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。     

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。     

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迹拟合和寻优问题。轨迹的拟合通过基于车辆侧向动力学模型的Bézier曲线规划器实现,而寻优过程则考虑到了车辆进行轨迹跟随过程中的行驶平顺性和操纵稳定性。通过与常规State Lattice算法和MPC算法在多种测试环境中进行避障效果的对比,结果表明本文中提出的规划方法在测试场景中能够使车辆安全、合理地规避障碍,同时在轨迹平顺性、操纵稳定性等方面有较好的表现。     

智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

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,本文中提出的双五次换道轨迹规划算法在横向速度、加速度、加速度变化率以及算法运行时间等方面都具有优势,得到的轨迹也满足实际状况下的车辆换道要求,安全性得到提升且操纵稳定性良好,证明该算法具有一定的实际应用价值。     

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。     

基于动态博弈算法的切入场景下自动驾驶车辆运动规划研究

鉴于在车辆换道切入的场景中，自动驾驶车辆容易出现频繁的误减速、误避让，而造成通行能力和乘员舒适性的下降，提出一种基于主旁车动态博弈的切入场景决策规划算法。在行为决策层，根据切入场景中主旁车的冲突性关系，联立相关车辆运动方程建立整体系统的运动模型，构建考虑旁车状态的切入博弈模型，设计安全性和舒适性收益函数，进行驾驶行为博弈，输出行为决策结果。在轨迹规划层，根据车辆间距构建避障约束条件，以Sigmoid函数轨迹的变曲率和速度切向矢量的时间分量来构建车辆动力学约束。同时以加权收益方式联合考虑驾驶习惯和舒适性等需求，建立轨迹规划数学模型，求解得到满足上层博弈决策要求的运动轨迹。Carsim-Simulink联合仿真结果表明，在不同的初始条件下主车与切入的旁车能进行多种形式的合理的交互决策，准确完成切入场景下的运动规划任务，车辆能准确跟踪输出的轨迹，更符合一般驾驶习惯，提高了车辆的舒适性。     

智能车辆换道行驶的经济车速研究

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。     

基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略设计

针对汽车高速紧急换道避障轨迹规划与跟踪控制问题,提出一种基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略。首先,采用汽车运动学与动力学模型相结合的方式将汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题转换成汽车高速紧急换道避障最优控制问题,再通过Radau伪谱法将其转化为非线性规划问题,从而直接得到汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题的最优解,即:目标轮胎纵向滑移率和目标前轮转向角速度。随后,采用离散滑模变结构控制理论设计了对参数摄动和外界干扰具有强鲁棒性的车轮滑移率自适应滑模跟踪控制律,实现目标轮胎纵向滑移率的跟踪控制。最后,基于高精度的车辆动力学软件构建模型在环仿真系统,验证所提控制策略的可行性和有效性。     

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

考虑路面附着系数的行车风险场建模及避障控制研究

针对车辆在不同路面条件下的主动避障问题，提出一种考虑路面附着系数的行车风险场避障路径规划方法。首先，建立了包含道路边界风险场、目标引力场和障碍物风险场的行车风险场；基于容积卡尔曼滤波算法实时估算路面附着系数，并对考虑路面附着系数的行车风险场函数进行负梯度求导，得到风险值下降最快的避障路径；然后，采用5次多项式拟合优化得到满足车辆约束的避障参考路径；最后，采用模型预测控制算法跟踪避障路径。仿真结果表明：在相同车速下，路面附着系数越小，避障时的横向加速度越小，横向加速度的标准差越小，避障效果越平顺。     

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。     

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。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞,改善道路交通安全状况,提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机,获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离,并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险,使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性,采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适,采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制,保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性,基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制,结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差,修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合,结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞,减少交通事故的发生。     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。     

智能汽车换道轨迹规划曲线研究

目前随着信息化、数据化、自动化、智能化越来越深入,智能网联汽车也在飞速发展,在车辆换道的过程中,轨迹规划曲线就显得十分重要,直接决定换道的安全性、舒适性、效率等。随着轨迹规划曲线的发展,先后有人工势场法,曲线拟合法,搜索算法等方法,利用曲线拟合法进行轨迹规划也是当今智能车辆领域最常用的方法之一,通过给定的车辆的起始点和终点生成连续、舒适、满足动力性要求的曲线,并对曲线拟合的各个方法的优缺点进行比较分析。     

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。