的控制输入参数，仅仅利用V2X通信获得的车辆的前轮转角以及车辆期望的纵向加速度作为控制输入，即可实现无人驾驶车辆的优化控制。基于Carsim和Simulink进行联合仿真测试验证，结果表明，该算法控制参数简单、收敛速度快、控制精度高、适应性强，能够控制无人驾驶车辆在多车系统中保持期望的车速并且与前车保持期望的车间距，同时在任意曲率道路上行驶时与车道中心线之间的横向误差趋于0。      

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。     

基于势能场虚拟力的智能网联车辆运动规划

传统人工势能场方法存在着纵向运动规划速度振荡、横向运动规划难以实现的问题.本文中建立了人工势能场虚拟力模型,提出了基于势能场虚拟力模型的车辆运动规划方法.通过评估自车与周边车辆的运动状态,生成位置和速度虚拟力,实现无振荡运动轨迹与速度规划.仿真结果表明:该方法能够实现安全、可行、平滑无碰撞的路径规划,并能克服传统势能场...     

人类自然驾驶状态下车辆轨迹摆动特性与车道宽度

研究了车辆在城市干路上的轨迹摆动特性,开展了实车驾驶试验。以重庆市菜园坝长江大桥和长江滨江路为研究对象,用车载仪器采集自然驾驶状态下的行驶速度、车辆位置和车辆形心与车道线的横向距离数据。结果表明：大多数车辆会向左偏离车道中心线行驶;在路面悬空的行驶环境下驾驶人更倾向于将车辆靠向道路中央;女性驾驶人较男性驾驶人更注意车辆轨迹控制;熟练驾驶人在地面路段上对于车辆轨迹的控制优于非熟练驾驶人;相比于人类驾驶,无人驾驶车辆能够实现更精确的轨迹控制,轨迹横向摆动将显著减小,2.75～3.00 m的车道宽度可满足无人驾驶小客车的行驶需求。     

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。     

考虑前后方车辆行驶状态的ACC系统控制方法

为提高车辆的通行效率和道路利用率,在拥挤工况下,将新型人工势场应用到车辆的智能控制中。把前后两辆车看做两个势场中心,设计了一种车辆控制系统,使车辆在车流中实行车辆跟随时,考虑前后方车辆的位置和速度后,自动寻找最佳跟车距离。通过对人工势场和车辆控制的研究,采用新型人工势场函数和3自由度汽车动力学模型构建基于误差预瞄的车辆控制数学模型,将其应用到单个或多个车辆的控制中,使车辆能在拥挤工况下根据前后车的相对位置和速度自动调节车距。通过仿真得到控制车辆各行驶参数和所受势场合力的时间历程图,验证了所提出ACC控制方法的有效性。     

基于人工势场算法的智能车辆路径规划仿真

将人工势场算法运用到智能车辆路径规划中,提出按照正弦避障换道方式以最小安全距离作为对称距离构建障碍点模型的方法,保证局部目标点处于对称轴线上,通过智能车辆行驶速度和转弯半径对转向角进行约束控制。最后,通过Prescan和Matlab软件联合仿真,验证算法的可行性和准确性,仿真结果表明算法能规划出平滑的目标路径,实现智能车辆平稳安全的路径规划与跟踪控制。     

基于状态空间采样的高速公路智能网联车辆轨迹动态规划

为实现智能网联车辆在高速公路动态行车环境下的轨迹实时规划，提出一种基于状态空间采样的轨迹动态规划方法。首先，以安全性为原则选取主车当前行驶的理想车道。基于Frenet坐标与笛卡尔坐标的转换关系，建立车辆运动横、纵向解耦的独立积分系统。将高速公路常见的行驶状态分为车道保持与定速巡航、变道以及前车跟随3类，预测主车行驶车道并针对3类行驶状态分别设计轨迹终端的目标配置方法。然后，利用多项式函数生成连接初始配置和目标配置的多条待选轨迹。构建考虑轨迹偏离理想车道程度、始末速度变化、规划周期和轨迹舒适性的综合损失函数，结合速度、加速度、曲率检查来评价各条待选轨迹的成本并进行排序。最后，预测车辆的横、纵向运动轨迹并构建一种胶囊形的车辆虚拟安全边界，通过碰撞检测，确定主车的最优轨迹，设置动态规划触发条件及时更新最优轨迹并避免过度规划浪费资源。研究结果表明：提出的算法能满足高速公路场景的动态规划需求；通过对轨迹规划周期、虚拟安全边界、动态规划时间间隔等关键参数的分析与优化，主车的横摆角速度范围稳定在-0.1~0.15 (°)·s^-1，横向加速度范围稳定在-0.16~0.32 m·s^-2，跟踪参考轨迹的最大误差不超过0.022 m，提出的算法能规划出具有高安全性、稳定性和舒适性的轨迹。     

考虑车辆运动约束的最优避障轨迹规划算法

无人驾驶车辆进行障碍物规避时,须考虑车辆的运动特性以保证避障过程的安全性、舒适性、操纵稳定性等.本文中提出了一种在车辆运动约束下的避障轨迹规划算法.该算法结合障碍物的运动状态和位姿信息,在局部环境地图中对超越障碍物的期望位置进行局部采样组成离散终端状态点集,将复杂道路环境中的避障轨迹搜索问题转换为自车与状态点集之间的轨...     

基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究

针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。     

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。     

基于改进人工势场法的智能车辆超车路径规划研究

为提高智能车辆的行车安全性,基于人工势场法,通过分析超车驾驶行为规律,建立超车最小纵向安全距离及其约束模型,提出新型障碍物虚拟力场作用域,引入基于前车工况的斥力系数和调节因子,设立虚拟局部目标点,建立了改进的路径规划模型。利用MATLAB和CarSim软件联合建立基于模型预测控制的路径跟踪仿真平台,对改进模型进行了验证。仿真结果表明,改进的路径规划模型安全有效地实现了智能车辆的超车行为。     

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。     

基于行人位置预测的人车转向避撞路径规划

针对行人违规过街导致人车碰撞事故频发的交通安全问题,采用改进人工势场法并考虑行人行为的不确定性,对车辆避撞路径进行动态规划.为表达行人违规过街时的方向不确定性,提出一种基于加权效用函数法的行人过街方向概率模型,并以此为基础预测行人位置.针对动态障碍的转向避撞轨迹规划,以避撞安全距离为基础,提出一种相对位置自适应的变长轴...     

基于预测风险场的智能汽车主动避撞运动规划

针对自动驾驶汽车侧方和后方的主动避撞问题,提出了融合障碍物运动预测的预测风险场和基于预测风险场的运动规划方法。在Frenet坐标系下,通过运动学模型预测未来场景下的各障碍车信息,建立基于道路纵向、横向和时间3个维度的预测风险场。考虑车辆动力学和速度、加速度与曲率约束,采用动态规划方法完成行为决策,并使用多项式曲线和二次规划方法对决策轨迹进行优化。结果表明:预测风险场能准确识别周围障碍车潜在风险随时间的变化趋势,并规划出满足各项约束的避撞轨迹,保障车辆运行的安全性和稳定性。