浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

路径规划是自动驾驶关键技术之一,各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类,对几种常用的路径规划算法原理进行介绍,并分析其发展方向。     

智能汽车自动紧急转向避撞的跟踪控制方法对比研究

为了提高智能汽车的主动安全性,提出3种不同的自动紧急转向避撞跟踪控制方法。首先建立汽车避撞简化模型,对制动、转向及两者相结合的3种不同避撞方式进行对比分析。其次,为深入研究汽车避撞过程中的实际响应,建立包含转向、制动及悬架3个子系统耦合特性的底盘18自由度统一动力学模型,并进行相关试验验证。随后构建智能汽车自动紧急转向避撞控制框架,对五次多项式参考路径和七次多项式参考路径的横摆角速度和横摆角加速度进行对比分析。接着以线性2自由度转向动力学模型为参考对象,对最优控制四轮转向、最优控制前轮转向、前馈与反馈控制相结合的前轮转向3种不同的跟踪控制系统分别进行设计。最后,以汽车底盘18自由度统一动力学模型为研究对象,对上述3种避撞控制系统进行仿真试验对比分析。研究结果表明：与制动避撞相比而言,转向避撞所需的纵向距离有较大降低,随着车速的增加和路面附着系数的越低,效果越明显;七次多项式参考路径比五次多项式参考路径的避撞过渡过程更为平缓,当实际车速与控制器所用车速不一致时,前者避撞性能表现更优;最优四轮转向控制系统在高、低2种不同附着路面都具有较好的避撞效果,最优前轮转向控制系统次之,而前馈与反馈相结合的前轮转向控制系统在低附着路面上则表现出严重的失稳。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

城市轨道交通站台门参数化三维建模软件开发与应用

随着城市轨道交通飞速发展,站台门得到广泛运用,其设计工作量以及业主对站台门BIM(建筑信息模型)设计需求与日俱增。为了提高设计质量与效率,研究站台门系统结构组成、安装设计工艺与模型特征参数,利用遍历命名技术与基于模型特征化的三维设计技术,开发了站台门参数化三维建模软件。实现了站台门参数化建模和自动装配,提供了可视化模型,并在5 min内响应设计方案,为站台门BIM设计打下基础。     

城市轨道交通降级信号系统下的点式列车自动运行防护

当列车与轨旁通信丢失,或者信号系统转换进入后备控制模式时,列车无法进行自动驾驶,因而影响了运营性能。介绍一种降级信号系统下的点式ATO(列车自动运行)防护方法,可在后备控制模式下使列车实现自动驾驶,因而降低了司机的工作强度、提高了列车运营效率。     

自动化车辆段内的车辆段信号系统与试车线信号系统整合方案研究

目前国内城市轨道交通的自动化车辆段中车辆段信号系统和试车线信号系统大多采用不同的联锁系统,导致出现试车线设备与车辆段联锁设备的接口设计方案多、外部接口电路复杂等问题。为此,提出了一种整合车辆段信号系统和试车线信号系统的改进方案:在既有自动化车辆段联锁以及ATP(列车自动防护)、ATO(列车自动运行)系统功能的基础上,扩大其控制范围,扩展试车线功能,完全将试车线纳入自动化车辆段控制范畴。该改进方案在自动化车辆段ATC(列车自动控制)系统的基础上增加了试车线特有的功能,并增加了部分特殊模拟条件,使得车辆段ATC系统与试车线ATC系统得以有效整合,满足车辆段和试车线的功能要求。该方案可减少信号系统及其附属工程的投资,并可减少运营管理接口,减少设备维修工作量。     

全自动运行系统发展趋势及建议

介绍全自动运行(FAO)系统的发展历程,通过分析全自动运行系统的技术特点,阐明全自动运行是今后列车运行控制系统发展趋势的观点,并强调全自动运行是可以实现轨道交通系统高可用、高可靠和高安全的先进技术。结合自主化全自动运行系统国家示范工程——北京地铁燕房线的研究建设情况,分析说明自主化全自动运行系统的架构,以及与传统CBTC系统的区别。着重提出,必须通过制定与全自动运行系统相匹配的运营规则,并通过各专业系统设备自动联动控制,才可以充分发挥全自动运行系统的优势,显著节约人力和各项成本,从而提升轨道交通整体装备的可靠性水平。最后针对当前国内轨道交通快速发展的现状,提出在后续线路规划全自动运行系统时的多项建议:分步骤推进FAO线路的应用,首条线路可选择客流量较小的线路,待运营单位和乘客适应FAO后再逐步推广;进一步提高系统集成度,实现多专业联动控制,并设立独立的运营团队,从而更好地发挥FAO系统优势,真正为线路运营能力的提升做出贡献。     

全自动运行系统地铁车辆关键技术

全自动运行(FAO)系统是城市轨道交通自动化的最高等级,其关键技术包括适用于全自动运行的土建和设备系统,其中全自动运行设备系统包括车辆、信号、通信、综合监控、站台门等关键技术。从国际电工委员会标准《铁路应用—城市轨道交通管理与控制系统》(IEC62290)对城市轨道交通全自动运行系统的功能需求出发,描述全自动运行系统功能需求及运营场景下的运营流程,针对完成此功能需求及运营流程的条件下,对适用于全自动运行系统的地铁车辆关键技术进行逐一论述。从监控轨道出发,列车需具备障碍物和脱轨检测功能,并具备将此信息上传至调度中心的功能;从监控乘客出发,列车需具备车门、站台门故障对位隔离功能,具备远程车辆广播、车门状态上报等功能;从监控列车出发,列车需增加自动唤醒、自动休眠装置。此外,列车关键子系统设备应采用多重冗余,以提升列车的可靠性、可用性、可维护性。     

轨道交通列车自动运行仿真平台的开发研究

为了研究轨道交通列车自动运行(ATO)系统,需建立一个通用的ATO系统仿真平台,用来对ATO进行研究,以解决企业和学校的培训、教学成本高昂的困难。从体系结构软件开发的四个阶段阐述ATO系统的仿真平台开发过程,并运用UML建模语言,选用Rose可视化建模工具,采用迭代和增量的设计,对ATO仿真平台进行建模,为轨道交通控制系统的培训和教学提供有力保障。     

点式列车自动保护模式下的紧急停车、跳停缺陷及解决方法

点式ATP(列车自动保护)是CBTC(基于无线通信的列车控制)的降级模式。以西安地铁2号线信号系统为例,在分析点式ATP信号系统原理的基础上,结合用户经验,对点式ATP模式下紧急停车及跳停功能的缺陷进行了研究,并提出了相应的解决方法。